Python單細(xì)胞復(fù)現(xiàn)2022||01-文獻(xiàn)閱讀:致命COVID-19分子單細(xì)胞肺圖譜

這篇文獻(xiàn)提供的代碼是R與python版本,是個(gè)極好的學(xué)習(xí)單細(xì)胞與python的資源

今天先來(lái)看看文獻(xiàn)背景

文獻(xiàn)情況:

呼吸衰竭是severe SARS-CoV-2感染患者死亡的主要原因漓滔,但肺組織水平的宿主反應(yīng)尚不清楚趋观。本文對(duì)19名死于COVID-19的患者和7名對(duì)照組患者的肺中約11.6萬(wàn)個(gè)細(xì)胞核進(jìn)行了單核RNA測(cè)序痘番。綜合分析發(fā)現(xiàn)了細(xì)胞組成醉冤、轉(zhuǎn)錄細(xì)胞狀態(tài)和細(xì)胞間相互作用的重大變化蓖宦,從而為了解致命COVID-19的生物學(xué)提供了幫助叁执。

看這篇文獻(xiàn)的時(shí)候茄厘,心情突然有點(diǎn)那么沉重。

數(shù)據(jù)情況

總共包含 COVID-19隊(duì)列(19例樣本)與 對(duì)照隊(duì)列Control(7例樣本)

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COVID-19的肺細(xì)胞landscape

使用單細(xì)胞核測(cè)序徒恋,經(jīng)過(guò)質(zhì)控流程蚕断,得到一個(gè)肺的圖譜:116,314個(gè)單細(xì)胞,包括COVID-19隊(duì)列79,636個(gè)細(xì)胞以及對(duì)照隊(duì)列Control 36,678個(gè)細(xì)胞入挣。9個(gè)主要的細(xì)胞類型鑒定如下:

  • epithelial cells (n = 30,070 cells)
  • myeloid cells (n = 29,632)
  • fibroblasts (n = 22,909)
  • endothelial cells (n = 5,386)
  • T and natural killer (NK) lymphocytes (n = 16,751)
  • B lymphocytes and plasma cells (n = 7,236)
  • neuronal cells (n = 2,017)
  • mast cells (n = 1,464)
  • antigen-presenting cells (APCs; primarily dendritic cells) (n = 849)
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具體的樣本情況以及詳細(xì)注釋:

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髓系細(xì)胞的異常激活

髓系細(xì)胞是COVID-19肺的主要細(xì)胞成分亿乳,且比對(duì)照組肺更為普遍。我們鑒定了:

  • 單核細(xì)胞(n = 3,176)
  • 單核細(xì)胞衍生的巨噬細(xì)胞(MDMs;n = 9,534)
  • transitioning MDMs (n = 4,203)
  • 常駐肺泡巨噬細(xì)胞(resident alveolar macrophages径筏,AMs;n = 12,511)

它們?cè)赿iffusion component(DC)分析中被恢復(fù)為不同的軌跡葛假,在COVID-19肺部更常見(jiàn)(圖2a-c)。來(lái)自COVID-19個(gè)體的髓系細(xì)胞被高度和異常激活滋恬。

此外:

  • COVID-19肺中的MDMs差異表達(dá)激活基因(例如CTSB聊训、CTSD、CTSZ恢氯、PSAP)和兩個(gè)長(zhǎng)鏈非編碼rna NEAT1和MALAT1带斑,它們與異常巨噬細(xì)胞激活和受損的T細(xì)胞免疫相關(guān)
  • AMs產(chǎn)生于胎兒?jiǎn)魏思?xì)胞鼓寺,可以自我更新,在COVID-19肺中富集并高度激活
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這些數(shù)據(jù)表明勋磕,髓系細(xì)胞是COVID-19中炎癥失調(diào)的主要來(lái)源妈候。

血漿和T細(xì)胞響應(yīng)

使用the variable heavy (IGHV) and light (IGLV) chains鑒定了漿細(xì)胞,T/NK細(xì)胞群體分為了:CD8+ T cells (n = 3,561), T regulatory (Treg) cells (n = 649), other CD4+ T cells (n = 7,586), and NK cells (n = 2,141)挂滓。

作者發(fā)現(xiàn)COVID-19肺部的T細(xì)胞豐度沒(méi)有顯著增加苦银,只有細(xì)胞因子和T細(xì)胞激活和組織駐留相關(guān)程序的適度上調(diào)(上圖G-I)。

肺泡上皮再生受損

上次細(xì)胞分為:

  • 肺泡上皮細(xì)胞 (AT1 and AT2 cells; n = 20,949)
  • 氣道上皮細(xì)胞 (basal, ciliated, club, goblet, and mucous cells; n = 7,223)
  • 一種以表達(dá)炎癥和細(xì)胞周期基因?yàn)樘卣鞯膩喨? 包括 IRF8, B2M, MKI67 and TOP2A (‘cycling epithelium’; n = 609)
  • 顯示細(xì)胞外基質(zhì)(ECM)成分高表達(dá)的亞群 COL6A3, COL1A2, and COL3A1

此外:在肺再生過(guò)程中赶站,AT2細(xì)胞作為AT1細(xì)胞的祖細(xì)胞幔虏,可以分化為AT1;對(duì)照組肺中的AT2和T1細(xì)胞形成了不同的簇贝椿。這其中有幾個(gè)比較重要的基因:

  • ETV5 :COVID-19 AT2細(xì)胞低表達(dá)ETV5想括,維持AT2細(xì)胞身份,ETV5表達(dá)降低與向AT1細(xì)胞分化相關(guān)
  • CAV1:AT1成熟晚期的標(biāo)志团秽,在COVID-19肺的AT1細(xì)胞中表達(dá)水平顯著降低
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COVID-19中的異位簇狀細(xì)胞

在捕獲的氣道上皮細(xì)胞中主胧,我們發(fā)現(xiàn)了四種不同的軌跡:

  • KRT5+ TP63+基底細(xì)胞basal (n = 534)
  • club細(xì)胞(n = 1232)
  • 杯狀細(xì)胞goblet cells (n = 1757)
  • 一種細(xì)胞較少的軌跡(n = 110),主要在COVID-19肺部發(fā)現(xiàn)习勤,我們將其確定為簇狀細(xì)胞putative tuft-like cells
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簇狀細(xì)胞參與氣道炎癥和腸組織再生踪栋,但它們?cè)诓《拘苑窝字械淖饔蒙胁磺宄1狙芯恐斜憩F(xiàn)如下:

  • 新冠肺炎患者上呼吸道的簇狀細(xì)胞(CHAT+或POU2F3+)數(shù)量增加了3倍图毕,且只在新冠肺炎患者肺實(shí)質(zhì)中異位存在夷都,但在對(duì)照組肺中不存在(parenchyma為腺細(xì)胞組織,實(shí)質(zhì))
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病理性成纖維細(xì)胞和肺纖維化

COVID-19肺部的成纖維細(xì)胞明顯多于對(duì)照組(圖1d)予颤,α-平滑肌肌動(dòng)蛋白(α-SMA囤官,基因名字ACTA2)免疫組化染色證實(shí)了這一發(fā)現(xiàn):

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纖維化程度(determined by a Sirius red fibrosis score)與疾病持續(xù)時(shí)間相關(guān)(圖4a),表明COVID-19的肺纖維化隨著時(shí)間的推移而增加:

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此外:作者確定了五種成纖維細(xì)胞亞型:與對(duì)照肺相比蛤虐,COVID-19肺中病理或中間病理成纖維細(xì)胞的頻率增加(圖4c)

  • 肺泡 alveolar (n = 4670)
  • 外膜 adventitial (n = 3773)
  • 病理 pathological (n = 2322)
  • 中間病理 intermediate pathological (n = 8779)
  • 其他(n = 1099) (圖4b)

主要細(xì)胞類型之間的配體-受體分析結(jié)果顯示:

  • 在所有細(xì)胞中配體-受體相互作用最多的是TGFβ1 - TGFβ受體2和BMP6-ACVR1党饮,它們分別屬于TGFβ家族和超家族。TGFβ信號(hào)在促進(jìn)肺纖維化中具有重要作用驳庭,并與成纖維細(xì)胞介導(dǎo)的ADI27維持有關(guān)刑顺,而ADI27與DATP細(xì)胞狀態(tài)密切相關(guān)。
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這里還有一個(gè)有意思的分析

為了研究針對(duì)pFBs(pathological fibroblasts)的潛在治療策略饲常,作者從單核轉(zhuǎn)錄組中推斷蛋白質(zhì)活性蹲堂,然后將pFBs與其他成纖維細(xì)胞進(jìn)行比較。該分析預(yù)測(cè)pFBs將表現(xiàn)出JunB和JunD活性的增加(圖j)贝淤,它們通過(guò)增強(qiáng)TGFβ和STAT3信號(hào)通路誘導(dǎo)小鼠模型的肺纖維化柒竞,并與IL-1β的產(chǎn)生增加有關(guān)。最后播聪,作者推斷出pFBs中的藥物作用靶點(diǎn)朽基,并將MMP14和STAT3作為廢除pFBs中有害程序的潛在靶點(diǎn)(圖j)布隔。

有好幾個(gè)方法可以利用單細(xì)胞RNA數(shù)據(jù)推斷蛋白層面的分子活性,下次介紹~

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