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[转录组] 一文带你玩转单细胞转录组个性分析点

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迅猛龙

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本帖最后由 基迪奥-Jt桃 于 2021.4.8 09:19 编辑

随着单细胞转录技术的不断发展与应用,单纯的细胞图谱解析已经不能满足于现在的分析需求,亚群基因表达特征、亚群间关系都是需要进一步探索的内容,因此围绕单细胞转录组数据展开的分析点越来越多,包括GSEA分析、GSVA分析、CNV分析、拟时分析、RNA速率分析、细胞周期分析、WGCNA分析、转录因子分析、细胞通讯分析等九大分析内容。那么这么多的分析点有什么样的分析要求,又该如何选择、如何使用呢?今天我就为大家整体梳理一下,认识每个分析点的主要内容、适用范围和应用思路,帮助大家玩转单细胞转录组个性分析点~

首先根据各分析点描述数据的特点可以划分为三大研究方向,分别是描述亚群基因组/功能特征的瞬时状态研究方向,主要包含GSEA分析、GSVA分析和CNV分析;描述亚群内/间细胞分化关系的动态演化研究方向,主要包含拟时分析、RNA速率分析和细胞周期分析;描述亚群间细胞协同作用的细胞关联研究方向,主要包含WGCNA分析、转录因子分析和细胞通讯分析。然而,不论是哪一个研究方向都是立足于细胞图谱解析的基础之上,对细胞图谱解析的进一步延伸。



瞬时状态研究方向


细胞的功能由细胞特征表达的基因的功能决定,瞬时状态研究主要关注细胞基因组/功能特征。利用GSEA/GSVA分析基于亚群的基因表达特征,解析亚群细胞功能;利用CNV分析基于基因表达量变化,反向推测单细胞CNV事件,获取单细胞级基因组变异信息。

1.GSEA/GSVA分析

内容简介:
GSEA/GSVA分析区别于传统的GO/KEGG富集分析,它是基于细胞/亚群内所有基因进行分析,避免了阈值筛选导致的信息丢失和通路分布离散引起的显著性下降,可以更好的挖掘细胞的功能信息。GSEA主要用于一对一分析亚群间基因富集差异分析,而GSVA可以同时进行多个亚群/分组间基因富集差异分析。

适用范围:
适用于所有类型的样本数据,主要用于细胞的功能分析。

应用思路:



2.CNV分析

内容简介:
拷贝数变异(copy number variation,CNV)是发生在染色质的非正常大片段变异,通常会引起相关基因表达量的剧烈变化,致使细胞快速向特定的功能态进行分化,与疾病的发生发展密切相关。单细胞CNV分析通过对比病变组织和正常组织基因表达量变化,获取基因相对表达量信息,以100个基因为单位构建划窗,通过划窗中基因表达量变化的强度来预测单细胞CNV事件,并且由此得到的CNV覆盖区域较DNA测序更长。

适用范围:
仅限于肿瘤样本的数据挖掘。

应用思路:


动态演化研究方向


细胞分化发育是生命发生发展的重要环节,动态演化研究主要关注亚群内/间细胞分化关系,利用拟时分析、RNA速率分析、细胞周期分析,基于每个细胞的基因表达特征,揭示具有潜在分化关系的细胞可能的分化路径,并挖掘驱动细胞分化的关键基因。动态演化研究为细胞的分化发育和谱系构建提供了有效的分析方法。

1.拟时分析

内容简介:
拟时分析目前应用最广泛的分析软件是Monocle,它是基于特征基因的动态表达变化将细胞按照一定的路径排布,最终构建一条细胞拟时间分化发育轨迹,具有轨迹简单、结果易于理解的优势。PAGA是近两年新兴拟时分析软件代表,它是基于细胞的邻近关系去划分细胞,然后计算不同区域细胞之间的连接关系以体现细胞亚群之间的分化关系,具有分析速度快、轨迹更贴合生物学意义的优势,但结果较为复杂,解读难度较大。但无论使用哪一个分析软件都需要借助生物学先验知识,辅助判断细胞分化起点,才能获得真正具有生物学意义的细胞分化轨迹。

适用范围:
适用于具有潜在细胞分化关系的细胞类型。

应用思路:


2.RNA速率分析

内容简介:
RNA速率分析基于不存在分化趋势的成熟细胞中mRNA成熟与降解处于动态平衡状态的原则,根据每个细胞中未完成剪接的mRNA和已完成剪接的成熟mRNA的比例来评估mRNA降解速率,以此来推断细胞是否处于分化状态。RNA速率分析相较于传统的拟时分析,更加直接的反映了细胞未来和过去的状态,使得细胞轨迹图谱具有生物学意义。

适用范围:
适用于细胞样本的单细胞转录组数据,由于细胞核中主要是前体mRNA,缺少成熟mRNA信息,因此该分析点暂不支持单细胞核样本数据。

应用思路:


3.细胞周期分析

内容简介:
细胞周期是细胞从一次分裂完成到下一次分裂结束的全过程。细胞周期分析是基于周期各时期marker基因在细胞中的表达量来评估细胞所处的周期时期,判断细胞是否处于增殖状态。细胞周期分析在分化发育过程,疾病损伤修复、肿瘤免疫发生等方面具有一定的应用潜力。

适用范围:
仅限肿瘤或具有增殖分化潜力的样本,同时由于细胞周期marker基因数据库限制,目前只能分析人的样本数据,小鼠可以同源转换为人的symbol号之后进行分析,其他物种暂时无法进行。

应用思路:



细胞关联研究方向

细胞间的协同作用是生命活动有序进行的重要保障,细胞关联研究主要关注亚群间的协同作用。利用细胞通讯分析基于配体-受体关系直接揭示细胞间互作关系;利用WGCNA构建细胞内基因共表达网络反映配体信号传递;利用转录因子分析通过转录调控网络反映配体的信号传递和受体的合成调控。

1.细胞通讯分析

内容简介:
生物是多细胞协同发挥作用的有序生命体,细胞通讯发生在生命体的各个角落,研究细胞之间的通讯关系可以从细胞通讯网络层面认识生命活动的全过程。而细胞通讯分析是利用Cellphone DB软件基于单细胞基因表达量矩阵和配体-受体互作关系网络,筛选细胞之间配受体对数目,量化细胞之间的通讯强度,然后通过重复置换检验计算配受体基因表达分布的显著性,验证细胞之间通讯关系的可靠性,并最终推断最有可能存在细胞互作关系的细胞对。

适用范围:
由于Cellphone DB软件配置的配体-受体数据库物种限制,目前只能分析人、小鼠、大鼠样本数据。

应用思路:


2.WGCNA分析

内容简介:
WGCNA(weighted gene co-expression network analysis)即权重基因共表达网络分析,可以将大量的基因简化成数十个具有相同表达模式的基因模块,并进一步找到与表型相关性最高的基因模块,最终锁定至模块的核心基因,有助于挖掘疾病新的治疗靶点,因此在疾病以及其他形状与基因关系分析等研究中被广泛应用,是适应单细胞转录组数据特点的有效分析手段。WGCNA分析首先对基因过滤,去掉没有分析价值基因,然后利用基因间表达量相关系数构建共表达网络,并进行层级聚类构建树,基于拓扑树结构划分基因模块,最后基于生物学意义以及表型相关性分析挑选核心模块,并构建网络,利用基因连通性信息进一步挑选核心基因。

适用范围:
适用于所有类型的样本数据;同时,为了保证相关性系数计算的准确性,用于WGCNA分析的亚群数应不少于8个。

应用思路:


3.转录因子分析

内容简介:
转录因子是能够与基因组DNA结合并调控转录过程的一类蛋白质,它是遗传信息解码并开启调控网络的第一步,也是信号转导网络产生实际效应的最后一步。因此,转录因子成为转录组学和表观组学的重点研究对象。而转录因子分析是从基因的共表达关系出发,通过数据库的motif信息对共表达网络进行过滤,获取有效的转录因子-靶基因调控网络,最后基于靶基因在细胞背景基因集排序中的分布对转录因子活性定量。单细胞层面的转录因子分析,可以为细胞异质性以及分化发育研究提供新的分析策略。

适用范围:
由于SCENIC软件配置的motif-TF数据库物种限制,目前只能分析人、小鼠、果蝇样本数据。

应用思路:


以上就是单细胞转录组个性分析点使用指南,大家可以根据实验设计、样本类型、研究方向等选择合适的分析点,辅助挖掘有效的数据信息。

最后,如果想要了解各分析点思路详解及分析实操可以来我们单细胞转录组线上培训班,课程内容从基础流程分析个性数据挖掘全面覆盖,从背景知识、分析原理到软件实操整套教学,更有单细胞转录组、单细胞ATAC空间转录组多组学贯穿分析。不仅如此,邀请小伙伴一起报名,两人以上立减300/人!快拉上小伙伴一块上车吧~

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本文作者:基迪奥-September        

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