scCancer簡介

癌癥是全世界最致命的疾病之一，細(xì)胞異質(zhì)性和復(fù)雜的微環(huán)境是當(dāng)前癌癥研究的主要挑戰(zhàn)，而單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序 (scRNA-seq) 技術(shù)使得在單細(xì)胞水平上研究癌細(xì)胞的異質(zhì)性及其微環(huán)境成為可能。

隨著技術(shù)的發(fā)展，已有大量針對單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析的軟件包被開發(fā)出來，極大促進(jìn)了生物和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究。然而，這些工具是為一般應(yīng)用而設(shè)計的，缺乏對癌癥特征的考慮，因此亟需要開發(fā)一款癌癥特異性的分析工具，scCancer應(yīng)運而生。

scCancer是2020年清華大學(xué)Jin Gu團(tuán)隊開發(fā)的一個用戶友好型自動化 R 包，它專注于處理和分析用于癌癥研究的 scRNA-seq 數(shù)據(jù)。該軟件包括三個部分：一是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(scStatistics)，二是細(xì)胞注釋(scAnnotation)，例如降維聚類、細(xì)胞類型注釋、惡性細(xì)胞估計、細(xì)胞表型分析、基因特征分析、細(xì)胞間相互作用分析等，三是多樣本數(shù)據(jù)整合、批次效應(yīng)校正和分析可視化(scCombination)。

該軟件包可在以下網(wǎng)址獲得：http://lifeome.net/software/sccancer/?

本篇文章中，我們主要來學(xué)習(xí)在腫瘤研究中最為關(guān)注的惡性細(xì)胞評估和細(xì)胞干性分析。

scCancer原理

1.細(xì)胞惡性評估

在癌癥研究中，有一個關(guān)鍵問題是估算細(xì)胞的惡性程度并區(qū)分出惡性和非惡性細(xì)胞。一般來說，從scRNA-seq數(shù)據(jù)中推斷出的拷貝數(shù)改變 (CNV)，具有識別惡性腫瘤細(xì)胞的潛力，可以廣泛用于各種癌癥類型的研究。在這里，作者使用了 R 包 infercnv 算法來估計單細(xì)胞 CNV。計算過程分為以下三步：

① 計算每個染色體上的移動平均表達(dá)值，然后將它們與正常的參考細(xì)胞進(jìn)行比較，從而估算CNV。（軟件包提供了正常細(xì)胞的參考數(shù)據(jù)集，也可以自行設(shè)置數(shù)據(jù)中的正常細(xì)胞作為參考。推薦后者，計算結(jié)果更為準(zhǔn)確。）

② 此外，考慮到 dropout 的影響，作者建議使用細(xì)胞鄰域信息來平滑 CNV 值，從而更好地區(qū)分惡性腫瘤。詳細(xì)來說，利用聚類的鄰域矩陣來識別每個單元 i 的鄰居 j ∈ Nb(i)，并使用歸一化的相似度作為權(quán)重 w(∑w = 1)。通過計算每個單元 i 及其鄰居初始 CNV 的加權(quán)平均值值 v(init)和v(init)，得到最終的 CNV 配置文件 v(final)。

v(final)?= 1/2 v(init) + 1/2 ∑wv(init)

③ 將染色體上最終 CNV 值平方的平均值定義為惡性腫瘤的評分。通過將惡性腫瘤評分的分布與參考細(xì)胞進(jìn)行比較并檢測其雙峰性，為細(xì)胞分配惡性腫瘤標(biāo)簽。

2.?細(xì)胞干性分析

腫瘤內(nèi)異質(zhì)性在癌癥樣本中普遍存在，并且與癌癥預(yù)后不良呈高度相關(guān)。作者使用 OCLR 模型訓(xùn)練了一個基于人的干/祖細(xì)胞數(shù)據(jù)集的干性特征基因集，此干性特征基因集和細(xì)胞表達(dá)向量之間的 Spearman 相關(guān)性系數(shù)，定義為干性得分。

目前軟件支持人和小鼠，小鼠的基因集根據(jù)人的基因集同源轉(zhuǎn)換得到。

了解完分析原理，接下來讓我們一起看看分析結(jié)果吧~

結(jié)果說明

1.?細(xì)胞惡性評估結(jié)果

?惡性評分分布直方圖

說明：灰色為參考組的惡性評分分布情況，藍(lán)色為觀測組的惡性評分分布情況。紅色虛線為識別的閾值，以區(qū)分惡性和非惡性細(xì)胞。高于此閾值的細(xì)胞判定為惡性細(xì)胞。

細(xì)胞惡性評分UMAP圖

說明：UMAP圖顯示細(xì)胞的惡性腫瘤評分。顏色越紅表明細(xì)胞的惡性程度越高。

惡性和非惡性細(xì)胞統(tǒng)計柱狀圖

說明：紅色為惡性細(xì)胞，綠色為非惡性細(xì)胞，橫坐標(biāo)為cluster,縱坐標(biāo)為細(xì)胞數(shù)目。

細(xì)胞惡性類型UMAP圖

說明：紅色表示惡性細(xì)胞，綠色表示非惡性細(xì)胞。

2.?細(xì)胞干性分析結(jié)果

惡性細(xì)胞的干性評分UMAP圖

說明：UMAP圖顯示惡性細(xì)胞的細(xì)胞干性評分。顏色越紅表明細(xì)胞的干性程度越高。

參考資料：

1.Wenbo Guo, Dongfang Wang, Shicheng Wang, Yiran Shan, Changyi Liu, Jin Gu, scCancer: a package for automated processing of single-cell RNA-seq data in cancer,?Briefings in Bioinformatics, bbaa127,?https://doi.org/10.1093/bib/bbaa127

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