Genome Biology：單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組揭示基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的可塑性

發(fā)稿時間：2019-06-11來源：天昊生物

正如4G到5G，吸引我們的不僅僅是下載網(wǎng)速幾十倍、上百倍的提升，更是隨之而來的遠程會議、移動醫(yī)療、智能家居、工業(yè)控制、車聯(lián)網(wǎng)、環(huán)境監(jiān)測等一系列“萬物互聯(lián)”的前景應(yīng)用。同樣的，單細(xì)胞測序帶給我們的，也絕不單單是對每個細(xì)胞層面遺傳信息的簡單檢測與記錄，而是從一個全新視角，更精準(zhǔn)的詮釋機體組成單元活動的各種進程及異質(zhì)性問題，是一種創(chuàng)新性的理念與方法。

正因如此，近幾年關(guān)于單細(xì)胞測序的研究成為了絕對的熱點之一。特別是10x Genomics單細(xì)胞平臺的商用化，從技術(shù)平臺上實現(xiàn)了單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序（scRNA-seq）等與生物研究內(nèi)容間的高效對接，在鑒定細(xì)胞聚類及類型，確定不同細(xì)胞中高表達基因及功能，深入篩選和挖掘細(xì)胞標(biāo)志物，鑒定時空進程中細(xì)胞的遺傳變化情況，以及利用擬時軌跡推斷細(xì)胞發(fā)育分化過程等方面，都有著廣泛的應(yīng)用。

今天則跟大家分享剛剛在Genome Biology發(fā)表的一篇文章，通過對單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)的分析，揭示了基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)間的可塑性問題，拓展了單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序的分析內(nèi)容。

 

Single-cell transcriptomics unveils gene regulatory network plasticity

題目：單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組揭示了基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的可塑性

發(fā)表雜志：Genome Biology 影響因子：13.214  發(fā)表日期：2019-6

 

 

 

研究背景：

scRNA-seq是探索組織異質(zhì)性、揭示分化動態(tài)和量化轉(zhuǎn)錄隨機性的最新技術(shù)。目前，scRNA-seq側(cè)重于對特征性描述的改進，如聚類、檢索標(biāo)記基因和探索分化軌跡。這些都基于一個分割的、區(qū)隔化的原則，即其中每個單元都是獨立的。最近的大規(guī)模細(xì)胞圖譜通常會到達數(shù)百個分層(子)聚類。這無疑提高了人們對各種生物環(huán)境中細(xì)胞多樣性的理解。而本研究則從統(tǒng)一而非分割的角度出發(fā)，通過對scRNA-seq數(shù)據(jù)的挖掘，獲得了新的基因網(wǎng)絡(luò)調(diào)控信息，拓展了對單細(xì)胞數(shù)據(jù)的深入認(rèn)識。

我們知道，傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)錄組分析方法（Bulk RNA-seq），可以用于推斷和表征基因的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，但是單細(xì)胞數(shù)據(jù)受到一系列技術(shù)限制的影響，例如缺失事件(drop-out event，即表達的基因未被scRNA-seq檢測到)和高水平的噪音問題，使得利用這類數(shù)據(jù)很難進行調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的推斷。

本文中，研究者利用scRNA-seq數(shù)據(jù)集，對調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析的可行性和價值進行了探討，提出了一種新的相關(guān)性度量方法，用來檢測基因與基因之間的相關(guān)性，并且成功應(yīng)用這一新方法對11個小鼠器官，健康個體和2型糖尿病患者的胰腺組織，以及阿爾茨海默癥小鼠模型進行了大規(guī)模調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)分析。最終，利用網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)分析(如聚類和差異表達分析)相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)了許多健康和疾病系統(tǒng)的關(guān)鍵調(diào)控因子。本研究使得單細(xì)胞調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析首次完整、有效、高通量和以疾病為中心的得以應(yīng)用，極大地豐富了從scRNA-seq技術(shù)中獲取更多有價值的內(nèi)容。

 

實驗結(jié)果：

與傳統(tǒng)bulk轉(zhuǎn)錄組測序結(jié)果不同，單細(xì)胞數(shù)據(jù)固有的噪音和高度稀疏性，阻礙了基因間相關(guān)性可靠度量標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)，例如Pearson、Spearman或者Cosine相關(guān)性分析的有效使用。因此，本研究開發(fā)了一種基于計算框架的新的相關(guān)性測量方法，專門用于單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析，其基本原理是兩個相關(guān)基因遵循細(xì)胞亞型之間相似的差異表達模式。因此，該方法不使用原始變量，即標(biāo)準(zhǔn)化的表達量計數(shù)（Expression Counts）來尋找關(guān)系，而是通過將表達量計數(shù)用Z-scores代替，來計算轉(zhuǎn)換變量（Transformed Variable）之間的相關(guān)性（圖1）。

 

圖1、計算框架方法概況圖

 

當(dāng)應(yīng)用于由7697個小膠質(zhì)細(xì)胞組成的數(shù)據(jù)集時，最終確定了933936個顯著的基因間相關(guān)性(Pearson > 0.8)，與標(biāo)準(zhǔn)化UMI計數(shù)數(shù)據(jù)相比，增加了近40000倍(圖2，只有24個相關(guān)性)。

 

圖2、利用該度量方法可以檢測到單細(xì)胞數(shù)據(jù)中隱藏的相關(guān)性

 

在確定基因?qū)虻南嚓P(guān)性后，應(yīng)用適應(yīng)性閾值法來保留顯著相關(guān)性，并結(jié)合GO功能注釋來推斷獲得相關(guān)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。隨后，研究者對計算框架方法得到的相關(guān)性結(jié)果進行了特異性、敏感性、假陽性等檢測，結(jié)果都比較理想。

 

最后，為了評估使用從單細(xì)胞推斷的大規(guī)模調(diào)控網(wǎng)絡(luò)來幫助對scRNA-seq數(shù)據(jù)集進行生物學(xué)解釋的價值，研究者首先將本方法應(yīng)用于分辨小鼠器官的單細(xì)胞圖譜。研究從11個器官產(chǎn)生調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)：內(nèi)胚層(肺、胰腺、腸)、中胚層(心臟、脂肪、脾臟、膀胱、骨髓)和外胚層(皮膚、大腦、乳腺)。最終結(jié)果正如預(yù)期的那樣，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)量(即基因)與檢測到的基因的平均數(shù)量成比例。所有的網(wǎng)絡(luò)都具有模塊化特征，模塊化程度最高的網(wǎng)絡(luò)是胰腺、心臟和大腦，骨髓模塊化程度最低。有趣的是，網(wǎng)絡(luò)的密度(邊/節(jié)點比率)變化很大。較低的網(wǎng)絡(luò)密度可能表明頻繁使用“間接”轉(zhuǎn)錄調(diào)節(jié)，即涉及沒有直接基因調(diào)節(jié)功能的基因的信號級聯(lián)。值得注意的是，網(wǎng)絡(luò)密度和模塊性呈反比關(guān)系，表明稀疏網(wǎng)絡(luò)(如大腦、心臟和胰腺)以模塊間連通性降低為代價，保持了強大的模塊內(nèi)連通性。因此，模塊化一定程度上代表了組織異質(zhì)性，表型多樣性的增加與模塊化的網(wǎng)絡(luò)增多有關(guān)。

研究者推測調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)對于潛在疾病相關(guān)的調(diào)節(jié)變化將是特別有用的，這些變化在當(dāng)前的分析方法中是無法實現(xiàn)的。因此，研究者為來自糖尿病患者的2491個單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組建立了健康和T2D調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)，最終研究發(fā)現(xiàn)，利用該方法可以檢測到2型糖尿病(T2D)患者胰腺調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改變（圖3）。

 

圖3、2型糖尿病(T2D)胰腺單細(xì)胞數(shù)據(jù)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)變化圖

 

最后，研究者進一步評估了基于網(wǎng)絡(luò)的方法在不同疾病和物種環(huán)境中的適用性，對來源于5XFAD轉(zhuǎn)基因小鼠（阿爾茨海默癥常用小鼠模型）的免疫細(xì)胞(CD45+)的scRNA-seq數(shù)據(jù)進行了分析。該數(shù)據(jù)集包含來自不同疾病階段(1–8?months、對照和5XFAD)的22951個單細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，通過對調(diào)控網(wǎng)路的觀察，發(fā)現(xiàn)AD中的連通性普遍喪失，這增加了網(wǎng)絡(luò)稀疏性和信號傳播時間(最短路徑)。因此，與對照相比，幾個基因在阿爾茨海默病網(wǎng)絡(luò)中的中心性不同。

研究結(jié)論：

1、提出了一個從單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)推斷大規(guī)模基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的分析框架。

2、使用圖論中的工具研究了網(wǎng)絡(luò)的全局和局部性質(zhì)，實現(xiàn)了全面的結(jié)果表征。

3、在健康和患病樣本的單細(xì)胞數(shù)據(jù)集中生成了大量多樣的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)果，驗證了這種方法的可行性。

 

 

關(guān)于天昊

天昊生物具有多年基因組、轉(zhuǎn)錄組和表觀組檢測與分析經(jīng)驗，現(xiàn)推出的10x單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序可為您提供專業(yè)便捷的科研服務(wù)及個性化的單細(xì)胞信息挖掘，期待成為您單細(xì)胞測序分析的優(yōu)質(zhì)服務(wù)提供商！

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