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[转录组] 单细胞转录组在农学领域应用知多少?

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迅猛龙

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本帖最后由 基迪奥-Jt桃 于 2021.6.9 09:24 编辑

目前单细胞转录组(scRNA-Seq)在医学领域的应用已经如火如荼,例如:在单细胞水平鉴定稀有细胞或中间态细胞、解析复杂细胞谱系或胚胎的生物学发育进程、探索癌症发病机制等。回顾近十余年的高通量测序发展史,不难发现:医学中应用的先进且成熟的高新技术总是会慢慢过渡到农学中来,从而推动所有生命科学领域的发展。先前有bulk转录组在医学和农学都发展成熟的背景下,scRNA-Seq技术在农学领域的应用更是迅猛,自2016年10X scRNA-Seq产品在医学领域的应用发布后,scRNA-Seq在农学中的应用也逐渐火爆起来。

然而,在农学领域的应用还是会有一些限制,例如:

①:植物细胞受细胞壁的保护,从而使得游离原生质体或单细胞悬浮液的制备成为难题;

②:由于细胞类型鉴定是单细胞数据分析过程中最关键的环节,然而非模式物种可参考的细胞类型marker基因较少,或者已知marker基因较少而不能准确鉴定细胞类型成为难题;


③:农学物种的细胞和分子层面的认知没有医学的人或小鼠的认知水平高,所以基础研究的不全面也会限制scRNA-Seq在农学中的应用。
即便如此,scRNA-Seq应用于农学的进程并没有止步于此,反而使得更多的农业科学家在此深究,进一步攻克这些难题,使得植物领域的单细胞文章一篇篇涌现,解决农业领域的重要难题。


下面小编就来带大家盘点一下近些年10X scRNA-Seq在农学领域应用的全部文献,分析农学领域的单细胞转录组发文状况,展示一些高水平的经典文献中所使用的分析要点,最后介绍基迪奥公司应对scRNA-Seq应用于农学领域的“卡脖子“的难题所做出的突破以及项目经验。(文末有彩蛋哦!)

单细胞转录组在农学领域的发文状况

近几年真正的农学10X scRNA-Seq文章(scRNA-Seq内容占文章主线)总共有29篇(图1),其中植物的scRNA-Seq文章有7篇,主要研究对象为拟南芥、水稻、玉米;农学中研究畜禽类的文章数量最多(10篇),都是常见的鸡、猪、羊、马等物种,较容易获得单细胞数据。

图1 农学单细胞文章分类统计

并对农学文章的期刊和影响因子(IF)做了统计(图2),发现IF>30分的文章有4篇,主要有Nature,Science,Nature Methods等世界顶刊,并且发现植物的单细胞文章都在10分以上,推测原因可能是该植物基础研究积累充足,加上都是植物领域的重要模式植物,可以做出高质量的单细胞文章;畜禽类的单细胞文章数量虽然多,但IF都在8分左右,可能的原因是即使容易获得单细胞数据,但还是由于研究物种的基础薄弱,不能挖掘出更多有效信息,不能冲刺更高分的期刊。

图2 农学文章的期刊影响因子

对研究内容统计发现(图3),多数农学单细胞文章主要研究内容还是绘制某组织的细胞图谱,细胞类型鉴定,外加个性分析如拟时分析等。

图3 农学10X 单细胞转录组文章信息统计表

农学中经典单细胞文章和项目经验

下面将分别从4个物种分类中介绍经典文章中的研究思路和项目经验,其中基迪奥已经助力客户在非模式物种领域发表了家禽类、水产类、昆虫类三类物种的单细胞转录组文章啦!

所以不管你的样品是医学常见的模式物种,还是农学中的非模式物种,基迪奥都有着丰富的项目经验帮助您解决样品处理、测序和分析中的一系列难题,助力您发表非模式物种领域的第一篇单细胞文章!

1.植物篇


单细胞转录组研究拟南芥根系对限制性磷酸盐的反应[1]


研究内容
土壤中必需的大量营养元素磷酸盐的缺乏阻碍了植物的最佳生长。然而,植物的根可以增加它们的根毛密度,从而有效地在土壤中吸收这种不能移动的养分。通过构建拟南芥根系的单细胞基因表达图谱,探索根毛吸收营养元素的靶基因应答。

研究组织
根系分生组织

研究思路


研究结果
单细胞转录组测序获得15,918个细胞,并对细胞过滤获得5,145个高质量的细胞,对高质量的细胞进行聚类分群,获得14个亚群细胞(图4),黑色线表示拟时分析获得的发育轨迹。分析筛选发现在根毛细胞中富集了TMO5/LHW靶基因应答,该基因表达通过改变表皮细胞的长度和命运,在低磷酸盐条件下触发血管细胞中可移动的细胞分裂素的生物合成,并增加根毛密度。并且发现,根毛在磷酸剥夺条件下的反应依赖于TMO5和细胞分裂素。

图4 拟南芥根系分生组织细胞图谱

2.畜禽类篇


单细胞转录组揭示褪黑素诱导鸡的前体脂肪细胞的命运异质性[2]


研究内容
利用单细胞转录组技术,探究褪黑激素作用前后前体脂肪细胞分化轨迹变化,揭示褪黑激素治疗肥胖的分子作用机制。

研究组织
实验组以添加褪黑素的饮用水饲养,对照组以无褪黑素的饮用水饲养,取雏鸡腹部白色脂肪组织。

研究思路


研究结果
收集褪黑素处理组和空白对照组的25,071个前体脂肪细胞进行scRNA-Seq,细胞聚类分群得到14个亚群。分析筛选的目标亚群G0S2细胞群在促进脂质分解和抑制脂肪生成方面的有益作用主要依赖于两个方面:第一,下调G0S2细胞群中的G0S2基因,导致ATGL的激活,而ATGL是三酰基甘油水解酶活性的主要来源;第二,G0S2簇中FABP4的上调,导致PPARγ的抑制,进一步减少脂肪的形成。

图5 鸡的前体脂肪细胞图谱

详细参考往期文章《单细胞转录组的非模式物种时代》

3.昆虫类


scRNA-Seq揭示家蚕抗病毒相应细胞[3]


研究背景
家蚕核多角体病毒(BmNPV)是杆状病毒的代表,是专门感染家蚕的主要病原体,给蚕业造成严重损失,目前尚无有效防治措施。作者利用单细胞转录组技术,绘制了家蚕血细胞图谱,阐明了不同血细胞亚群对BmNPV感染的反应,为探索昆虫对杆状病毒感染的细胞免疫反应提供了有力途径。

研究思路


研究结果
收集病毒感染组(BmNPV)和对照组(CK)22,286个血细胞进行了单细胞转录组测序,其中BmNPV组包含9,114个细胞,CK组包含13,172个细胞。细胞聚类分群得到20个亚群(图6A),从cluster0到cluster19细胞数量逐渐减少(图6B)。该文研究结果揭示了家蚕血细胞的多样性,并提供了丰富的基因表达谱资源,以便在系统水平上了解它们在未感染条件下的功能和对BmNPV的反应。

图6 A)家蚕血细胞全局图谱;B)各亚群细胞数目统计图

详细参考往期文章《基迪奥单细胞转录组技术助力客户在非模式物种研究领域再度发文》

4.水产篇


单细胞转录组揭示硬骨鱼中的免疫细胞构成[4]


研究内容自然杀伤细胞是机体内完成快速免疫响应的细胞毒性淋巴细胞类型,一直受到广泛的标记基因研究和细胞亚型研究。非特异性细胞毒性细胞(NCC)被认为是存在于硬骨鱼中的、物种进化上的NK祖细胞,在鱼类的免疫反应中发挥着与NK细胞类似的功能,却一直缺乏完善的标记基因和细胞亚型描述。本文借助scRNA-Seq技术,绘制了罗非鱼头肾的免疫细胞图谱,完善对NCC的异质性描述。

研究思路


研究结果
文章从罗非鱼头肾提取24,062个细胞绘制免疫细胞图谱,并将所有细胞划分为NCC、B细胞、T细胞和巨噬细胞四类。进一步分析NCC的细胞群的分化,首次在NCC亚群中发现了记忆样NCC、成熟NCC、不成熟NCC和前NCC 4个亚群。该文的数据将为NCC生物学提供新的见解,并使更准确地分析NCC在低等脊椎动物免疫系统中的功能和发育。

图7 文章主要结果图。A) NCC再分群tSNE图;B) 头肾免疫细胞tSNE图;C) NCC标记基因表达分布图;D) NCC四个细胞亚型标记基因分布气泡图;E) NCC细胞WGCNA分析核心基因相关网络图

详细参考往期文章《打响水产鱼类单细胞测序文章第一枪》

基迪奥公司为农学领域的单细胞转录组技术突破

在前言中提到其中一个“卡脖子”的难题就是非模式物种的marker基因较少或没有的问题,从而造成细胞类型无法鉴定的难题。所以,创建一个非模式物种的细胞注释数据库可以解决此类问题,至少可以解决细胞类型鉴定无从下手的难题。

基迪奥公司当前在非模式物种细胞注释数据库方面正在努力着,目前完成进度已经有80%,已整理的非模式物种有家禽、鸟类、禽畜、鱼、虾、蟹、两栖类、农作物、农学模式物种等50个物种的140个组织的特异marker基因,旨在解决非模式物种由于marker基因较少或没有而不能应用单细胞测序方法分析生物学问题而担忧的问题,给广大科研工作者提供便捷的科研服务。

非模式物种marker基因数据库预计7月初上线,大家可以多多关注!!

最后欢迎大家咨询单细胞转录组产品,利用我们丰富的项目经验和创新的细胞注释数据库助力您发表高分文章。

▼参考文献▼
[1] Wendrich JR, Yang B, Vandamme N, Verstaen K, Smet W, Van de Velde C, Minne M, Wybouw B, Mor E, Arents HE, Nolf J, Van Duyse J, Van Isterdael G, Maere S, Saeys Y, De Rybel B. Vascular transcription factors guide plant epidermal responses to limiting phosphate conditions. Science. 2020 Nov 13;370(6518):eaay4970.
[2] Li, Z, Zheng, M, Mo, J, et al. Single-cell RNA sequencing of preadipocytes reveals the cell fate heterogeneity induced by melatonin. J Pineal Res. 2021; 70:e12725.
[3] Feng M, Xia J, Fei S, Peng R, Wang X, Zhou Y, Wang P, Swevers L and Sun J (2021) Identification of Silkworm Hemocyte Subsets and Analysis of Their Response to Baculovirus Infection Based on Single-Cell RNA Sequencing. Front. Immunol. 12:645359.
[4] Zheng, G., C. Zhang & C. Zhong (2021) Identification of potential prognostic biomarkers for breast cancer using WGCNA and PPI integrated techniques. Annals of Diagnostic Pathology, 50, 151675.


本文作者:基迪奥-Jusser

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