單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組揭示乳腺癌病人異質(zhì)性

單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組在癌癥研究領(lǐng)域應(yīng)用價值很大，包括:

• Non-invasive monitoring of circulating tumour cells
• estimation of tumour heterogeneity
• early detection of small numbers of recurrent tumours
• sensitive monitoring of rare cell populations

招募的乳腺癌患者基本情況

雖然只有11個病人的數(shù)據(jù)，但是涵蓋了4種乳腺癌的分類哭靖；

• ER-positive (BC01 and BC02; luminal A)
• ER/HER2-positive (BC03; luminal B)
• HER2-positive (BC04, BC05 and BC06; HER2)
• triple- negative (BC07–BC11; TNBC) invasive ductal carcinoma

因為提取的單細(xì)胞并沒有進行FACS篩選螟碎，所以包括以下遥昧；

• 癌癥細(xì)胞
• 非癌細(xì)胞
  • fibroblasts
  • adipocytes
  • endothelial cells
  • diverse immune cells

單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)

用的是microfluidic chips捕獲單細(xì)胞吩抓，建庫是SMARTer Ultra Low RNA Kit
去除低質(zhì)量細(xì)胞：

• (1) number of total reads;
• (2) mapping rate;
• (3) number of detected genes;
• (4) portion of intergenic region.

去除低質(zhì)量基因

• First, TPM values < 1 were considered unreliable and substituted with zero.
• Second, TPM values were log2-transformed after adding a value of one.
• Third, genes expressed in < 10% of all tumour groups were removed.

最后剩下 515單細(xì)胞和17,779基因玛痊！

單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)在 ：GSE75688 可以下載，里面也包括了bulk的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)毫胜。

Bulk tumor transcriptomes showed significant correlations with the average of single cell transcriptomes.

外顯子數(shù)據(jù)

外顯子測序用的是 SureSelect XT Human All Exon V5 kit书斜，illumina測序儀的PE100，走的是標(biāo)準(zhǔn)腫瘤外顯子流程指蚁，找somatic mutation用的是mutect軟件菩佑，CNV分析用的是Control-FREEC ，腫瘤約100X凝化，正常對照組織約50X稍坯。

外顯子數(shù)據(jù)在 SRP067248 可以下載，共24個測序文件。

腫瘤外顯子數(shù)據(jù)分析結(jié)果都放在附件瞧哟，應(yīng)該是作者認(rèn)為不是本文的亮點混巧，就是有哪些突變信息描述一下，然后提到一下TNBC的拷貝數(shù)變化劇烈這個現(xiàn)象勤揩。

CNV對細(xì)胞進行分類

總共的 515單細(xì)胞根據(jù)CNV模式可以分成

• 317 epithelial breast cancer cells
• 175 tumour-associated immune cells
• 23 non-carcinoma stromal cells

這里的CNV分析算法相比broad提出的算法改進了咧党，采取了GTex數(shù)據(jù)庫的breast組織的表達(dá)信息做過濾。183 mammary tissue data from GTEx portal (http://www.gtexportal.org/). 如下圖：

image

區(qū)分成功了腫瘤細(xì)胞與否陨亡，就能對每個病人的不同細(xì)胞類型進行比較傍衡，比如分組計算表達(dá)相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如下负蠕；

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同一個病人的腫瘤細(xì)胞及其非腫瘤細(xì)胞的區(qū)別變化范圍很大蛙埂，說明了其異質(zhì)性。

很明顯遮糖，對惡性細(xì)胞來做主成分分析后聚類發(fā)現(xiàn)每個病人都聚成自己獨立的類绣的，而對非腫瘤細(xì)胞來說，會根據(jù)細(xì)胞類型來聚類欲账，不同的個體這樣的影響因素很小屡江，如下圖：

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功能分析

檢查了包括：

• epithelial–mesenchymal transition (EMT)
• stemness
• angiogenesis
• proliferation
• recurrence

這些重要的功能通路。

計算一下signature scores

這里使用的是 ESTIMATE 算法：

• Tumour score
• Stromal score
• immune signature

這些計算都是為了說明同一個病人體內(nèi)取到的單細(xì)胞的確應(yīng)該分類赛不，而且不同的類別差別很大惩嘉，如下圖：

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兩個重要的R包：

• GSVA software in the R package
• Molecular subtypes of tumours were predicted using the R package genefu.
  • ER module score
  • HER2 module score

（文章轉(zhuǎn)自jimmy的2018年閱讀文獻(xiàn)筆記）

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