Chromium Single Cell 3’ Solution 平台应用系列二:人细胞转录组图谱构建-技术前沿-资讯-生物在线

Chromium Single Cell 3’ Solution 平台应用系列二:人细胞转录组图谱构建

作者:北京博奥晶典生物技术有限公司 2018-01-10T17:24 (访问量:5691)

 
       人由数万亿细胞构成,细胞是生命的基本单位,是理解健康和疾病生物学的关键。之前我们根据细胞的表面标志物、位置、形状和功能等对细胞有了一定的认识,但我们对每个器官所有细胞的种类和状态,以及细胞在每个器官之间的差异理解非常有限。甚至不知道在体内有多少不同类型的细胞。人类细胞图谱构建是理解细胞新时代的开始,通过绘制人体生理和病理状态下不同组织的单细胞图谱,将有助于发现细胞在发育和疾病发生期间如何随时间变化,发现新的细胞类型,从而有望为疾病的早期诊断和精准治疗提供个性化的分子诊疗靶点以及为一些疑难疾病提供治疗方案。

 

图1 人体不同器官单细胞图谱的构建

 

       美国太平洋时间2017年10月16日,与“人类基因组计划”相媲美的“人类细胞图谱计划” 首批拟资助的38个项目正式公布。清华大学张学工实验室凭借丰富的单细胞转录组生物信息分析经验成功获得部分项目基金,成为唯一一个承担该项目的中国科学家团队。

 

图2 人类细胞图谱计划首批38个项目

 

       人类细胞图谱计划(Human Cell AtlasProject)是一项大型国际合作项目,由麻省理工学院和哈佛大学等多家单位于2016年发起,根据独特的分子信息(如基因表达)对所有人类细胞种类进行定义,并将这些信息与传统的细胞学表述(如位置和形态)相关联;致力于建立一个健康人体所包含的所有细胞的参考图谱,包括细胞类型、数目、位置、相互关联与分子组分等。该计划是通过全世界范围内优秀的生物学家、技术专家、病理学家、内科医生、外科医生、计算机科学家、统计学家等共同讨论,而提出一个具有划时代意义的国际合作大项目。

 

       2017年9月,中国成立人血细胞分子图谱(ABC)研究联盟全面解析并绘制单细胞水平的正常人以及各类血液病患者的血细胞分子图谱及其异质性规律。此外,其他器官的分子细胞图谱研究也如火如荼的开展。

 

图3 人类细胞图谱计划 MIT+哈佛大学

 

       利用ChromiumTM Single Cell 3' Solution平台,研究人员可以对人体各种细胞进行测序,获得人体单细胞的转录组图谱,并基于基因表达将细胞分类,定义新的细胞,绘制所有细胞及其分子的空间组织方式,探索人体各个器官复杂的基因网络在单个细胞中的运作机制,并了解各个细胞中这些网络的差异,以及各种细胞群体最终如何协同工作。那么ChromiumTM Single Cell 3' Solution如何帮助我们开展细胞图谱构建呢?小编整理了2篇文章,供您参考。

 

 

 

 

案例一

大规模单细胞转录组构建

人和小鼠胰腺细胞群体内和

群体间的结构图谱

 

 

 

 

A Single-Cell Transcriptomic Map of the Human and MousePancreas Reveals Inter- and Intra-cell Population Structure

 

 

期刊:《Cell Systems》 发表时间:2016.10 影响因子:8.046 发表单位:哈佛大学、以色列理工大学

 

 

 

 

研究背景

 

 

 

 

       胰腺的大部分(95%)由两个外分泌细胞组成:腺泡和导管细胞。腺泡细胞产生消化酶,导管细胞分泌碳酸氢盐,并运输消化酶到肠通道。胰腺剩余的5%是胰岛,分散在外分泌组织和导管内,包含了分泌维持血糖稳定的激素的内分泌细胞。胰岛包含五种内分泌细胞类型,α细胞、β细胞、δ细胞、γ细胞和ε细胞。

图4 胰岛的组成

 

       本研究使用基于液滴原理的大规模单细胞转录组测序方法,绘制人和小鼠12,000多个胰腺细胞的转录谱;为后续发现新的细胞类型、特异性的转录因子、信号受体以及治疗相关基因提供参考。

 

 

 

 

研究方法

 

 

 

 

2.1 液滴平台,分离4个人10,000个和2只小鼠的2,000个胰腺细胞,共12,000个细胞进行单细胞转录组测序,每个细胞10万reads数。其中人的胰腺细胞来自于4个捐赠者、小鼠的胰腺细胞来自于2个小鼠的品系。

 

2.2 免疫组化研究:FFAR4/GPR120、MUC1 and CFTR。

 

 

 

 

实验结果

 

3.1 单细胞测序鉴定了胰腺细胞类型的表达谱亚群

 

12,000个细胞过滤后包含了8,629个细胞来自于4个人以及1,886个来自小鼠每个细胞大约6,000个转录本、2000个基因。通过聚类分析,将人和小鼠分别分为14和13个亚群,并展示了每个亚群的特征性基因(图5)。

 

图5 人和小鼠胰腺细胞分群图和特征基因聚类图

 

3.2 细胞亚型之间的关系解释了人和小鼠品系之间一致的细胞类型

 

分析在人和小鼠上检测到的所有细胞类型,我们发现了在人和小鼠上几乎相同的细胞关系模式图(图6)。

 

图6 人和小鼠细胞亚型关系的系统树图

 

此外,分析了同一物种不同个体之间细胞类型的一致性,比较了人1和人3的导管细胞,相关系数R2=0.92,远高于同一捐赠者不同细胞类型的相关系数R2=0.72,表明细胞类型的平均转录是保守的(图7)。

 

 

 

 

图7 不同捐赠者导管细胞的相关性分析(图C)和

不同捐赠者的不同细胞亚型间的相关性分析热图(图D)

 

3.3 内分泌特异性基因表达

 

       测序数据还提供了一个研究基因表达的宝库。比如与药物研发相关的FFAR4,与β细胞的功能成熟相关的UCN3、与遗传相关的 DLK1、人类疾病小鼠模型相关的LEPR(图8)。

 

图8 特征基因在不同亚群表达的小提琴图

 

       针对FFAR4/GPR120 的激动剂目前正在开发用来治疗糖尿病,因为他们发挥着类似于胰岛素的作用,可以降低血糖。本研究发现人类的β细胞和δ细胞同时表达FFAR4基因,为了进一步验证,接下来我们对胰岛进行免疫组化染色(图9),发现确认FFAR4存在于这两种细胞中,推翻了之前认为FFAR4只存在于δ细胞中的结论。

 

图9 特征基因表达的荧光免疫组化图

 

3.4 胰腺星状细胞激活和施旺细胞分化的特征

 

       胰腺星状细胞与胰腺导管腺癌生成和转移、胰腺的纤维化、胰腺癌的异常的免疫表型密切相关。之前研究发现星状细胞分为静止状态和激活状态2个亚型,而通过单细胞测序发现人激活状态的细胞又分为了2类,分别是免疫激活星状细胞和标准激活星状细胞。

 

图10 星状细胞亚群特征基因热图

 

       还有一类有趣的细胞是神经脊,我们假设是施旺细胞,但是这类细胞的髓鞘表达是很低甚至没有的。里面有一些跟神经损伤后的应激基因表达上调。因此我们把这类细胞认定为因为提取和培养而引起分化的施旺细胞。

 

3.5 β细胞异质性

 

       通过PCA分析发现,区分不同功能的β细胞的不是基因的数量,而是特征性基因的表达(图11)。总结来说:PC1值低的基因主要与内质网的应激功能相关、PC1值高的基因主要与β基因功能一致。内质网应激,也就是β细胞的未折叠蛋白反应是由高水平的胰岛素合成引起的。由于胰岛素分泌的高需要,β细胞参与到内质网应激反应。

 

图11 β细胞特征基因的PCA分析

 

3.6 单细胞测序与大量细胞测序结果的比较

 

       通过调整了大量细胞中细胞的比例变化后,发现之前找到的2,369个差异基因,在调整细胞比例的变化后,差异不存在显著性;并且找到了233个之前认为没有差异的基因。

 

图12 大量细胞测序与单细胞测序结果的差异

 

 

 

 

研究结论

 

 

 

 

       本研究构建人和小鼠的胰腺细胞的转录本图谱,将它们比对到已知的细胞类型,并指出它们的功能,让我们更清楚的认识了一些之前认识较少的细胞,比如星状细胞。

 

       此外,之前通过大量细胞测序确定为在糖尿病患者和健康献血者之间差异表达的基因,可能是仅仅因为细胞类型比例变化引起的,也就是假阳性,或者因为细胞比例的变化而隐藏了一些变异,也就是假阴性。而我们通过群体单细胞测序更为精准的寻找基因表达的变化,从而确定糖尿病发生时细胞微环境的变化以及发生的机制。

 

 

 

 

案例二

大规模单细胞转录组测序

构建单胚胎心肌细胞的亚群

以及细胞图谱

 

 

 

 

 

Transcriptomic Profiling Maps Anatomically PatternedSubpopulations among Single Embryonic Cardiac Cells

 

期刊:《Developmental Cell》 发表时间:2016.11 影响因子:9.338 发表单位:斯坦福大学医学院、中国科学院生命科学研究所

 

 

 

 

研究背景

 

胚胎基因表达复杂地反映了解剖学环境、发育阶段和细胞类型。为了解决心脏细胞的精确空间来源是否可以从他们的转录谱中推断出来,本文通过对心脏发育的多个阶段进行群体单细胞测序,并通过区域分类算法构建了心脏发育早期的解剖图谱。还揭示了在器官发育中特定位置单个细胞的基因表达如何被调节。这些研究成果将有助于发现早期心脏发育和疾病发生的新机制。

 

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