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scTIME:单细胞数据资源分析平台使用实操

给大家介绍一篇发表在《Cancer Immunology Research》上的单细胞数据资源分析平台-scTIME。尽管目前已有研究基于单细胞数据来刻画单一肿瘤类型的肿瘤免疫微环境,但是仍然缺乏从泛癌的角度来刻画肿瘤免疫微环境的共性以及肿瘤类型的特异性。


该文章有助于理解为什么目前的免疫治疗只在某些肿瘤类型(如黑色素瘤和肺癌)中取得成功、泛癌免疫微环境中哪种免疫细胞类型的异质性最高,以及探究能够影响T细胞反应的肿瘤相关巨噬细胞与T细胞的细胞-细胞通讯是否在各种癌症类型间存在共性与特异性等多种生物医学问题。该工作从免疫细胞类型的丰度、细胞状态、细胞通讯等特征来刻画不同肿瘤类型、患者间肿瘤免疫微环境的差异。

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scTIME不仅整合了泛癌的免疫单细胞数据资源,而且提供一系列的单细胞分析模块,包括免疫细胞组成、免疫细胞类型的关联性分析、免疫细胞类型特异的signature分析、细胞-细胞通讯等,方便实验研究人员和临床医生探索肿瘤免疫微环境的特征 。

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网址:http://sctime.sklehabc.com/unicellular/home









1、数据资源

scTIME目前涵盖了49个数据集,涉及了人与老鼠两种物种,囊括了39种癌症,每一个数据集会提供相应的GEO编号、单细胞测序技术、物种信息、癌症类型、细胞数目以及其相应的参考文献,根据上述信息筛选自己需要探索的数据。

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2、单细胞分析

以非小细胞肺癌的GSE99254为例进行分析

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产生的结果页面包含三大块信息:Results(结果呈现), Metainfo(细胞注释信息),Process(方法相关细节与参数)

Results包含6个子分析模块(后续详细介绍)

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2.1 Results-UMAP

这部分的分析其实结合了细胞类型聚类与细胞亚型注释两部分(细胞亚型的注释基于的是该工作构建的泛癌-免疫细胞单细胞参考图谱,利于在不同癌症类型或数据集间进行比较分析),而且在这里可以自主筛选你想要的细胞类型或者基因进行展示(如:细胞类型UMAP+样本UMAP来判断细胞类型的识别是否存在样本偏性)

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2.2 Results-Cell Type Composition

计算每一个患者其免疫细胞类型的细胞数量以及细胞比例,整合多套数据的结果可以探究细胞类型的癌症特异性,并且进一步与患者的临床获益(生存、治疗耐受)相关联来探究哪些细胞类型的丰度会影响肿瘤相应的表型。

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应用:免疫细胞的肿瘤类型偏好性

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2.3 Results-Composition Correlation

计算不同细胞类型之间的细胞比例相关性,可以分析哪些细胞类型在患者中倾向于共出现或者互斥,探究免疫细胞类型在肿瘤微环境中的交叉调节。在方法参数方面可以自主选择相关性计算方法,以及纳入计算的细胞类型的细胞数量阈值。

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2.4 Results-Signature Expression

除了免疫细胞类型的丰度,免疫细胞类型的转录异质性也可能贡献于塑造患者的肿瘤免疫微环境,该部分比较不同免疫细胞类型间signature的表达差异,主要包括的是一些具体的生物功能或者通路相关的signature基因集。

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2.5 Results-Expression and Cell Composition Correlation

若在上面的结果中发现细胞类型A的丰度与细胞类型B的丰度相关,那么它们之间如何进行调控的还未可知,该部分的分析可以进行探究细胞类型A中某些基因的表达与细胞类型B在患者中的细胞丰度的关联,从而进一步解析细胞类型A中哪些生物学过程参与影响细胞类型B的细胞丰度

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2.6 LR Network

免疫细胞类型间存在复杂的调控网络,该部分分析计算不用细胞类型间的细胞-细胞通讯,主要从两个方面来体现:

1)显著互作的配体-受体总体数量(可以自主定义配体-受体互作强度阈值、显著性、分析的细胞类型等),探究哪些细胞类型处于免疫细胞通讯网络的hub位置,哪对细胞类型间频繁进行细胞通讯等问题。

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2)显著互作的配体-受体,识别哪些配体-受体互作介导了这两种细胞类型的细胞交互。

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总之,与TISCH(http://tisch.comp-genomics.org/documentation/)和其他一般单细胞数据库相比,scTIME提供了肿瘤免疫微环境特异的分析模块和细胞通信模块。其中,肿瘤免疫微环境特异的分析模块类似于bulk肿瘤免疫微环境分析工具TIMER和CIBERSORT等,但scTIME是在单细胞水平上提供精确的细胞类型分类。


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