單細胞轉(zhuǎn)錄組整合分析成鼠嗅球新生神經(jīng)元的發(fā)展及特征
發(fā)布時間:2021-08-17 12:10
[目的]利用成年小鼠室管膜下區(qū)的神經(jīng)發(fā)生及其參與的嗅球神經(jīng)微環(huán)路可塑性過程的特性,通過整合分析相關區(qū)域的單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),探究成鼠嗅球新生神經(jīng)元的發(fā)展過程及表達特征,并討論其定位及分離獲取的可行性。為神經(jīng)系統(tǒng)再生修復及神經(jīng)環(huán)路可塑性等領域的相關研究提供基礎支持。[方法]收集并篩選成鼠嗅球及室管膜下區(qū)的單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。經(jīng)質(zhì)控及預處理,將單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行比對及注釋;诤侠淼暮Y選過程,構(gòu)建各樣本的表達譜矩陣并進行校正及整合。通過有效的降維及聚類算法估計各細胞類型及部分類型的亞群。利用Wilcoxon符號秩檢驗篩選各細胞群間的差異基因作為其表達譜特征;诮稻S結(jié)果及相關性,構(gòu)建各細胞發(fā)生軸的擬時間序列。通過共表達分析構(gòu)建各發(fā)生軸時序相關基因的共表達模塊及各模塊的共表達網(wǎng)絡,并對網(wǎng)絡中的各模塊分別進行GO功能富集分析。[結(jié)果]通過對3組單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的整合分析,總共獲得了 96,732個細胞及其27,375個基因的表達情況。經(jīng)分類,確定了 27種細胞分類群、4種星形膠質(zhì)細胞亞群,以及嗅球的5種神經(jīng)元亞群。通過表達譜的降維結(jié)果,觀察到了從星形膠質(zhì)細胞開始的神經(jīng)元發(fā)生軸及少突膠質(zhì)細胞發(fā)生軸...
【文章來源】:昆明醫(yī)科大學云南省
【文章頁數(shù)】:103 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1嗅球神經(jīng)網(wǎng)絡及其微環(huán)路結(jié)構(gòu)模式圖??
feature?MJto.?RNA?Correlation?between?count?and?feature??(cor-0.966)????I?3000??4000?.?2S????*?*?"?*?.?.??:[*?^??ktonWy?Identity?^??圖4液滴及表達特征的統(tǒng)計及篩選??嗅球測序數(shù)據(jù)由于各樣本均存在4組技術重復,為了將其整合并進行技術偏??倚校正,首先計算各技術重復組篩選細胞之間的Pearson相關系數(shù)矩陣,并以最??大相關性為邊構(gòu)建無向圖。之后按連通度大于4且barcode最大1個堿基的錯配??的條件進行重復合并,各合并細胞的轉(zhuǎn)錄組表達最取均值。??最后篩除各樣本表達量小于3的表達特征,將各組各樣本最終篩選得到的??barcode區(qū)分作為細胞標記,UMI結(jié)果作為特征即表達基丙的標記,構(gòu)建各自的??轉(zhuǎn)錄組表達矩陣。??2.5定置結(jié)果的校正與整合??2.5.1技術偏倚的校正??由于室管膜下區(qū)測序數(shù)據(jù)在建庫流程中使用了?Spike-in技術,即加入了??ERCC?Spike-in片段作為內(nèi)參,故可用其在一定程度上對技術偏倚進行校正tM]。??通過計算各樣本表達特征間的Pearson相關系數(shù)矩陣,可以發(fā)現(xiàn)在使用ERCC??Spike-in作內(nèi)參的樣本中存在髙表達相關性的ERCC序列片段(表1)。本流程使??用奇異值分解獲得ERCC?Spike-in片段的特征向量,對各樣本整體的表達量進行??校正,并比較了?Spike-in校正的效果。此外,本流程基于ERCC?Spike-in片段與??其他基因的相關性,對其他基因作為內(nèi)參的可行性進行分析。??17??
基因進行基因本體(Gene?Ontology,?GO)的生物學功能(Biological?Process,?BP)富集??[72]。通過?Gocollection?工具(github.com/OCBHO/Gocollection)采集小鼠轉(zhuǎn)錄組的??GO功能注釋(數(shù)據(jù)釆集于2020年5月10日),并按注釋層級構(gòu)建有向無環(huán)圖??(Directed?Acyclic?Graph.?DAG)(圖5),通過超幾何分布對各分類的差異基因集進??行富集分析,篩選出FDR<0.05的富集結(jié)果作為各分類所涉及的生物學調(diào)控過程。??G0:0008150??GO?0048856?G0:0032501?G0:0050789??\y?—??G0:0048731?G〇:0051239??圖5?GO部分生物學功能注釋層級構(gòu)成的有向無環(huán)圖??21??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]中縫核5-羥色胺能神經(jīng)投射對嗅球調(diào)制效應的研究進展[J]. 王德娟,周楊,操田田,李安安. 生物化學與生物物理進展. 2017(02)
本文編號:3347741
【文章來源】:昆明醫(yī)科大學云南省
【文章頁數(shù)】:103 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1嗅球神經(jīng)網(wǎng)絡及其微環(huán)路結(jié)構(gòu)模式圖??
feature?MJto.?RNA?Correlation?between?count?and?feature??(cor-0.966)????I?3000??4000?.?2S????*?*?"?*?.?.??:[*?^??ktonWy?Identity?^??圖4液滴及表達特征的統(tǒng)計及篩選??嗅球測序數(shù)據(jù)由于各樣本均存在4組技術重復,為了將其整合并進行技術偏??倚校正,首先計算各技術重復組篩選細胞之間的Pearson相關系數(shù)矩陣,并以最??大相關性為邊構(gòu)建無向圖。之后按連通度大于4且barcode最大1個堿基的錯配??的條件進行重復合并,各合并細胞的轉(zhuǎn)錄組表達最取均值。??最后篩除各樣本表達量小于3的表達特征,將各組各樣本最終篩選得到的??barcode區(qū)分作為細胞標記,UMI結(jié)果作為特征即表達基丙的標記,構(gòu)建各自的??轉(zhuǎn)錄組表達矩陣。??2.5定置結(jié)果的校正與整合??2.5.1技術偏倚的校正??由于室管膜下區(qū)測序數(shù)據(jù)在建庫流程中使用了?Spike-in技術,即加入了??ERCC?Spike-in片段作為內(nèi)參,故可用其在一定程度上對技術偏倚進行校正tM]。??通過計算各樣本表達特征間的Pearson相關系數(shù)矩陣,可以發(fā)現(xiàn)在使用ERCC??Spike-in作內(nèi)參的樣本中存在髙表達相關性的ERCC序列片段(表1)。本流程使??用奇異值分解獲得ERCC?Spike-in片段的特征向量,對各樣本整體的表達量進行??校正,并比較了?Spike-in校正的效果。此外,本流程基于ERCC?Spike-in片段與??其他基因的相關性,對其他基因作為內(nèi)參的可行性進行分析。??17??
基因進行基因本體(Gene?Ontology,?GO)的生物學功能(Biological?Process,?BP)富集??[72]。通過?Gocollection?工具(github.com/OCBHO/Gocollection)采集小鼠轉(zhuǎn)錄組的??GO功能注釋(數(shù)據(jù)釆集于2020年5月10日),并按注釋層級構(gòu)建有向無環(huán)圖??(Directed?Acyclic?Graph.?DAG)(圖5),通過超幾何分布對各分類的差異基因集進??行富集分析,篩選出FDR<0.05的富集結(jié)果作為各分類所涉及的生物學調(diào)控過程。??G0:0008150??GO?0048856?G0:0032501?G0:0050789??\y?—??G0:0048731?G〇:0051239??圖5?GO部分生物學功能注釋層級構(gòu)成的有向無環(huán)圖??21??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]中縫核5-羥色胺能神經(jīng)投射對嗅球調(diào)制效應的研究進展[J]. 王德娟,周楊,操田田,李安安. 生物化學與生物物理進展. 2017(02)
本文編號:3347741
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