单细胞基因组学揭示平滑肌细胞表型转换过程中的一种新的细胞状态

生信技能树jimmy

发布于 2023-10-24 15:40:15

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文章概述

文章标题：《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell Phenotypic Switching and Potential Therapeutic Targets for Atherosclerosis in Mouse and Human》

发表日期和杂志：2021年发表在Circulation上

在线阅读链接：https://doi.org/10.1161/circulationaha.120.048378

实验设计

为了揭示动脉粥样硬化过程中平滑肌细胞（SMC）的转分化轨迹，并确定疾病治疗的分子靶点，文章结合了SMC命运映射和小鼠与人类动脉粥样硬化斑块中的单细胞RNA测序。还对分离的SMC来源细胞进行了细胞生物学实验，进行了综合性的人类基因组学研究，并在体内外进行了针对SMC来源细胞的药理学研究。

单细胞转录组数据情况

数据链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155513

可以看到一共是14个样品进行分析：

GSM4705592 ZsGreen1+ Ldlr KO 0 week WD
GSM4705593 ZsGreen1- Ldlr KO 0 week WD
GSM4705594 ZsGreen1+ Ldlr KO 8 weeks WD
GSM4705595 ZsGreen1- Ldlr KO 8 weeks WD
GSM4705596 ZsGreen1+ Ldlr KO 16 weeks WD
GSM4705597 ZsGreen1- Ldlr KO 16 weeks WD
GSM4705598 ZsGreen1+ Ldlr KO 26 weeks WD
GSM4705599 ZsGreen1- Ldlr KO 26 weeks WD
GSM4705600 ZsGreen1+ ApoE KO 8 weeks WD
GSM4705601 ZsGreen1- ApoE KO 8 weeks WD
GSM4705602 ZsGreen1+ ApoE KO16 weeks WD
GSM4705603 ZsGreen1- ApoE KO 16 weeks WD
GSM4705604 ZsGreen1+ ApoE KO 22 weeks WD
GSM4705605 ZsGreen1- ApoE KO 22 weeks WD

作者给出来的数据是matrix.txt.gz的数据格式，下载需要的数据，然后按照txt.gz格式数据读取方式，将数据导入进行分析即可：

GSM4705592_RPS003_matrix.txt.gz 6.9 Mb
GSM4705593_RPS004_matrix.txt.gz 6.0 Mb
GSM4705594_RPS011_matrix.txt.gz 5.1 Mb
GSM4705595_RPS012_matrix.txt.gz 2.7 Mb
GSM4705596_RPS007_matrix.txt.gz 9.8 Mb
GSM4705597_RPS008_matrix.txt.gz 5.0 Mb
GSM4705598_RPS001_matrix.txt.gz 11.4 Mb
GSM4705599_RPS002_matrix.txt.gz 5.0 Mb
GSM4705600_RPS017_matrix.txt.gz 6.9 Mb
GSM4705601_RPS018_matrix.txt.gz 4.0 Mb
GSM4705602_RPS013_matrix.txt.gz 7.6 Mb
GSM4705603_RPS014_matrix.txt.gz 3.3 Mb
GSM4705604_RPS015_matrix.txt.gz 8.2 Mb
GSM4705605_RPS016_matrix.txt.gz 4.4 Mb

单细胞数据分析流程：

###### step1:导入数据 ######    
library(data.table)
dir='GSE155513_RAW/' 
samples=list.files( dir  )
samples 

sceList = lapply(samples,function(pro){ 
  # pro=samples[1] 
  print(pro)
  ct=fread(file.path( dir ,pro),data.table = F)
  ct[1:4,1:4]
  rownames(ct)=ct[,1]
  ct=ct[,-1]
  sce=CreateSeuratObject(counts =  ct ,
                         project =  gsub('.txt.gz','',strsplit(pro,'_')[[1]][2]),
                         min.cells = 5,
                         min.features = 300,)
  
  return(sce)
})
names(sceList)  

samples =  gsub('_matrix.txt.gz','',samples)
samples
samples =  gsub('^[1-9]-','',samples)
samples
names(sceList)  = samples
names(sceList) 

sce.all <- merge(sceList[[1]], y= sceList[ -1 ] ,
                 add.cell.ids =  samples) 

as.data.frame(sce.all@assays$RNA@counts[1:10, 1:2])
head(sce.all@meta.data, 10)
table(sce.all@meta.data$orig.ident)

后面就是标准分析啦,对读取进来的数据进行质控、harmony整合以及细分亚群等。

第一层次降维聚类分群

文章中综合数据的UMAP聚类分析，展示了所有scRNA-seq数据的聚类分群情况。

通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询到各个细分亚群的解释：

EC（内皮细胞）：EC是表示内皮细胞的缩写。这些细胞覆盖在血管内表面，对调节血管功能起着关键作用，包括控制物质通过和支持血管生成（新血管的形成）。
FC（纤维软骨细胞）：FC代表纤维软骨细胞，这是一种特殊的细胞，存在于某些结缔组织中，特别是在具有纤维和软骨组织的部位。纤维软骨细胞具有纤维母细胞（参与胶原纤维生成的细胞）和软骨细胞（存在于软骨中的细胞）的特征。它们在这些组织的混合功能中起到作用。
ICS（中间细胞状态）：ICS代表中间细胞状态，后来被称为 "SEM" 细胞。它意味着细胞在进入特定状态之前经历了过渡阶段或处于中间状态。在这种情况下，细胞最终成为SEM细胞，尽管SEM细胞的确切细节和特征需要进一步的上下文。
SMC（平滑肌细胞）：SMC代表平滑肌细胞。平滑肌细胞是平滑肌组织的重要组成部分，存在于各种器官中，如血管、消化道和呼吸系统。这些细胞负责这些组织中的无意识运动和收缩，并参与调节血压和胃肠蠕动等功能。

通过SMC标记Myh11和fc相关基因Fn1的基因表达趋势