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:2020年发表在Circulation上
在线阅读链接:https://doi.org/10.1161%2FCIRCULATIONAHA.120.048378
研究背景
动脉粥样硬化是一种慢性炎症性血管疾病,其特征是动脉壁内脂质的积累和平滑肌细胞(SMCs)的表型转换。
SMCs在斑块发展、进展和稳定性中起着核心作用,通过去分化、迁移和转分化为其他细胞类型的过程。
单细胞实验设计
为了阐明SMC转分化的轨迹并确定疾病的分子治疗靶点,结合了小鼠和人类动脉粥样硬化斑块的SMC命运图谱和单细胞RNA测序(scRNA-seq)进行分析
文章的单细胞测序方法以及数据和分析流程全部放在了附件里面:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8104264/bin/NIHMS1638788-supplement-Supplemental_Publication_Material.pdf
小鼠单细胞数据链接是:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155513
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
人类单细胞数据链接是:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155512
GSM4705589_RPE004_matrix.txt.gz 6.8 Mb
GSM4705590_RPE005_matrix.txt.gz 9.1 Mb
GSM4705591_RPE006_matrix.txt.gz 6.1 Mb
提供的是txt.gz格式的文件,所以使用fread函数读取即可,后续因为要把两个数据整合到一起,所以我们先分别将人和小鼠的数据走基本分析流程,然后根据Harmony后的RDS数据进行合并
具体内容可以参考如何整合多个单细胞数据集
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]
colnames(ct) = paste(gsub('_CountMatrix.txt.gz','',pro),
colnames(ct) ,sep = '_')
ct=ct[,-1]
sce =CreateSeuratObject(counts = ct ,
project = pro ,
min.cells = 5,
min.features = 300 )
return(sce)
})
do.call(rbind,lapply(sceList, dim))
sce.all=merge(x=sceList[[1]],
y=sceList[ -1 ],
add.cell.ids = samples )
names(sce.all@assays$RNA@layers)
sce.all[["RNA"]]$counts
# Alternate accessor function with the same result
LayerData(sce.all, assay = "RNA", layer = "counts")
sce.all <- JoinLayers(sce.all)
dim(sce.all[["RNA"]]$counts )
从ROSA26ZsGreen1/+;Ldlr−;MYH11-CreERT2小鼠的主动脉中同时进行了ZsGreen1+和ZsGreen1−细胞的scRNA-seq分析
通过UMAP可视化的ZsGreen1+和ZsGreen1−细胞的组合数据集的聚集显示动脉粥样硬化的动脉中存在多个细胞群
基于所有时间点组合的ZsGreen1状态(图C)和每个时间点(图D)的细胞集群进行可视化
在动脉粥样硬化期间,随着时间的推移,出现了多种SMC来源的细胞类型,包括SMC来源的中间细胞状态(ICS)、纤维软骨细胞(FC)和三种巨噬细胞样亚型。表明在动脉粥样硬化过程中,SMC经历了转分化为多种细胞状态。
为了研究这种细胞状态的分子和功能特征,分析了ICS和SMC之间的差异表达基因(DEGs)。分析发现Ly6a、Vcam1和Ly6c1在smc衍生的中间细胞中富集,这些基因分别是干细胞、内皮细胞和单核/巨噬细胞分化的已知标记物。所以将这些ICS细胞称为smc衍生的“SEM”细胞
SEM细胞中的典型SMC标记下调,表明在过渡期间SMC表型丢失。
在SMC从SEM细胞过渡到FC的过程中,FC相关基因(如Fn1, Col1a1, Col1a2)的表达不断增加
因此推断SEM细胞是一种独特的平滑肌衍生细胞状态,而不是MSC样细胞类型
通过SEM细胞与SMC相比差异基因的GO分析中发现,“肌肉收缩”、“肌动蛋白细胞骨架组织”和“肌肉收缩调节”相关途径在SEM细胞中被抑制,表明SMC向SEM细胞过渡期间失去了收缩特征
与SMC相比,SEM细胞中DEGs的上调和下调的IPA分析,发现SMC在SEM细胞中的前20位“疾病和生物学功能”显著改变。
SEM细胞可分化为多种其他smc来源的细胞类型,从而促进动脉粥样硬化的进展
为了确定人类动脉粥样硬化中是否发生类似的SMC转变,特别是SMC向中间SEM细胞状态的转变,联合分析了小鼠动脉粥样硬化(16-week Western diet)和人颈动脉粥样硬化斑块(n=3例)的scRNA-seq数据。
分析表明,人类动脉粥样硬化性颈动脉中的细胞群覆盖在小鼠SEM细胞上
采用相同的方法,分析了公开的人类冠状动脉粥样硬化(n=4例患者)的scRNA-seq数据,这些数据与颈动脉的发育起源不同,并在人类冠状动脉粥样硬化病变中观察到中间SEM细胞对应物
这表明人类动脉粥样硬化斑块诱导了SEM样细胞,并且这与动脉发育起源无关。
为了确定人类SEM细胞的分子特征,对人类动脉粥样硬化颈动脉的scRNA-seq数据进行分析,发现介于SMC和FC之间的人类中间细胞状态(ICS)
同样SMC标记(MYH11)在ICS中被标记为下调
而多个FC相关基因(如FN1, COL1A2, COL3A1)的基因表达模式在人和小鼠中非常相似,从SMC到ICS到FC持续增加
因此,人类动脉粥样硬化斑块中的ICS与小鼠SEM细胞具有广泛的分子共性。
此外,还对分离的SMC衍生细胞进行了细胞生物学实验,进行了整合的人类基因组学研究,并在体内外对SMC衍生细胞进行了药理学研究。感兴趣的话,可以阅读原文献了解一下。