计算方法使单细胞的空间映射中的数据组织

工具确定了个体细胞类型的位置开车生物见解

MD安德森新闻发布2022年3月21日

一个新的计算方法由德克萨斯大学的研究人员开发乐动体育LDsports中国MD安德森癌症中心成功地结合了平行的基因表达数据分析方法来创建给定组织单细胞分辨率的空间分布。由此产生的地图可以提供独特的生物见解肿瘤微环境和许多其他组织类型。

该研究发表在今天自然生物技术和将会在即将到来的美国癌症研究协会年会(AACR) 2022 (乐动体育LDsports中国摘要2129年)。

该工具,叫做CellTrek使用数据从单细胞RNA序列与空间(scRNA-seq)转录组(ST)化验——测量空间在许多小团体的细胞基因表达,准确地确定单个细胞类型的位置在一个组织。分析的研乐动体育LDsports中国究人员提出了发现肾脏和大脑组织以及样品的原位导管carcincoma (DCIS)乳腺癌。

“RNA单细胞测序提供了巨大的细胞在一个组织的信息,但是,最终,你想知道这些细胞分布,尤其在肿瘤样本,”资深作者说尼古拉斯·纳文博士。教授遗传学和生物信息学和计算生物学。”这个工具允许我们回答这个问题用一个公正的方法,改善了现有空间映射技术。”

RNA单细胞测序的方法来分析基因表达许多单个细胞从一个样本,但它不能提供信息在细胞内组织的位置。另一方面,圣化验可以测量空间的基因表达分析,很多细胞在组织,却没有能力提供单细胞的决议。

电流计算方法,称为反褶积技术,能够识别不同的细胞从圣数据,但是他们不能提供详细的信息在单细胞层面,Navin解释道。

因此,co-first作者Runmin魏博士以及他的本Navin实验室领导开发CellTrek作为一种工具结合的独特优势scRNA-seq和圣化验并创建精确的组织样本的空间分布。

使用公开可用scRNA-seq和圣大脑和肾脏组织的数据,研究人员表明,CellTrek实现最精确和详细的空间分辨率的方法评估。乐动体育LDsports中国CellTrek方法还能够区分细微的基因表达差异在同一细胞类型在样本获取信息的异构性。

研究人员乐动体育LDsports中国还与医学博士Savitri•克里希纳穆尔蒂教授病理学DCIS CellTrek适用于研究乳腺癌组织。在6800年的一项分析单个细胞从单个DCIS和第1500地区样本,团队了解到不同的子组的肿瘤细胞在独特的发展模式在特定区域的肿瘤。分析第二个DCIS示例演示的能力CellTrek重建空间肿瘤免疫微环境在肿瘤组织。

”虽然这种方法并不局限于分析肿瘤组织,有明显的应用程序更好地理解癌症,”纳文表示。“病理学真的推动癌症的诊断,这个工具,我们可以将分子数据映射的病理数据允许更深的肿瘤分类和更好地指导治疗方法。”

这项研究是乐动体育LDsports中国由美国国立卫生研究院国家癌症研究所/ (RO1CA240526, RO1CA236864 CA016672),德克萨斯癌症预防研究所(CPRIT) (RP180684),陈扎克伯格倡议种子网络格兰特,格兰特和精密癌症大挑战。Navin支持美国科学促进协会(AAAS)马丁和玫瑰Wachtel癌症研究奖,达蒙Runyon-Rachleff创新奖,异曲同工的家庭团契,杰克和贝弗利兰德尔在癌症研究卓越奖。乐动体育LDsports中国魏支持达蒙·鲁尼恩定量生物学奖学金奖。

合作MD安德森作者还包括姗姗呗,Emi Sei,博士和最小,所有的遗传学;陈和肯博士,生物信息学。额外的作者包括阿拉斯泰尔·汤普森,医学博士,休斯顿贝勒医学院的。作者没有利益冲突。