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【文獻精讀】挖掘GEO單細胞數(shù)據(jù)如何發(fā)表5分文章?

 醫(yī)科研 2021-01-25

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本文題為Systematic expression analysis of ligand-receptor pairs reveals important cell-to-cell interactions inside glioma,,發(fā)表于Cell Communication and Signaling雜志,,文章的關(guān)鍵在于單細胞測序數(shù)據(jù)的重新挖掘。隨著單細胞測序分析方法的更新迭代,,我們可以針對同一份數(shù)據(jù)得到不同的結(jié)論,,本文就是在原有文獻的基礎(chǔ)上,增加了配體-受體互作分析,,雖然用的是舊數(shù)據(jù),,但卻得到了新結(jié)論。

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摘要

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主要的結(jié)論是識別了scRNA-seq和TCGA腦膠質(zhì)瘤細胞的16個顯著相關(guān)的自分泌配體-受體互作對,。探索了腫瘤干細胞樣細胞CSCs和巨噬細胞的66個配體-受體互作對,,一些對預(yù)后有顯著影響。利用這些配體受體互作對,,構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型可以精確預(yù)測患者預(yù)后,。

方法

①數(shù)據(jù)下載:

單細胞GSE89567

TCGA數(shù)據(jù)中的LGG和GBM

驗證集:中國腦膠質(zhì)瘤基因組圖譜CGGA

②配體-受體互作對整理

基于2015年發(fā)表的人類細胞配體-受體互作對草圖,,A draft network of ligand-receptor-mediated multicellular signalling in human,。

③統(tǒng)計學(xué)檢驗

monocle2,差異分析MAST,,相關(guān)性分析使用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù),,機器學(xué)習(xí)使用XGBoost。

如果需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)的小伙伴可以關(guān)注我們的統(tǒng)計學(xué)系列推文哦,。

腫瘤異質(zhì)性描述

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此處還是老生常談的結(jié)論,,就是腫瘤細胞病人間異質(zhì)性較大,非腫瘤細胞病人間異質(zhì)性較小,,我們在之前的推文已經(jīng)多次介紹,。

巨噬細胞/小膠質(zhì)細胞分析

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如果你之前關(guān)注過巨噬細胞的話,就知道腫瘤相關(guān)巨噬細胞TAM在單細胞測序領(lǐng)域會被認為是一種M1和M2亞型的混合狀態(tài),,即M1型和M2型標(biāo)志物間存在正相關(guān)的關(guān)系,,這打破了M1和M2是巨噬細胞的兩種極端狀態(tài)的常規(guī)認識。

自分泌信號分析

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在方法中已經(jīng)介紹,,本文的所有配體-受體互作對來自于一篇文獻,,因此,,此處主核心的問題是如何定義在腫瘤細胞間或者腫瘤細胞與巨噬細胞發(fā)生了互作關(guān)系。本文認為高表達且具有相關(guān)性的配體受體具有互作關(guān)系,。因此首先使用差異分析,,得到候選自分泌互作對,共有186個,。隨后利用TCGA-LGG,,分析配體與受體之間的相關(guān)性,最終得到16個自分泌配體受體互作對,,富集分析結(jié)果表明這16個自分泌配體受體互作對主要參與發(fā)育生物學(xué)通路等,。

CSCs與巨噬細胞間的互作

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文章首先利用干細胞標(biāo)志物定義CSCs,并分析配體受體之間的作用關(guān)系,,最終得到66個配-受體互作對,,部分與LGG生存相關(guān)。

機器學(xué)習(xí)驗證

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最后,,利用這些配體受體互作對,,構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型可以精確預(yù)測患者預(yù)后。

總結(jié)

本文利用新的分析手段,,對于舊的數(shù)據(jù)得出了新的結(jié)論,,這帶給我們一個啟示:不能僅僅關(guān)注常規(guī)的分析手段,否則只能得到常規(guī)的結(jié)論,;要不斷學(xué)習(xí)新的分析方法,,并大膽運用在一些數(shù)據(jù)上。本文用到的一些較新的分析方法有:配受體互作分析,、XGBoost機器學(xué)習(xí)方法,,CSCs的定義等,都可以學(xué)習(xí)之后,,納入自己的分析流程,。另外,本文還強調(diào)了文獻閱讀的重要性,,比如本文的前兩個結(jié)論:腫瘤異質(zhì)性描述,、巨噬細胞/小膠質(zhì)細胞分析就是基于文獻閱讀得到的結(jié)論。

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