隨著人類基因組計劃的完成和測序技術(shù)的不斷發(fā)展，單細胞測序技術(shù)已應(yīng)用于多個生物醫(yī)學領(lǐng)域，且在分析腫瘤細胞亞群、揭示細胞異質(zhì)性和研究腫瘤的發(fā)生、演變及耐藥性等方面具有獨特的優(yōu)勢。前不久給大家介紹過單細胞數(shù)據(jù)分析中的細胞通訊分析，今天要為大家介紹惡性腫瘤分析。
inferCNV 是 broad 研究所開發(fā)的用來探索腫瘤單細胞 RNA-seq 數(shù)據(jù)的軟件，分析其中的體細胞大規(guī)模染色體拷貝數(shù)變異（copy number alterations, CNA), 比如整條染色體或大片段染色體的增加或缺失（gain or deletions)。分析原理是，以一組" 正常 "細胞作為參考（通常以免疫細胞作為 reference），分析腫瘤基因組上各個位置的基因表達量強度變化。通過熱圖的形式展示每條染色體上的基因相對表達量，相對于正常細胞，腫瘤基因組總會過表達或者低表達。相關(guān)文章 2014 年就發(fā)表在了 Science 上 [1]，之后算法不斷優(yōu)化，分析結(jié)果也多次刊登在 CNS 文章上，所以該算法的可靠性還是有頂刊背書的，下圖是官方給到的分析流程。
InferCNV procedure
2020 年 7 月 20 日，中山大學腫瘤防治中心、深圳華大生命科學研究院、中山大學生命科學學院與中國科學院深圳先進技術(shù)研究院等單位合作在 Cell Research（IF=20.5）雜志上在線發(fā)表的鼻咽癌（NPC）研究新成果中 [2]，使用 infer CNV 分析對細胞進行核型，并與 WES 數(shù)據(jù)一致。分別對正常樣本和 15 個腫瘤樣本中的上皮細胞的 CNV 圖譜進行了分層聚類，腫瘤樣本中整個染色體缺失或擴增的細胞被鑒定為惡性細胞，11 個腫瘤樣本中鑒定出 7581 個惡性細胞，并進行后續(xù)分析。
文章中 inferCNV 結(jié)果
inferCNV 結(jié)果里面的 CNV 熱圖，雖然說可以肉眼簡單看看不同的細胞亞群是否具有大面積的 CNV 事件來判定它是否是惡性細胞，但是這樣的判定具有很大程度的主觀性，所以理論上需要有更好的方法，也就是計算具體每個細胞的 CNV score。
scCancer 原理同樣是分析每個細胞基因表達值跟參考 ref（數(shù)據(jù)庫自帶的 reference）相比的 cnv 信息，并根據(jù)整體基因拷貝數(shù)變化的情況對細胞進行 cnv 打分（malignScore）。針對癌癥的高度異質(zhì)性和復(fù)雜微環(huán)境整合了一組適用于腫瘤數(shù)據(jù)的計算和分析方法，包括腫瘤微環(huán)境分析、惡性細胞評估、細胞周期評估、干細胞特征評估、基因集信息得分評估、表達程序識別、細胞間相互作用分析。此外，這種方法也適用于多樣本整合分析，可以有效消除批次效應(yīng)提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果可靠性。
根據(jù) malignScore 峰圖分布計算閾值，超過閾值認為是惡性細胞
malignScore 分布及分類展示
還有一些研究者使用指定基因的表達量來判斷細胞的良惡性 [3]，具體采用哪種分析方法還要根據(jù)樣本及數(shù)據(jù)的具體情況來定，當然也可以多做方法結(jié)合。
參考文獻
[1]Patel Anoop P,Tirosh Itay,Trombetta John J et al. Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma.[J] .Science, 2014, 344: 1396-401.
[2] Chen Yu-Pei,Yin Jian-Hua,Li Wen-Fei et al. Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma.[J] .Cell Res, 2020, 30: 1024-1042.
[3] Zhang Peng,Yang Mingran,Zhang Yiding et al. Dissecting the Single-Cell Transcriptome Network Underlying Gastric Premalignant Lesions and Early Gastric Cancer.[J] .Cell Rep, 2020, 30: 4317.
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