前言
單細(xì)胞RNA測(cè)序(scRNA-seq)是一種重建細(xì)胞分化軌跡的有效方法，然而要想同時(shí)推斷分化的狀態(tài)與方向是非常具有挑戰(zhàn)性的。過(guò)去我們經(jīng)常使用的是Monocle（擬時(shí)間軌跡分析）來(lái)推斷不同細(xì)胞類(lèi)群之間的分化軌跡，但是這個(gè)軟件無(wú)法判斷這些細(xì)胞的起點(diǎn)，即找不出分化程度最低(干性最高)的組細(xì)胞亞群。因此，在2020年就出現(xiàn)了CytoTRACE，專(zhuān)門(mén)用來(lái)評(píng)估單細(xì)胞數(shù)據(jù)中各細(xì)胞亞群的分化潛力，從而鑒定出組細(xì)胞。
CytoTRACE提出來(lái)一種新型的細(xì)胞分化能力計(jì)算框架，它利用基因計(jì)數(shù)，并在單細(xì)胞水平上顯著改善細(xì)胞分化狀態(tài)。與大多數(shù)現(xiàn)有的沿襲軌跡分析方法不同，CytoTRACE可以以一種獨(dú)立于特定時(shí)間尺度或數(shù)據(jù)中存在連續(xù)發(fā)育過(guò)程的方式預(yù)測(cè)相對(duì)狀態(tài)和分化方向，而與特定時(shí)間尺度或數(shù)據(jù)中是否存在持續(xù)發(fā)展的過(guò)程無(wú)關(guān)。此外，CytoTRACE也與組織類(lèi)型，物種和scRNA-seq平臺(tái)無(wú)關(guān)。
按理說(shuō)這么好用的軟件，Immugent肯定會(huì)寫(xiě)幾篇推文好好的介紹一下，但是由于目前市面上已經(jīng)有很多關(guān)于CytoTRACE的推文了，包括代碼實(shí)操。因此，Immugent就不再贅述了，就簡(jiǎn)單對(duì)CytoTRACE對(duì)應(yīng)的文章進(jìn)行解讀來(lái)熟悉一下它的功能框架，主要是用來(lái)引出后面要隆重介紹的同樣可以分析單細(xì)胞干性的軟件--SCENT。
主要內(nèi)容
文章第一幅圖，作者展示了一個(gè)簡(jiǎn)單而精確的發(fā)育潛力的決定因素——每個(gè)細(xì)胞表達(dá)基因的數(shù)量——并利用這個(gè)轉(zhuǎn)錄多樣性的測(cè)量來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)計(jì)算框架(細(xì)胞追蹤)來(lái)預(yù)測(cè)來(lái)自scRNA-seq數(shù)據(jù)的分化狀態(tài)。當(dāng)應(yīng)用于不同的組織類(lèi)型和生物體時(shí)，細(xì)胞追蹤技術(shù)在解決52條實(shí)驗(yàn)確定的發(fā)育軌跡方面的表現(xiàn)優(yōu)于先前的方法，并且可以解析將近19000個(gè)帶注釋的基因集。此外，該方法也促進(jìn)了靜態(tài)干細(xì)胞的鑒定，并揭示了與乳腺癌發(fā)生有關(guān)的基因。因此，這項(xiàng)研究建立了一個(gè)基于RNA的發(fā)育潛力關(guān)鍵特征和一個(gè)描述細(xì)胞層次結(jié)構(gòu)的平臺(tái)，即CytoTRACE。
眾所周知，每個(gè)細(xì)胞表達(dá)的基因數(shù)量通常在關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)方面表現(xiàn)出一致的性能，并且通常與mRNA含量相關(guān)。然而，在一些數(shù)據(jù)集中，如體外向胃泌層分化的hESCs，每個(gè)細(xì)胞中表達(dá)的基因數(shù)量表現(xiàn)出相當(dāng)大的表型內(nèi)變異。事實(shí)上，當(dāng)在單細(xì)胞水平上進(jìn)行評(píng)估時(shí)，作者計(jì)算機(jī)模擬篩選中的412個(gè)預(yù)定義基因集的表現(xiàn)優(yōu)于基因計(jì)數(shù)。由于scRNA-seq設(shè)計(jì)用于捕獲單細(xì)胞基因表達(dá)，因此作者認(rèn)為其表達(dá)方式與基因計(jì)數(shù)相關(guān)的基因可能會(huì)更好地捕獲分化狀態(tài)。實(shí)際上，通過(guò)簡(jiǎn)單地平均與每個(gè)數(shù)據(jù)集（材料和方法）中的基因計(jì)數(shù)高度相關(guān)的基因的表達(dá)水平，所得的特定于數(shù)據(jù)集的基因計(jì)數(shù)簽名（GCS）成為屏幕中性能最高的指標(biāo)，作者評(píng)估的預(yù)定義基因集和計(jì)算工具。因此，作者基于單個(gè)細(xì)胞間的轉(zhuǎn)錄協(xié)方差，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)兩步的步驟來(lái)直接平滑的GCS。
為了驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，作者最后從26項(xiàng)研究中收集了33個(gè)額外的scRNA-seq數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集代表了不同的發(fā)育和分化過(guò)程，由141,267個(gè)單細(xì)胞組成，涵蓋266個(gè)表型，9個(gè)生物系統(tǒng)，5個(gè)物種（包括2個(gè)完整生物）和9個(gè)scRNA-seq平臺(tái)（3個(gè)基于液滴和6個(gè)基于板的平臺(tái)）協(xié)議，范圍從平均約10,000個(gè)唯一分子標(biāo)識(shí)符到每個(gè)細(xì)胞約100萬(wàn)個(gè)讀數(shù)。在單細(xì)胞水平上進(jìn)行評(píng)估時(shí)，CytoTRACE在驗(yàn)證隊(duì)列中的表現(xiàn)優(yōu)于所有評(píng)估的基于RNA的特征，與排名第二高的方法相比，其性能顯著提高（中位數(shù)rho = 0.72 vs 0.53）。
雖然先前的研究已經(jīng)證明在特定的發(fā)育環(huán)境(如胚胎干細(xì)胞、腸干細(xì)胞和神經(jīng)干細(xì)胞)中，染色質(zhì)可及性和/或可塑性的整體降低，但是作者的定量研究擴(kuò)展了這一結(jié)果范圍。此外，作者的通過(guò)實(shí)驗(yàn)也證明，表型相同的單個(gè)細(xì)胞之間的基因計(jì)數(shù)的差異并不完全是由于"drou-out"引起，也有可能是由于轉(zhuǎn)錄組的差異采樣。最后，鑒于CytoTRACE能夠恢復(fù)幾乎每個(gè)評(píng)估的數(shù)據(jù)集中的分化方向的能力，最后，作者探索了其在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下識(shí)別未成熟表型標(biāo)記的潛力。通過(guò)根據(jù)與CytoTRACE的相關(guān)性對(duì)基因進(jìn)行排序，可以在86％的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中輕松地對(duì)未成熟細(xì)胞的標(biāo)記進(jìn)行優(yōu)先排序。
小結(jié)
CytoTRACE對(duì)應(yīng)的文章既然能發(fā)表在Science雜志上，那它的準(zhǔn)確性我們就不用懷疑了。但是有些時(shí)候可謂“成也蕭何，敗也蕭何”，我們?cè)谑褂肅ytoTRACE都會(huì)有同樣的感受，那就是它太智能了，導(dǎo)致可操作的步驟不多，因此很難和其它分析結(jié)果相關(guān)聯(lián)，或者說(shuō)沒(méi)辦法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化分析。其實(shí)早在2017年就在NATURE COMMUNICATIONS雜志上發(fā)表過(guò)一個(gè)軟件：SCENT，專(zhuān)門(mén)用來(lái)評(píng)估單細(xì)胞數(shù)據(jù)中的細(xì)胞干性，Immugent后續(xù)將會(huì)專(zhuān)門(mén)寫(xiě)兩篇針對(duì)SCENT的推文，敬請(qǐng)期待！
好啦，本期分享到這就結(jié)束了，我們下期再會(huì)~~
[參考文獻(xiàn)]
Gulati GS, Sikandar SS, Wesche DJ, Manjunath A, Bharadwaj A, Berger MJ, Ilagan F, Kuo AH, Hsieh RW, Cai S, Zabala M, Scheeren FA, Lobo NA, Qian D, Yu FB, Dirbas FM, Clarke MF, Newman AM. Single-cell transcriptional diversity is a hallmark of developmental potential. Science. 2020 Jan 24;367(6476):405-411. doi: 10.1126/science.aax0249. PMID: 31974247; PMCID: PMC7694873.
