富集分析工具有GO、KEGG、Reactome、GSEA和GSVA等,其中GSEA和GSVA是单细胞文章中常见的富集分析工具。下面小贝壳er为大家梳理下单细胞文章中常见的富集分析原理及应用思路,帮助老师在自己的研究当中选择更加合适的分析方法。 单细胞富集分析常用方法 GSEA GSVA 图2 GSVA富集分析结果 (图片引自文献[1]) 单细胞富集分析应用思路 单细胞富集分析可以揭示细胞的发育机制、解析细胞异质性、探索组间细胞富集差异,从而挖掘疾病潜在的治疗靶点。 揭示细胞亚型的发育机制 探索肿瘤细胞异质性 在肿瘤研究中,可以通过富集分析探索不同肿瘤细胞亚群的异质性信息。2020年北京师范大学等单位的研究人员在Journal of Hepatology发表了利用单细胞测序研究肝内胆管癌肿瘤细胞异质性的文章。研究中对恶性细胞(亚群0-3)进行GSVA富集分析发现,亚群0富集上皮细胞-间充质转化信号,亚群1富集细胞周期和缺氧显性信号,亚群2富集干扰素应答信号。揭示了肿瘤细胞间高度的异质性。 图4 GSVA富集分析揭示肝内胆管癌肿瘤细胞异质性 区分肿瘤恶性细胞和非恶性细胞 在肿瘤研究中,可以通过富集分析区分肿瘤恶性细胞和非恶性细胞。2020年中国人民解放军总医院等单位的研究人员在Gut发表了利用单细胞测序研究胃化生细胞的起源和胃癌异质性的文章。研究中通过对恶性细胞和非恶性细胞进行GSEA富集分析发现,与非恶性上皮细胞相比,恶性上皮细胞富含肿瘤坏死因子、转录激活因子信号通路及其他对癌症的发展和进展至关重要的基因。揭示了胃癌发生潜在的分子机制。 图5 GSEA富集分析揭示胃癌恶性细胞与非恶性细胞的差异富集信号通路 贝瑞基因科技服务致力于为生命科学研究提供全方位、高水平的测序分析服务。基于特有的数据库资源及云计算平台,贝瑞基因单细胞研究平台可提供细胞鉴定、细胞轨迹分析、细胞通讯分析、基因富集分析、转录因子分析、基因模块共表达分析等全面的高级分析内容,可满足肿瘤研究、疾病研究、动植物研究等多领域个性化分析需求,为生命科学研究提供全面、精准的分析服务。 参考文献1. He J, Yan J, Wang J, et al. Dissecting Human Embryonic Skeletal Stem Cell Ontogeny by Single-cell Transcriptomic and Functional Analyses[J]. Cell Research, 2021:1-16. 2. Zeng Y, Liu C, Gong Y, et al. Single-Cell RNA Sequencing Resolves Spatiotemporal Development of Pre-thymic Lymphoid Progenitors and Thymus Organogenesis in Human Embryos[J]. Immunity, 2019, 51(5):930-948.e6. 3. Zhang M, Yang H, Wan L, et al. Single-cell Transcriptomic Architecture and Intercellular Crosstalk of Human Intrahepatic Cholangiocarcinoma[J]. Journal of Hepatology, 2020, 73( 5):1118-1130. 4. Zhang M, Hu S, Min M, et al. Dissecting Transcriptional Heterogeneity in Primary Gastric Adenocarcinoma by Single Cell RNA Sequencing[J]. Gut, 2020, 70(3):gutjnl-2019-320368. |
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