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單細(xì)胞高級分析百篇文獻(xiàn)結(jié)果展示匯總(四)

瀏覽次數(shù):882 發(fā)布日期:2024-1-9  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

       細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄狀態(tài)來自于一個潛在的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(GRN),在這個網(wǎng)絡(luò)中,有限數(shù)量的轉(zhuǎn)錄因子和輔助因子相互調(diào)控,并調(diào)控它們的下游靶基因。組織內(nèi)細(xì)胞異質(zhì)性的基礎(chǔ)是細(xì)胞轉(zhuǎn)錄狀態(tài)的差異,轉(zhuǎn)錄狀態(tài)的特異性又是由轉(zhuǎn)錄因子主導(dǎo)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)所決定并維持穩(wěn)定的。因此分析單細(xì)胞的GRNS有助于深入挖掘細(xì)胞異質(zhì)性背后的生物學(xué)意義。

       2017年發(fā)表在Nature Methods雜志上的SCENIC算法,利用scRNA-seq數(shù)據(jù),同時進(jìn)行基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)重建和細(xì)胞狀態(tài)鑒定,應(yīng)用于腫瘤和小鼠大腦單細(xì)胞圖譜數(shù)據(jù),提出并證明了順式調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析能夠用于指導(dǎo)轉(zhuǎn)錄因子和細(xì)胞狀態(tài)的鑒定。SCENIC(single-cell regulatory network inference and clustering)官網(wǎng):https://scenic.aertslab.org/ ,是一款分析轉(zhuǎn)錄因子活性的軟件,其可基于單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)來推斷轉(zhuǎn)錄因子、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和細(xì)胞類型。SCENIC分析的核心是利用motif enrichment將候選TF調(diào)控因子與候選靶基因連接起來。此軟件目前配置了人、小鼠、果蠅數(shù)據(jù)庫,其他物種需要自己構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。

       我們統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)百篇文獻(xiàn)中近20%的文獻(xiàn)中存在此次分析結(jié)果,共出現(xiàn)33次,文獻(xiàn)中的出現(xiàn)的結(jié)果如下:

       這是我們復(fù)現(xiàn)結(jié)果,如下:使用AUCell算法來對每個細(xì)胞中的每個regulon的活性進(jìn)行評分。

       上圖為各組細(xì)胞中regulons的RAS(regulon activity score)活性熱圖。行表示不同的regulon,列表示不同的細(xì)胞,顏色越紅代表RAS活性得分越高,進(jìn)而表示regulon在該組中的活性越強(qiáng)。

       除了展示轉(zhuǎn)錄因子在不同亞群的活性,我們還可以挑選各個單細(xì)胞亞群特異性的轉(zhuǎn)錄因子構(gòu)建特異性熱圖,各組中regulons的RSS(regulon specificity score)特異性熱圖展示如下:

       行表示不同的regulon,列表示不同的組別,顏色越紅代表RSS特異性得分越高,進(jìn)而表示regulon在該組中的特異性越強(qiáng)。
       我們還可以用散點(diǎn)圖來展示每個亞群中轉(zhuǎn)錄因子的特異性排序,各組regulons特異性排序圖結(jié)果如下:

       橫坐標(biāo)表示排名,縱坐標(biāo)表示RSS得分,RSS越高的調(diào)控子可能與該細(xì)胞群特異性相關(guān),帶標(biāo)簽的點(diǎn)代表RSS得分top3的regulon。

       為了更好地展示研究成果,可以將我們所關(guān)注的在特定亞群中特異性表達(dá)的轉(zhuǎn)錄因子單獨(dú)畫FeaturePlot展示圖,結(jié)果如下,這樣得到的可視化結(jié)果更容易與我們之前的分析聯(lián)系起來。

       左一為轉(zhuǎn)錄因子原始AUC表達(dá)分布,左二為轉(zhuǎn)錄因子標(biāo)準(zhǔn)化AUC表達(dá)分布,右一為單細(xì)胞數(shù)據(jù)按照細(xì)胞類型的分群結(jié)果。可以看到轉(zhuǎn)錄因子在monocytes亞群和cdc亞群中高度表達(dá)。然后,我們通過RAS來計(jì)算不同regulon之間的相關(guān)性系數(shù)(PCC, Pearson Correlation Coefficient),基于PCC,計(jì)算了CSI(Connection Specificity Index)來衡量regulon pairs之間的相關(guān)性,構(gòu)建Regulon模塊的CSI(connection specificity index)關(guān)聯(lián)性聚類熱圖,展示結(jié)果如下:

       行、列均表示regulon,顏色越黃表示CSI關(guān)聯(lián)性越高,CSI都高的regulon可能具有相似的細(xì)胞功能,共同調(diào)控下游基因。

       我們也可以提取所關(guān)注的轉(zhuǎn)錄因子單獨(dú)構(gòu)圖,可以得到以下結(jié)果:

       以上為本次單細(xì)胞測序高級分析SCENIC分析的結(jié)果,其他高級分析且聽下回分解。

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