Nat Biotech | DestVI識(shí)別同類細(xì)胞空間轉(zhuǎn)錄組的連續(xù)變化

原創(chuàng)?蘇安?圖靈基因?2022-05-17 07:03

收錄于合集#前沿分子生物學(xué)技術(shù)

撰文：蘇安

IF：54.908

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亮點(diǎn)：

1.?作者開發(fā)了一種全新的算法來進(jìn)行空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)圖譜的分析棍现，這種算法被命名為DestVI.

2.?DestVI數(shù)據(jù)分析方法的優(yōu)勢在于可以識(shí)別同一類型細(xì)胞中轉(zhuǎn)錄組的連續(xù)變化

3.?在腫瘤小鼠的模型中帚湘，DestVI分析方法可以提供這些組織高分辨率舱沧、準(zhǔn)確的空間表征蜡娶，并且能夠識(shí)別不同組織區(qū)域或條件之間表達(dá)的細(xì)胞類型特異性基因變化炎滞。

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大多數(shù)空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)因受到其分辨率的限制，其斑點(diǎn)的大小大于單個(gè)細(xì)胞炒俱。雖然與單細(xì)胞RNA測序的聯(lián)合分析可以緩解這一問題陨献，但目前的方法僅限于評(píng)估離散的細(xì)胞類型，揭示每個(gè)點(diǎn)內(nèi)的細(xì)胞類型的比例捡遍。為了識(shí)別同一類型細(xì)胞內(nèi)轉(zhuǎn)錄組的連續(xù)變化锌订，作者開發(fā)了研究空間轉(zhuǎn)錄組譜的新工具DestVI。這項(xiàng)新工具可以識(shí)別同一類型細(xì)胞中轉(zhuǎn)錄組的連續(xù)變化画株，具有很大的優(yōu)勢辆飘，而且在腫瘤學(xué)模型中能夠得到分辨率更高，定位更準(zhǔn)確的空間表征以及細(xì)胞中特異性的基因變化谓传。

近期蜈项，在Nature biotechnology雜志上發(fā)表了一篇名為“?DestVI identifies continuums of cell types in spatial transcriptomics data”的文章，本文的研究人員開發(fā)了一種全新的算法來進(jìn)行空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)圖譜的分析续挟，這種算法被命名為DestVI紧卒。DestVI不僅可以識(shí)別同一類型細(xì)胞中轉(zhuǎn)錄組的連續(xù)變化，而且在腫瘤學(xué)模型中能夠得到分辨率更高庸推，定位更準(zhǔn)確的空間表征以及細(xì)胞中特異性的基因變化常侦。這項(xiàng)研究將為空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)提供一種全新的研究工具浇冰，大大開拓當(dāng)前空間轉(zhuǎn)錄組的研究深度贬媒。

首先，作者向我們介紹了DestVI算法的原理肘习。DestVI使用兩種不同的潛在變量模型(LVMs)來推斷ctp和細(xì)胞類型特定的連續(xù)子狀態(tài)际乘。DestVI以一對(duì)數(shù)據(jù)集作為輸入：來自同一組織的查詢ST數(shù)據(jù)和來自同一組織的參考scRNA-seq數(shù)據(jù)，用細(xì)胞類型標(biāo)簽注釋漂佩。輸出包括每個(gè)點(diǎn)的ctp和每個(gè)點(diǎn)中每個(gè)細(xì)胞類型的細(xì)胞狀態(tài)的連續(xù)估計(jì)脖含。為了對(duì)參考scRNA-seq數(shù)據(jù)進(jìn)行建模罪塔，假設(shè)DestVI的第一個(gè)LVM(單細(xì)胞潛在變量模型），對(duì)于每個(gè)基因g和細(xì)胞n养葵，觀察到的轉(zhuǎn)錄本的數(shù)量xng遵循一個(gè)負(fù)二項(xiàng)分布征堪。為了對(duì)ST數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，假設(shè)DestVI的第二個(gè)LVM(空間轉(zhuǎn)錄組潛在變量模型stLVM)关拒，對(duì)于每個(gè)基因g和每個(gè)點(diǎn)s佃蚜，觀察到的轉(zhuǎn)錄本數(shù)量xsg也遵循負(fù)二項(xiàng)分布。圖1.DestVI算法的原理示意圖

為了充分評(píng)估DestVI在推斷連續(xù)細(xì)胞狀態(tài)方面的性能着绊，作者建立了一個(gè)更微妙的模擬框架谐算，該框架也解釋了細(xì)胞類型內(nèi)的可變性。在這個(gè)模擬方案中归露，每個(gè)點(diǎn)都由一個(gè)CTP以及每種類型的細(xì)胞的狀態(tài)來定義洲脂。作者將細(xì)胞狀態(tài)的連續(xù)體模擬為每個(gè)具有負(fù)二項(xiàng)類似的細(xì)胞類型低維線性LVM，然后剧包，作者通過采樣生成一個(gè)空間數(shù)據(jù)集恐锦。作者將DestVI與其他方法進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)DestVI在針對(duì)同一類型細(xì)胞的連續(xù)狀態(tài)監(jiān)測中具有極大的優(yōu)勢疆液。圖2.通過仿真試驗(yàn)評(píng)估DestVI算法的性能踩蔚。

為了研究DestVI對(duì)于空間免疫反應(yīng)的識(shí)別性，作者選取了小鼠淋巴組織進(jìn)行探究枚粘。作者使用Visium平臺(tái)分析4個(gè)淋巴結(jié)切片(MS刺激的兩個(gè)切片和對(duì)照(PBS)注射的兩個(gè)切片馅闽，在同一Visium玻片的兩個(gè)捕獲區(qū)域進(jìn)行處理)。作者對(duì)其他淋巴結(jié)進(jìn)行了分析馍迄，以獲得MS和PBS治療的匹配scRNA-seq數(shù)據(jù)集福也。隨后作者使用scanpy對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，探索了每個(gè)細(xì)胞的感染誘導(dǎo)的轉(zhuǎn)錄狀態(tài)差異如何與空間組織的變化相關(guān)的類型攀圈，其中包括每種類型細(xì)胞的空間分布暴凑，作者還發(fā)現(xiàn)，單核細(xì)胞傾向于形成空間一致的生態(tài)位赘来，與對(duì)照組相比现喳，在受刺激的淋巴結(jié)中具有更強(qiáng)程度的共定位。圖3.DestVI在小鼠淋巴結(jié)中的應(yīng)用犬辰。

為了探究DestVI在腫瘤組織中的應(yīng)用嗦篱。作者使用Visium對(duì)同基因小鼠腫瘤模型(MCA205)進(jìn)行了空間分析。MCA205腫瘤細(xì)胞皮內(nèi)移植后14天幌缝，他們使用scRNA-seq和Visium對(duì)腫瘤進(jìn)行了表征灸促。作者通過基于標(biāo)記基因標(biāo)記scVI24的潛在空間聚類，對(duì)scRNA-seq數(shù)據(jù)進(jìn)行了注釋，隨后浴栽，作者使用DestVI探索了這些細(xì)胞類型和狀態(tài)的空間分布荒叼。作者檢查了主要免疫亞群(CD8T細(xì)胞、單核細(xì)胞典鸡、巨噬細(xì)胞被廓、樹突狀細(xì)胞(DCs)和NK細(xì)胞的推斷CTP，這些結(jié)果表明萝玷，DestVI能夠提供MCA205腫瘤中主要免疫亞群的空間組織的精確和詳細(xì)的視圖伊者。圖4.DestVI在MCA205腫瘤樣本中的應(yīng)用

為了檢查這些亞群體的空間組織，作者使用DestVI來推斷Visium數(shù)據(jù)中相應(yīng)基因集的mon-mac特異性表達(dá)间护。結(jié)果表明亦渗，這兩個(gè)群體大多豐富于MCA205腫瘤的內(nèi)層。這與之前在人類腫瘤和小鼠模型中對(duì)Mreg和TAM37的觀察結(jié)果一致汁尺，它有助于解釋這種髓系抑制細(xì)胞(通常被確定為Arg1+)與較差的抗腫瘤反應(yīng)之間的聯(lián)系法精。有趣的是，在這兩個(gè)腫瘤浸潤的髓系群體中痴突，作者發(fā)現(xiàn)了Mreg細(xì)胞的明顯定位搂蜓。接下來，作者通過多路免疫熒光染色在其他MCA205腫瘤樣本中進(jìn)一步驗(yàn)證了Mreg細(xì)胞的定位(n=12)辽装“锱觯總之，DestVI正確地將免疫細(xì)胞的細(xì)胞類型映射到點(diǎn)坐標(biāo)上拾积，并確定了一個(gè)明確而特殊的生態(tài)位殉挽，進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證也表明，DestVI可能是探索免疫治療下不同腫瘤模型中復(fù)雜細(xì)胞類型特異性表型變化的可靠工具拓巧。圖5.DestVI在腫瘤核心中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)缺氧的巨噬細(xì)胞群

本文作者開發(fā)了一種全新的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析工具——DestVI斯碌。DestVI具有高分辨率，定位準(zhǔn)確高的優(yōu)點(diǎn)肛度，并且具備在同一類型細(xì)胞中進(jìn)行連續(xù)轉(zhuǎn)態(tài)監(jiān)測的能力傻唾，能夠應(yīng)用于腫瘤組織分析，這項(xiàng)分析工具將對(duì)空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)的研究產(chǎn)生積極的推進(jìn)作用承耿。

教授介紹：

Romain Lopez

Romain Lopez是美國是斯坦福大學(xué)博士后學(xué)者冠骄，加州大學(xué)伯克利分校電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系的博士。

Romain Lopez的研究興趣是統(tǒng)計(jì)學(xué)加袋、計(jì)算和建模的交叉點(diǎn)凛辣，重點(diǎn)是生物學(xué)應(yīng)用。他的研究很大一部分是通過構(gòu)建更精確锁荔、更快的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件來分析單細(xì)胞組學(xué)數(shù)據(jù)蟀给。他開發(fā)了單細(xì)胞變分推理（scVI）蝙砌，這是一種靈活的模型和可擴(kuò)展的推理方法阳堕，用于全面分析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組跋理，同時(shí)他也開發(fā)了scvi工具，這是一個(gè)開源軟件套件恬总，用于單細(xì)胞多組分?jǐn)?shù)據(jù)的完全概率建模前普。

參考文獻(xiàn)：

Romain Lopez,?et al. DestVI identifies continuums of cell typesin spatial transcriptomics data?[J].Nature biotechnology. 2022 Apr 26:S41587-022