小鼠和人类斑秃的转录图谱

生信技能树jimmy

发布于 2024-03-20 14:45:26

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文章被收录于专栏：单细胞天地

文章概述

文章标题：《A transcriptomic map of murine and human alopecia areata》

发表日期和杂志：2020年发表在JCI insight上

在线阅读链接：https://doi.org/10.1172%2Fjci.insight.137424

疾病介绍及实验设计

疾病介绍

斑秃(AA)是一种常见的自身免疫性疾病，最初表现为脱发，没有其他明显的皮肤变化。皮肤表面的不起眼的外观与毛囊中复杂的免疫活动形成了鲜明的对比。AA的发病机制是由于毛囊失去免疫豁免权，导致自身免疫攻击。

Alopecia areata可以影响任何年龄段的人，包括儿童和成年人。脱发通常以圆形或椭圆形的斑块开始，可能会逐渐扩大或合并成更大的区域。在某些情况下，脱发可能会进一步发展，导致全身性脱发，包括头发、眉毛、睫毛和体毛。

单细胞实验设计

使用单细胞测序来揭示小鼠再生障碍性贫血中免疫细胞的不同表达谱，小鼠再生障碍性贫血数据被用来生成对人类再生障碍性贫血的高度预测模型。

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=GSE145095 数据情况：

#samples
GSM4306442 Mouse_AA_skin
GSM4306443 Mouse_AA_lymphnode
GSM4306444 Mouse_Con_skin
GSM4306445 Mouse_Con_lymphnode
GSM4306446 Human_AA_skin
GSM4745080 Human_con_skin

提供的是10X格式的标准三个文件，选择下载数据之后需要对数据进行整理，将三个文件分别整理到对应的文件夹中。

#整理文件
fs=list.files('./','features')
fs

samples1= gsub('.tsv.gz','',gsub('features.','',fs))
samples1

samples2 = samples1


lapply(1:length(samples2), function(i){
  x=samples2[i]
  y=fs[i]
  dir.create(x,recursive = T)
  file.copy(from= y ,
            to=file.path(x,  'features.tsv.gz' )) 
  file.copy(from= gsub('features','matrix',gsub('tsv','mtx',y)),
            to= file.path(x, 'matrix.mtx.gz' ) ) 
  file.copy(from= gsub('features','barcodes',y),
            to= file.path(x, 'barcodes.tsv.gz' )) 
  
})

然后使用Read10X函数将数据读取进来即可进行后续的标准分析

#指定数据存放位置
samples=list.files("./GSE145095_RAW-Human/outputs/")
samples
dir <- file.path('./GSE145095_RAW-Human/outputs/',samples)
names(dir) <- samples
#读取数据创建Seurat对象
counts <- Read10X(data.dir = dir)

sce.all = CreateSeuratObject(counts,
                             min.cells = 5,
                             min.features = 300 )

dim(sce.all)   #查看基因数和细胞总数
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
table(sce.all@meta.data$orig.ident)  #查看每个样本的细胞数
head(sce.all@meta.data)

对读取进来的数据进行质控、harmony整合以及单细胞细分亚群定义等。

因为人和鼠的数据给的都是10X的标准文件，所以按照一样的方法读取之后再处理即可！

第一层次降维聚类

为了阐明小鼠再生障碍性贫血的免疫细胞组成和转录异质性，从6332例不稳定性再障和4173例再生障碍性贫血的皮肤和淋巴结中分离和测序共10,505个免疫细胞

使用UMAP可视化，并鉴定了15个免疫细胞簇

其中大多数细胞由淋巴结(集群0、3、4、5、10和12)、皮肤(集群2、8、9、13和14)或混合(集群1、6、7、11)细胞组成

利用每个簇的中位基因表达量，通过2种方法将每个簇分配到一个细胞谱系中:

(a)免疫基因组计划获得的小鼠纯细胞基因特征的相关性;

(b) T细胞(Cd3d、Cd28、Cd4、Cd8)、APCs (Itgax [CD11c]、Itgam [CD11b]、Xcr1、Cd207 [Langerin])和b细胞(Cd79a、Cd19)的典型标记表达模式分析。

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

T细胞（T cells）：T细胞是一类免疫细胞，主要负责调节和协调免疫应答。它们通过识别和杀伤感染了细胞的病原体，如病毒感染的细胞（CD8+ T细胞），或者通过激活其他免疫细胞来增强免疫应答（CD4+ T细胞）。
B细胞（B cells）：B细胞是一类免疫细胞，主要负责产生和分泌抗体。当B细胞遇到病原体或其他外来抗原时，它们会分化成浆细胞，产生大量的抗体来对抗感染。
抗原呈递细胞（Antigen-Presenting Cells，APCs）：APCs是一类免疫细胞，包括巨噬细胞、树突状细胞和B细胞。它们的主要功能是捕获、处理和呈递抗原给T细胞，以激活免疫应答。APCs通过表达抗原呈递分子，将抗原片段展示给T细胞，从而引发免疫应答。
先天性淋巴细胞（Innate Lymphoid Cells，ILCs）：ILCs是一类淋巴细胞，与T细胞和B细胞不同，它们不依赖于抗原识别受体。ILCs在先天免疫中起着重要作用，参与对抗感染和调节炎症反应。ILCs可以分为不同的亚型，包括ILC1、ILC2和ILC3，每个亚型具有不同的功能和分泌不同的细胞因子。

其他主要分析概述

抗原呈递细胞（APCs）细胞亚群细分——小鼠再生障碍性贫血的APC向CD11b+DC极化，具有活跃的促炎信号。

第8和第13簇由714个APC组成，包括276个AA和438个UA细胞

使用来自MSigDB文库(21)和先前获得的髓系特征(22)的基因特征进行了单样本基因集富集分析(ssGSEA)。基于富集分数进行主成分分析(PCA)，发现AA和UA淋巴结的apc有明显的重叠(灰色椭圆)

除了细胞类型分化外，ssGSEA还显示小鼠AA APCs中血管生成、CD40、IFN-γ、JAK/STAT和缺氧信号的显著增加，支持该群体在AA中的促炎特征。

由于目前缺乏现成的小鼠APC数据，因此使用了人类APC特征。重新分析了数据，以便根据不同簇的特征基因表达特征标记不同的簇。在校正簇间的细胞周期状态后，对APC进行重新聚类，并检查APC的典型标记(图2,D-F)

使用典型标记，6个新的小鼠APC集群标记如下:

M0: Arg1+/Nos2+巨噬细胞
cDC1: XCR1+ IRF8+常规dc (cdc)
moDC2: CCR2+ CD64+单核细胞来源dc (moDCs)
M3: Trem1+巨噬细胞
LC4:皮肤朗格汉斯细胞
LC5:淋巴结朗格汉斯细胞

APC成分在疾病状态和组织部位之间存在显著差异。簇M0、moDC2、M3和Lc4主要在皮肤中发现，而cDc1和Lc5主要在淋巴结中发现。在再生障碍性贫血中，有更大比例的moDC，而不稳定型小鼠皮肤APC以Trem1+巨噬细胞为主。

确定再生障碍性贫血小鼠皮肤和淋巴结细胞的T细胞分化

文章还研究了小鼠AA和UA样本中T细胞的基因表达谱。T细胞由PAN-T细胞标志物的表达和相应的TCR测序信息来定义。在UMAP图中最初确定的15个簇中，1、2、3、4、6和7簇被发现对应于T细胞

使用典型和差异T细胞标记来分配集群识别

集群3和4分别被定义为CD4+CCR7lo和CD4+CCR7+细胞，并且在小鼠AA细胞的另一个生物复制中发现了类似的淋巴结集群相关性(集群4)。集群7被定义为Treg群体，具有高水平的Foxp3, CD25 (Il2ra)， Helios (Ikzf2)， neuropilin (Nrp1)， GITR (Tnfrsf18)， Tigit和Ctla4