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空間分析與單細(xì)胞RNA測序結(jié)合構(gòu)建人類乳腺的單細(xì)胞空間多組學(xué)圖譜

瀏覽次數(shù):1141 發(fā)布日期:2022-2-11  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

人類細(xì)胞圖譜的任務(wù)是創(chuàng)建所有人類細(xì)胞的綜合參考地圖,以描述和定義健康和疾病的細(xì)胞基礎(chǔ)。

來自加州大學(xué)歐文分校生物化學(xué)助理教授Kai Kessenbrock博士,是人類乳腺細(xì)胞圖譜項目的聯(lián)合首席研究員,其項目旨在用單細(xì)胞和空間分辨率繪制人類乳腺組織中存在的所有細(xì)胞類型和狀態(tài)。

來了解下他的團(tuán)隊是如何將空間分析與單細(xì)胞RNA測序結(jié)合起來構(gòu)建人類乳腺的空間分辨率單細(xì)胞多組學(xué)圖譜的。

圖片來自Kessenbrock博士演講報告


每個細(xì)胞都不是一座孤島

細(xì)胞被嵌入一個復(fù)雜的三維微環(huán)境中,由細(xì)胞外基質(zhì)和其他類型的細(xì)胞組成,可能與感興趣的細(xì)胞形成緊密的細(xì)胞間相互作用。乳腺上皮系統(tǒng)由嵌入乳腺內(nèi)富含脂肪組織的導(dǎo)管上皮網(wǎng)絡(luò)組成。該系統(tǒng)包含幾個不同的感興趣的區(qū)域,包括小葉單位、結(jié)締組織、導(dǎo)管和脂肪組織。

Kessenbrock博士的實驗室正在研究不同階段的乳腺組織,包括正常穩(wěn)態(tài)、早期腫瘤發(fā)生、免疫細(xì)胞受到腫瘤微環(huán)境的抑制、腫瘤細(xì)胞開始轉(zhuǎn)移的癌癥免疫。
 
單細(xì)胞水平分析使我們能夠識別和描述以前未被發(fā)現(xiàn)的不同的細(xì)胞群。
 

該團(tuán)隊此前使用了大量分析工具,包括Western blot、定量PCR和大量RNA測序。這些方法可以分析數(shù)萬到數(shù)百萬個細(xì)胞,但提供的細(xì)胞群體的平均值可能會錯過細(xì)胞群子集中的底層細(xì)胞狀態(tài)。Kessenbrock博士強(qiáng)調(diào),單細(xì)胞水平分析使其能夠識別和描述以前未被發(fā)現(xiàn)的不同細(xì)胞群。

他的目標(biāo)不僅是在單個細(xì)胞水平上描述每個細(xì)胞類型,而且還要了解它們在組織中的位置。他們使用的策略包括分離細(xì)胞和進(jìn)行單細(xì)胞RNA測序,以觀察細(xì)胞在組織中的維持方式。然而,該團(tuán)隊也對了解組織內(nèi)局部維持的間充質(zhì)細(xì)胞類型的譜系感興趣。
 

構(gòu)建人類乳腺的空間分辨率單細(xì)胞多組學(xué)圖譜

Kessenbrock博士指出,在人類個體的生命周期中,從青春期到懷孕、哺乳期、更年期,乳房都要經(jīng)歷相當(dāng)劇烈的重建。這是非常明顯的組織重組階段。因此,密切關(guān)注每一個被剖析的樣本是很重要的。該項目的最終目標(biāo)是建立一個更精確的參考圖譜,使研究人員能夠確定組織何時偏離正常,從而提高乳腺癌的早期檢測。

單細(xì)胞RNA測序使捕獲乳腺組織中的大多數(shù)重要細(xì)胞類型成為可能。但是,該研究小組分析單細(xì)胞RNA-seq數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn),成熟的脂肪細(xì)胞不足。他們得出的結(jié)論是,大多數(shù)成熟的脂肪細(xì)胞無法在單細(xì)胞RNA測序中嚴(yán)苛的分離過程中存在。為了解決這個問題,研究小組使用了單核RNA測序技術(shù),從而可以捕獲脂肪細(xì)胞和其他以前未被發(fā)現(xiàn)的免疫細(xì)胞,包括肥大細(xì)胞,這些細(xì)胞已知存在于上皮細(xì)胞的導(dǎo)管中。

單細(xì)胞和單核RNA測序的結(jié)合提供了一個全面覆蓋乳腺所有細(xì)胞類型的數(shù)據(jù)集,但是缺乏空間信息。該團(tuán)隊與Akoya合作,使用CODEX平臺構(gòu)建了一個有34個抗體的面板,用于多重免疫熒光的乳腺組織空間圖譜分析。



對CODEX成像數(shù)據(jù)進(jìn)行評估

CODEX乳腺組織成像顯示了四個明顯的感興趣區(qū)域:小葉單位、結(jié)締組織、導(dǎo)管和脂肪組織。

下圖放大了一個包含小葉單元的區(qū)域。管腔細(xì)胞、上皮細(xì)胞和基底細(xì)胞的標(biāo)記物表明上皮細(xì)胞與周圍基質(zhì)的關(guān)系。他們確定的基底細(xì)胞狀態(tài)之一由高表達(dá)的角蛋白14和肌上皮標(biāo)記物標(biāo)記。通過在組織上觀察KRT14,可以推斷這種細(xì)胞狀態(tài)很可能與導(dǎo)管基底上皮室相對應(yīng),而在小葉上皮內(nèi)則不太一致。
 
我們將空間分析的力量與單細(xì)胞RNA測序的力量相結(jié)合。

識別人乳腺內(nèi)的細(xì)胞鄰域和相互作用

研究小組利用Stardist Pipelines進(jìn)行分割,捕獲細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)標(biāo)記物,并通過蛋白基質(zhì)將成像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為細(xì)胞。

無偏降維和集群數(shù)據(jù)需要對許多集群進(jìn)行需要標(biāo)記。Kessenbrock博士的團(tuán)隊目前正在研究自動標(biāo)記算法,以拉入RNA測序信息,自動標(biāo)記集群。細(xì)胞被分割和標(biāo)記后,每個細(xì)胞在組織樣本中都有自己的身份和二維坐標(biāo),使多重免疫熒光數(shù)據(jù)的定量分析成為可能。

研究小組發(fā)現(xiàn),乳腺導(dǎo)管和小葉的細(xì)胞密度和多樣性最高。Voronoi分析說明了組織內(nèi)細(xì)胞生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。Kessenbrock博士恰當(dāng)?shù)貙⑿∪~單位的高細(xì)胞密度和多樣性與城市和大都市地區(qū)的高人口密度和多樣性進(jìn)行了比較,而管道對應(yīng)于州際公路。結(jié)締組織和脂肪組織表現(xiàn)出與郊區(qū)和農(nóng)村相同的低密度和多樣性。

研究小組對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了細(xì)胞鄰近分析,以無偏性的方式進(jìn)一步確定了乳房組織的組成模式。通過Delauney Triangulation,最終在乳腺組織中,發(fā)現(xiàn)了14個不同的細(xì)胞鄰域。為了了解細(xì)胞如何在這些鄰域內(nèi)相互通信,該團(tuán)隊使用CellChat管道重建了細(xì)胞類型之間的細(xì)胞相互作用機(jī)制。

Kessenbrock博士將空間分析與單細(xì)胞RNA測序結(jié)合在一起,通過這種多組學(xué)方法,以描繪人類乳腺組織中獨特的細(xì)胞集群、通路、譜系層次和細(xì)胞鄰域的全面地圖。

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