單細胞測序

今年9月公布的2022年度科學突破獎獲獎名單中，開發(fā)二代DNA測序技術(shù)（NGS）的3位科學家榮獲“生命科學突破獎”。得益于高效率的二代DNA測序技術(shù)，科學家們得以在第一時間測定新冠病毒基因序列，為人類對抗新冠病毒贏得了時間。實際上，自1977年第一代DNA測序技術(shù)（Sanger法）問世以來，基因測序技術(shù)在無數(shù)科研人的努力之下，經(jīng)歷了多次變革升級，從第二代高通量測序技術(shù)到第三代單分子測序技術(shù)，再到第四代納米孔測序技術(shù)。

要了解生命活動的本質(zhì)，就需要將測序的“分辨率”提高到“單細胞”水平。經(jīng)過10余年的發(fā)展，基于單細胞的基因表達調(diào)控研究正逐漸成為主流，有些技術(shù)甚至已經(jīng)開始探索真正的“時空單細胞測序”，即以單個細胞為單元，在時間（細胞周期）和空間（器官分布）兩個維度進行基因測序研究，記錄細胞在原組織中基因表達調(diào)控的機制細節(jié)。

今天SBC小編為大家整理匯編了9月單細胞測序高分文獻，一起來看看單細胞測序領(lǐng)域的科研人員又有哪些新發(fā)現(xiàn)吧。

1

文章題目：A multicenter study benchmarking single-cell RNA sequencing technologies using reference samples
中文題目：一項使用參考樣本對單細胞 RNA 測序技術(shù)進行基準測試的多中心研究
影響因子：54.901
作者：Chen W, Zhao Y, Chen X, Yang Z, Xu X, Bi Y, Chen V, Li J, Choi H, Ernest B, Tran B, Mehta M, Kumar P, Farmer A, Mir A, Mehra UA, Li JL, Moos M Jr, Xiao W, Wang C.
引用：Nat Biotechnol. 2021 Sep;39(9):1103-1114. doi: 10.1038/s41587-020-00748-9. Epub 2020 Dec 21.
摘要：比較由不同技術(shù)和不同實驗室生成的各種單細胞 RNA 測序 (scRNA-seq) 數(shù)據(jù)集仍然是一項重大挑戰(zhàn)。在這里，作者解決了在選擇算法時需要指導的問題，從而對不同平臺獲取的各種數(shù)據(jù)類型進行準確的生物學解釋。作者使用兩個特征明確的細胞參考樣本（乳腺癌細胞和 B 細胞），分別捕獲或混合捕獲，在多個中心比較了不同的 scRNA-seq 平臺和幾種預處理、標準化和批量效應校正方法。盡管預處理和標準化有助于基因檢測和細胞分類的可變性，但批次效應校正是迄今為止正確分類細胞的最重要因素。此外，scRNA-seq 數(shù)據(jù)集特征（例如，樣本和細胞異質(zhì)性以及使用的平臺）對于確定最佳生物信息學方法至關(guān)重要。然而，當應用適當?shù)纳�物信息學方法時，跨中心和平臺的可重復性很高。作者的發(fā)現(xiàn)為在設計 scRNA-seq 研究時優(yōu)化平臺和軟件選擇提供了實用指導。

2

文章題目：Gene signature extraction and cell identity recognition at the single-cell level with Cell-ID
中文題目：利用Cell-ID在單細胞水平上進行基因特征提取和細胞識別
影響因子：54.901
作者：Cortal A, Martignetti L, Six E, Rausell A.
引用：Nat Biotechnol. 2021 Sep;39(9):1095-1102. doi: 10.1038/s41587-021-00896-6. Epub 2021 Apr 29.
摘要：由于與高通量單細胞測序相關(guān)的隨機性，目前探索細胞類型多樣性的方法依賴于聚類的計算方法，其中異質(zhì)性以細胞亞群而不是完全單細胞分辨率為特征。在這里，作者介紹了 Cell-ID，這是一種無聚類的多元統(tǒng)計方法，用于從單細胞測序數(shù)據(jù)中穩(wěn)健提取每個細胞的基因特征。作者將 Cell-ID 應用于來自多個人和小鼠樣本的數(shù)據(jù)，包括血細胞、胰島和氣道、腸道和嗅覺上皮，以及全面的小鼠細胞圖譜數(shù)據(jù)集。作者證明了 Cell-ID 在不同供體、起源組織、物種和單細胞組學技術(shù)中是可重復的，并且可用于跨數(shù)據(jù)集的自動細胞類型注釋和細胞匹配。Cell-ID 改進了單個細胞水平的生物學解釋，從而能夠發(fā)現(xiàn)以前未表征的稀有細胞類型或細胞狀態(tài)。

3

文章題目：Single-cell Ribo-seq reveals cell cycle-dependent translational pausing
中文題目：單細胞核糖體印記測序技術(shù)揭示細胞周期依賴性翻譯暫停
影響因子：49.962
作者：VanInsberghe M, van den Berg J, Andersson-Rolf A, Clevers H, van Oudenaarden A.
引用：Nature. 2021 Sep;597(7877):561-565. doi: 10.1038/s41586-021-03887-4. Epub 2021 Sep 8.
摘要：單細胞測序方法能夠深入分析多種生物體中細胞類型和細胞狀態(tài)的多樣性。這些工具主要側(cè)重于對單細胞的基因組、表觀基因組和轉(zhuǎn)錄組進行測序。然而，盡管最近在單細胞分辨率的質(zhì)譜檢測蛋白質(zhì)方面取得了進展，但測量單個細胞中的翻譯仍然是一項重大挑戰(zhàn)。在這里，在現(xiàn)有流程的基礎上，作者大大提高了這些檢測的靈敏度，以實現(xiàn)單細胞中的核糖體分析。該技術(shù)與機器學習方法相結(jié)合，可實現(xiàn)單密碼子解析。作者通過證明對特定氨基酸的限制導致核糖體在編碼該氨基酸的密碼子子集上暫停來驗證該方法。值得注意的是，這種暫停僅在與其細胞周期狀態(tài)相關(guān)的細胞亞群中觀察到。作者在非限制性條件下進一步擴展了這種現(xiàn)象，并檢測到有絲分裂期間明顯的 GAA 暫停。最后，作者證明了這種技術(shù)對罕見的原代腸內(nèi)分泌細胞的適用性。這項技術(shù)為確定翻譯過程對看似相同的細胞之間的多樣性的貢獻邁出了第一步。

4

文章題目：Single-nucleus transcriptome analysis reveals cell-type-specific molecular signatures across reward circuitry in the human brain
中文題目：單核轉(zhuǎn)錄組分析揭示了人腦獎勵回路中的細胞類型特異性分子特征
影響因子：17.173

作者：Tran MN, Maynard KR, Spangler A, Huuki LA, Montgomery KD, Sadashivaiah V, Tippani M, Barry BK, Hancock DB, Hicks SC, Kleinman JE, Hyde TM, Collado-Torres L, Jaffe AE, Martinowich K.
引用：Neuron. 2021 Sep 21:S0896-6273(21)00655-3. doi: 10.1016/j.neuron.2021.09.001. Online ahead of print.
摘要：單細胞基因表達技術(shù)是研究人腦細胞類型的有力工具，但研究工作主要集中在大腦皮層區(qū)域。因此，作者創(chuàng)建了一個包含 70,615 個高質(zhì)量細胞核的單核 RNA 測序資源，以生成作為人腦獎勵回路關(guān)鍵節(jié)點的五個人腦區(qū)域的細胞類型的分子分類：伏隔核、杏仁核、膝下前扣帶回皮層、海馬和背外側(cè)前額葉皮層。作者首先在伏隔核中鑒定了中間神經(jīng)元和中等多刺神經(jīng)元 (MSN) 的新亞群，并進一步表征了杏仁核中強大的 GABA 能抑制細胞群。對 107 個報告細胞類別的聯(lián)合分析揭示了細胞類型亞結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)錄組動力學的獨特模式。作者確定了伏隔核中表達 D1 和 D2 的 MSN 的離散亞群，作者將細胞類型特異性富集映射到與精神疾病和成癮相關(guān)的遺傳風險。

5

文章題目：Plant Cell Identity in the Era of Single-Cell Transcriptomics
中文題目：單細胞轉(zhuǎn)錄組學時代的植物細胞鑒定
影響因子：16.833
作者：Ryu KH, Zhu Y, Schiefelbein J.
引用：Annu Rev Genet. 2021 Sep 16. doi: 10.1146/annurev-genet-071719-020453. Online ahead of print.
摘要：高通量單細胞轉(zhuǎn)錄組學方法徹底改變了對單個細胞水平的基因表達的看法，提供了對其異質(zhì)性、類型和功能的新見解。最近，單細胞轉(zhuǎn)錄組學應用于植物的技術(shù)挑戰(zhàn)已經(jīng)克服，許多植物器官和組織現(xiàn)在已經(jīng)在單細胞分辨率下進行分析。在這篇綜述中，作者描述了這些研究及其對作者理解植物細胞多樣性、分化和活性的影響。作者特別強調(diào)了它們對植物細胞特性的影響，包括前所未有的細胞轉(zhuǎn)變觀點以及稀有和新型細胞類型的定義。作者還指出了單細胞轉(zhuǎn)錄組學在植物中的應用和分析的當前挑戰(zhàn)和未來機遇。

6

文章題目：Single-nucleus transcriptomic landscape of primate hippocampal aging
中文題目：靈長類海馬體衰老的單核轉(zhuǎn)錄組學圖譜
影響因子：14.87
作者：Zhang H, Li J, Ren J, Sun S, Ma S, Zhang W, Yu Y, Cai Y, Yan K, Li W, Hu B, Chan P, Zhao GG, Belmonte JCI, Zhou Q, Qu J, Wang S, Liu GH.
引用：Protein Cell. 2021 Sep;12(9):695-716. doi: 10.1007/s13238-021-00852-9. Epub 2021 May 30.
摘要：海馬體在學習和記憶中起著至關(guān)重要的作用，它隨著年齡的增長而逐漸退化，在功能上與多種人類神經(jīng)退行性疾病有關(guān)。然而，仍然缺乏對靈長類動物海馬細胞類型衰老影響的系統(tǒng)分析。在這里，作者報道了靈長類動物海馬體的各種新的與衰老相關(guān)的表型變化。特別是隨著時間的推移，DNA 損傷和異染色質(zhì)侵蝕增加，同時蛋白質(zhì)穩(wěn)態(tài)喪失和炎癥加劇。為了了解它們的細胞和分子原因，作者建立了第一個靈長類海馬衰老的單核轉(zhuǎn)錄組圖譜。在確定的 12 種細胞類型中，神經(jīng)瞬時放大祖細胞 (TAPC) 和小膠質(zhì)細胞受衰老的影響最大。對基因表達動力學的深入剖析揭示了 TAPC 分裂受損和神經(jīng)元功能沿神經(jīng)發(fā)生軌跡受損；此外，衰老小膠質(zhì)細胞和少突膠質(zhì)細胞的促炎反應升高，以及衰老內(nèi)皮細胞的凝血途徑失調(diào)，可能導致神經(jīng)發(fā)生的不利微環(huán)境。這種了解靈長類海馬衰老的豐富資源可能會提供潛在的診斷生物標志物和針對與年齡相關(guān)的神經(jīng)退行性疾病的治療干預措施。

7

文章題目：Multiplexed single-cell analysis of organoid signaling networks
中文題目：類器官信號網(wǎng)絡的單細胞多組學分析
影響因子：13.49
作者：AuthorsSufi J, Qin X, Rodriguez FC, Bu YJ, Vlckova P, Zapatero MR, Nitz M, Tape CJ.
引用：Nat Protoc. 2021 Sep 8. doi: 10.1038/s41596-021-00603-4. Online ahead of print.
摘要：類器官是包含多種細胞類型和細胞狀態(tài)的仿生組織模型。翻譯后修飾 (PTM) 信號網(wǎng)絡控制細胞表型，并且在癌癥等疾病中經(jīng)常失調(diào)。盡管信號網(wǎng)絡因細胞類型而異，但在異細胞類器官中研究細胞類型特異性 PTM 的技術(shù)有限。在這里，作者提出了一種多路復用質(zhì)譜 (MC) 流程，用于對類器官和與成纖維細胞和白細胞共培養(yǎng)的類器官中的 PTM 信號傳導和細胞狀態(tài)進行單細胞分析。作者描述了硫醇反應性有機體條形碼原位 (TOBis) 如何實現(xiàn)類器官培養(yǎng)物的 35 重和 126 重單細胞比較，并提供飛行時間 (CyTOF) 信號分析管道 (CyGNAL) 的細胞計數(shù)以計算細胞類型-特定的 PTM 信令網(wǎng)絡。TOBis MC 協(xié)議從類器官固定到數(shù)據(jù)采集需要大約 3 天的時間，并且可以在單次 MC 運行中從 126 種類器官培養(yǎng)物中的數(shù)百萬細胞中生成 >40 種抗體的單細胞數(shù)據(jù)。

8

文章題目：AMULET: a novel read count-based method for effective multiplet detection from single nucleus ATAC-seq data
中文題目：AMULET：一種新的基于讀取計數(shù)的方法，用于從單核 ATAC-seq 數(shù)據(jù)中進行有效的多重檢測
影響因子：13.508
作者：Thibodeau A, Eroglu A, McGinnis CS, Lawlor N, Nehar-Belaid D, Kursawe R, Marches R, Conrad DN, Kuchel GA, Gartner ZJ, Banchereau J, Stitzel ML, Cicek AE, Ucar D.
引用：Genome Biol. 2021 Sep 1;22(1):252. doi: 10.1186/s13059-021-02469-x.
摘要：由于數(shù)據(jù)稀疏和有限的動態(tài)范圍，檢測單核 (sn) ATAC-seq 數(shù)據(jù)中的多重峰具有挑戰(zhàn)性。AMULET (ATAC-seq MULtiplet Estimation Tool) 枚舉在整個基因組中具有兩個以上唯一比對讀數(shù)的區(qū)域，以有效檢測多重峰。作者通過在人類血液和胰島樣本中生成 snATAC-seq 數(shù)據(jù)來評估該方法。AMULET 具有高精度（通過基于供體的多路復用估計）和高召回率（通過模擬多重峰估計），與替代方案相比，當達到每個細胞核 25K 中值有效讀取的特定讀取深度時，最有效地識別多重峰。
 

空間轉(zhuǎn)錄組測序
空間轉(zhuǎn)錄組學領(lǐng)域不僅發(fā)文數(shù)量日益增多，成為學術(shù)界備受矚目的對象，應用方向和產(chǎn)業(yè)落地進展也在不斷加速。技術(shù)的不斷進步對于理解細胞生物學、發(fā)育生物學、神經(jīng)生物學、腫瘤生物學等關(guān)鍵方面都意義重大。在生物學中，空間概念被用來描述交互式的生物網(wǎng)絡，具有重要的意義。而單細胞測序技術(shù)與空間轉(zhuǎn)錄組測序兩個技術(shù)的結(jié)合應用也是必然的發(fā)展趨勢。

9月空間轉(zhuǎn)錄組測序高分文章又有哪些呢？一起來看看吧。

1

文章題目：Adipocyte heterogeneity revealed by spatial transcriptomics of human adipose tissue: Painting and more
中文題目：人類脂肪組織空間轉(zhuǎn)錄組學揭示的脂肪細胞異質(zhì)性
影響因子：27.283
作者：Langin D.
引用：Cell Metab. 2021 Sep 7;33(9):1721-1722. doi: 10.1016/j.cmet.2021.08.011.
摘要：脂肪組織由脂肪細胞和來自間質(zhì)血管部分的細胞組成。在本期《細胞代謝》(Cell Metabolism)中，Bäckdahl等人(2021年)利用空間轉(zhuǎn)錄組學首次提供了人類脂肪組織結(jié)構(gòu)的一瞥。作者確定了具有特定代謝特征的不同脂肪細胞亞群。

2
文章題目：NLRP3 Inflammasome Mediates Immune-Stromal Interactions in Vasculitis
中文題目：NLRP3炎性體介導血管炎中的免疫-基質(zhì)相互作用
影響因子：17.362
作者：Porritt RA, Zemmour D, Abe M, Lee Y, Meena Narayanan M, Teixeira de Carvalho T, Gomez AC, Martinon D, Santiskulvong C, Fishbein MC, Chen S, Crother TR, Shimada K, Arditi M, Noval Rivas M.
引用：Circ Res. 2021 Sep 14. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.121.319153. Online ahead of print.
基本原理：NLRP3 激活和 IL-1β 產(chǎn)生與川崎病 (KD) 發(fā)病機制有關(guān)，但是仍然缺乏對參與心血管病變發(fā)展的分子網(wǎng)絡和細胞亞群的詳細研究。
目的：在這里，在 KD 血管炎的小鼠模型中，作者使用單細胞 RNA 測序和空間轉(zhuǎn)錄組學來確定發(fā)炎血管組織的細胞圖譜。方法和結(jié)果：作者觀察到與 Nlrp3 和 Il1b 表達增加相關(guān)的小鼠 KD 心血管病變中先天性和適應性免疫細胞的浸潤。單核細胞、巨噬細胞和樹突狀細胞是 IL-1β 的主要來源，而成纖維細胞和血管平滑肌細胞 (VSMC) 表達高水平的 IL-1 受體。發(fā)炎冠狀動脈周圍的 1 型 VSMC 經(jīng)歷表型轉(zhuǎn)換成為 2 型 VSMC，其特征在于與收縮減少和遷移和增殖增強相關(guān)的基因表達變化。VSMCs 上 IL-1β 信號的遺傳抑制有效地減弱了 VSMCs 2 型表型轉(zhuǎn)換和小鼠 KD 血管炎期間心血管病變的發(fā)展。此外，NLRP3 的藥理抑制可防止心血管炎癥的發(fā)展。
結(jié)論：作者的研究揭示了與鼠 KD 心血管病變中 IL-1β 產(chǎn)生和信號傳導有關(guān)的細胞多樣性，并為靶向 NLRP3 以抑制與 KD 相關(guān)的心血管病變的治療策略提供了理論依據(jù)。

3

文章題目：DSTG: deconvoluting spatial transcriptomics data through graph-based artificial intelligence
中文題目：DSTG：通過基于圖的人工智能反卷積空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)
影響因子：11.621
作者：Song Q, Su J.
引用：Brief Bioinform. 2021 Sep 2;22(5):bbaa414. doi: 10.1093/bib/bbaa414.
摘要：空間轉(zhuǎn)錄組學 (ST) 的最新發(fā)展能夠?qū)⒔M織切片中不同點的空間信息與每個點內(nèi)細胞的 RNA 豐度相關(guān)聯(lián)，這對于理解組織細胞結(jié)構(gòu)和功能尤為重要。然而，對于這樣的 ST 數(shù)據(jù)，由于一個點通常比單個細胞大，在每個點測量的基因表達來自具有異質(zhì)細胞類型的細胞的混合物。因此，需要解開每個點的 ST 數(shù)據(jù)，以揭示該空間點的細胞組成。在這項研究中，作者提出了一種新方法，稱為通過基于圖的卷積網(wǎng)絡（DSTG）對空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行解卷積，以準確地對每個點觀察到的基因表達進行解卷積并恢復其細胞構(gòu)成，從而實現(xiàn)高級分割并揭示空間組織內(nèi)細胞異質(zhì)性的結(jié)構(gòu)。DSTG 不僅在不同協(xié)議生成的合成空間數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，而且可以有效識別小鼠皮質(zhì)層、海馬切片和胰腺腫瘤組織中細胞的空間組成�？傊�，DSTG 基于空間定位準確地揭示了細胞狀態(tài)和亞群。

4

文章題目：NovoSpaRc: flexible spatial reconstruction of single-cell gene expression with optimal transport
中文題目：NovoSpaRc：基于單細胞基因表達進行空間重建
影響因子：13.49
作者：Moriel N, Senel E, Friedman N, Rajewsky N, Karaiskos N, Nitzan M.
引用：Nat Protoc. 2021 Sep;16(9):4177-4200. doi: 10.1038/s41596-021-00573-7. Epub 2021 Aug 4.
摘要：單細胞 RNA 測序 (scRNA-seq) 技術(shù)徹底改變了現(xiàn)代生物醫(yī)學科學。一個基本的挑戰(zhàn)是結(jié)合空間信息來研究組織和空間基因表達模式。在這里，作者描述了使用 novoSpaRc 的詳細協(xié)議，novoSpaRc 是一種計算框架，可將細胞概率分配到組織位置。該框架的核心是一個結(jié)構(gòu)對應假設，即物理接近的細胞共享相似的基因表達譜。給定 scRNA-seq 數(shù)據(jù)，novoSpaRc 基于此假設空間重建組織，并且可選地，通過包括標記基因的參考圖譜來改進重建。
作者描述了novoSpaRc 算法及其在開源 Python 包 (https://pypi.org/project/novosparc) 中的實現(xiàn)。NovoSpaRc 在<5 分鐘內(nèi)將 10,000 個細胞的 scRNA-seq 數(shù)據(jù)集映射到 1,000 個位置。作者描述了使用 novoSpaRc 基于結(jié)構(gòu)對應假設和人類骨肉瘤培養(yǎng)細胞基于標記基因信息重建 Corti de novo 小鼠器官獲得的結(jié)果，并提供了程序中果蠅胚胎重建的分步指南，以證明如何將這兩種策略結(jié)合起來。

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