新工具可以大規(guī)模分析單細(xì)胞
基因組調(diào)控中心(CNAG-CRG)國(guó)家基因中心的霍爾格海恩領(lǐng)導(dǎo)的新研究提出了一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算框架,可以分析單細(xì)胞的基因表達(dá)水平,并可以擴(kuò)展到處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)單細(xì)胞。發(fā)表在科學(xué)期刊《基因組研究》 (Genome Research)上的最新研究成果首次展示了一種可以分析如此大規(guī)模單細(xì)胞RNAseq數(shù)據(jù)集的工具。這大大拓展了單細(xì)胞基因組研究的范圍。
人體內(nèi)的所有細(xì)胞都有相同的基因組,但由于基因表達(dá),每個(gè)細(xì)胞在組織或器官中可能會(huì)變得特異。全世界的科學(xué)家都在研究一種細(xì)胞與另一種細(xì)胞的區(qū)別?;蚪M研究目前面臨的挑戰(zhàn)之一是分析許多單個(gè)細(xì)胞,以發(fā)現(xiàn)和識(shí)別這些差異。利用單細(xì)胞RNA測(cè)序分析單細(xì)胞對(duì)于迎接這一挑戰(zhàn)非常重要,它徹底改變了我們對(duì)組織、器官和生物體復(fù)雜性的認(rèn)識(shí)。通過(guò)一次觀察一個(gè)細(xì)胞的基因表達(dá),科學(xué)家現(xiàn)在可以以前所未有的分辨率描述樣本的異質(zhì)性,而無(wú)需事先知道其組成。
因此,一個(gè)大規(guī)模的單細(xì)胞項(xiàng)目導(dǎo)致了對(duì)以前未知的細(xì)胞類型的鑒定,并繪制了生物的全面細(xì)胞圖。在“人類細(xì)胞圖譜”項(xiàng)目的框架內(nèi),研究人員旨在創(chuàng)建一個(gè)組成人體的所有細(xì)胞類型的圖譜。然而,這種研究產(chǎn)生了大量的測(cè)序數(shù)據(jù),分析大數(shù)據(jù)集是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。
一組CNAG-CRG科學(xué)家與來(lái)自龐貝法布拉大學(xué)(UPF)和錫伯大學(xué)的研究人員合作,開發(fā)了一個(gè)高效的計(jì)算框架,可以處理、分析和解釋這樣的大規(guī)模單細(xì)胞實(shí)驗(yàn)。該團(tuán)隊(duì)通過(guò)分析一項(xiàng)最大的單細(xì)胞研究展示了其策略的力量,該研究在發(fā)育中的小鼠大腦中有130萬(wàn)個(gè)單細(xì)胞。
CNAG-CRG研究小組負(fù)責(zé)人、這項(xiàng)研究的資深作者Holger Heyn說(shuō):“BigSCale在識(shí)別細(xì)胞類型特異性基因方面非常強(qiáng)大,這極大地有助于解釋下游實(shí)驗(yàn)?!泵麨椤癇igSCale”的分析工具的新穎之處在于可以靈敏地確定單個(gè)細(xì)胞之間差異的數(shù)值模型。在畫出細(xì)胞之間的差異后,可以將它們分成一組細(xì)胞來(lái)描述給定組織的細(xì)胞復(fù)雜性。由于幾乎所有的組織都由不同的細(xì)胞類型和亞型組成,這種分析可以在沒有初始假設(shè)的情況下指導(dǎo)無(wú)偏的深入表征。
此外,該工具旨在應(yīng)對(duì)大型數(shù)據(jù)集的未來(lái)挑戰(zhàn)。Heyn博士補(bǔ)充說(shuō):“獲得單細(xì)胞譜的成本正在降低,我們正在研究增加細(xì)胞數(shù)量的研究?!痹谶@方面,BigSCale工作流中的模塊可以通過(guò)方向卷積策略分析數(shù)百萬(wàn)個(gè)單元。這里,來(lái)自相似細(xì)胞的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組被合并到索引細(xì)胞中,這大大減少了要處理的數(shù)據(jù)量。
在新工具的幫助下,該團(tuán)隊(duì)分析了130萬(wàn)個(gè)細(xì)胞中最大的單細(xì)胞基因表達(dá)數(shù)據(jù)集之一,該數(shù)據(jù)集可從10x基因組公司公開獲得。這項(xiàng)研究的第一作者喬瓦尼雅科諾評(píng)論說(shuō):“BigSCale使我們能夠深入研究小鼠大腦的發(fā)育過(guò)程,甚至能夠表征罕見類型的神經(jīng)元細(xì)胞?!本唧w來(lái)說(shuō),大量的細(xì)胞使該團(tuán)隊(duì)能夠擴(kuò)大一個(gè)名為Cajal-Retzius細(xì)胞的小型瞬時(shí)細(xì)胞群,并描述與不同分化階段、空間組織和細(xì)胞功能相關(guān)的主要子結(jié)構(gòu)。Heyn博士解釋說(shuō):“BigSCale框架幾乎可以為任何物種提供強(qiáng)大的解決方案,甚至可以應(yīng)用在RNA測(cè)序的背景之外?!蔽覀冄a(bǔ)充說(shuō),“我們希望這個(gè)框架將有助于解釋大規(guī)模的研究,
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