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单细胞多组学揭示了进展性COVID-19中先天性和适应性免疫系统的非同步性

SARS-CoV-2病毒的免疫反应失调是COVID-19重症的原因。然而,与免疫病理相关的免疫信号知之甚少。在这里,该项研究使用多组学单细胞分析来探讨COVID-19稳定或进展期住院患者的动态免疫反应和探索V(D)J库,并评估托珠单抗的细胞效应。基因表达和细胞系蛋白标记的协调分析显示,S100Ahi/HLA-DRlo经典的单核细胞和激活的LAG-3T细胞是进展性疾病的标志,并分别强调了骨系细胞和T细胞上MHC-II/LAG-3的异常相互作用。该项研究还发现,在扩大的效应细胞CD8+ 克隆、未突变的IGHG+ B细胞克隆和具有稳定体细胞超突变频率的突变B细胞克隆中,T细胞受体储备出现倾斜。总之,该项研究深入的免疫分析揭示了在进展期COVID-19中先天和适应性免疫相互作用的非同步性。

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使用RNA-seq数据通过网络熵评估肿瘤内异质性摘要介绍

肿瘤内异质性(ITH)出现在肿瘤进展、转移和复发的不同阶段,而这些对于临床应用是重要的。我们使用来自肿瘤样品的RNA测序数据,并根据生物网络状态测量ITH水平。为了模拟基因之间的复杂关系,我们使用蛋白质相互作用网络来考虑基因 - 基因关系。通过使用两个网络nJSD与JSD之间的基于熵的距离度量来测量ITH。使用nJSD,我们定义了基于转录组的ITH(tITH)。使用真实的生物数据集对与ITH相关的问题进行了广泛的测试。研究人类癌细胞系数据和单细胞测序数据以验证我们的方法。然后,我们分析了TCGA泛癌6,320例患者。我们的结果与广泛使用的基于基因组的ITH推断方法一致,ITH在生存分析中表现出很好的性能。对小鼠克隆进化数据的分析进一步证实,我们的基于转录组的ITH与不同克隆进化阶段的遗传异质性一致。此外,我们发现细胞周期相关途径对克隆进化过程中增加网络异质性有显着贡献。我们相信所提出的基于转录组的ITH可用于RNA水平的肿瘤样品的异质性。

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