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單細(xì)胞RNA-Seq研究調(diào)節(jié)性T細(xì)胞在腫瘤浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞中的分化

發(fā)布時(shí)間:2020-03-26 20:22
【摘要】:調(diào)節(jié)性T細(xì)胞(Regulatory Tcells,Tregs)自從被發(fā)現(xiàn)以來(lái),已經(jīng)成為人們的研究熱點(diǎn)。Tregs在自身免疫疾病和炎癥中發(fā)揮重要的作用。同時(shí),Tregs在腫瘤生長(zhǎng)和轉(zhuǎn)移中也扮演了重要的角色。近幾年,針對(duì)Tregs的免疫檢查點(diǎn)抑制劑在非小細(xì)胞肺癌,黑色素瘤和結(jié)直腸癌等癌癥的治療中起到積極作用。研究Tregs分化早期表達(dá)譜的變化可以幫助我們更好的理解Tregs。使用RNA測(cè)序(RNA-Seq)進(jìn)行表達(dá)譜分析是一種研究生物學(xué)動(dòng)態(tài)過(guò)程變化的強(qiáng)大的技術(shù)。本次研究,我們利用RNA-Seq技術(shù)探索Tregs分化過(guò)程表達(dá)譜的變化情況。通過(guò)差異分析分析,我們找到了 Tregs在5h,12h和48h的差異顯著基因,同時(shí)也找到了這些基因參與的生物學(xué)過(guò)程,比如Jak-STAT信號(hào)通路,TNF信號(hào)通路和PI3K-Akt等信號(hào)通路。在癌癥早期,免疫細(xì)胞有殺死癌細(xì)胞的作用。但是在癌癥晚期,由于大量存在的免疫抑制細(xì)胞,如腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞,Tregs和髓源移植性細(xì)胞等,抑制了腫瘤殺傷性T細(xì)胞的活性。進(jìn)而促進(jìn)腫瘤免疫逃逸,生長(zhǎng)和轉(zhuǎn)移。了解腫瘤微環(huán)境中免疫細(xì)胞的亞型,以及腫瘤細(xì)胞通過(guò)何種機(jī)制調(diào)節(jié)周?chē)拿庖呒?xì)胞表達(dá),對(duì)我們治療癌癥有重要的意義。最近幾年,單細(xì)胞RNA測(cè)序技術(shù)(scRNA-seq)迅猛發(fā)展,并即將取代大批量RNA-Seq(bulk RNA-seq)。通過(guò)分析單細(xì)胞水平上的轉(zhuǎn)錄組,scRNA-seq為復(fù)雜的生物系統(tǒng)提供了新的見(jiàn)解,并賦予生物體內(nèi)每個(gè)細(xì)胞一個(gè)獨(dú)特的身份。這使得我們能夠解決在過(guò)去幾年中一直被回避的科學(xué)問(wèn)題,比如腫瘤的異質(zhì)性。于是我們先建立了 scRNA-seq數(shù)據(jù)分析流程,用其分析黑色素瘤單細(xì)數(shù)據(jù),最終得到了和原文相似的結(jié)果。同時(shí)我們又建立了混合線性模型,找到了腫瘤細(xì)胞調(diào)控Tregs,B細(xì)胞以及CD8+T細(xì)胞表達(dá)的基因,并探討了這些基因參與的生物學(xué)過(guò)程。其中和Tregs顯著關(guān)聯(lián)的基因主要參與一氧化氮代謝過(guò)程,和B細(xì)胞顯著關(guān)聯(lián)的基因主要參與INF-I信號(hào)通路,和CD8+ T細(xì)胞顯著關(guān)聯(lián)的基因主要參與調(diào)節(jié)對(duì)刺激反應(yīng)的生物過(guò)程。
【圖文】:

流程圖,數(shù)據(jù)分析,測(cè)序,流程圖


富集分析是采用超幾何分布的方式,將基因富集在己有的通路中,探討這些逡逑基因的功能。目前已經(jīng)有許多工具可以做富集分析,比如Gene邋Set邋Enrichment逡逑Analysis(GSEA)[lu],DAVID[m_邋clusterProfiler〖113]等等。GSEA邋只針對(duì)人的基因,逡逑不能選擇其它物種做。DAVID雖然可以選擇多個(gè)物種,但是它和GSEA邋—樣,逡逑更新的速度過(guò)慢,就導(dǎo)致了很多新發(fā)現(xiàn)的通路不能被富集出。本次實(shí)驗(yàn)使用逡逑clusterProfiler做富集分析,它既可以選擇多物種注釋?zhuān)瑫r(shí)包的更新速度很快,逡逑具有注釋最新的優(yōu)點(diǎn)。做GO分析的時(shí)候,只關(guān)注生物學(xué)過(guò)程(biological邋process),逡逑使用0.05的qvalue值作為顯著性水平。對(duì)于KEGG分析,使用0.1的qvalue值逡逑作為顯著性水平。逡逑

測(cè)序,數(shù)據(jù)處理,矩陣,質(zhì)控


對(duì)到基因組;5)用featureCounts軟件將reads比對(duì)到基因上;6)使用UMI-tods逡逑生成每個(gè)細(xì)胞的每個(gè)基因的表達(dá)矩陣,并將引物信息和plate邋barcode信息加入逡逑表達(dá)矩陣的列名中。MARS-Seq數(shù)據(jù)分析的流程如圖2。逡逑^3Sii3S3逡逑?邋Remove邐?邋Find邋cell邐?邋Split邋fastq邐?邋Align邋reads邐?邋Count逡逑first邋3bp邐barcode邐files邐to邋genome邐unique邋reads逡逑?邋Extract邋CB邐per邋genes逡逑and邋UMI邐!邐per邋cell逡逑l邋j邋1邐_J邐1邋j邋1邐1邐[邐?逡逑圖2邋MARS-Seq測(cè)序數(shù)據(jù)預(yù)處理逡逑Figure邋2邋Preprocessing邋of邋MARS-Seq邋fastq邋files逡逑2.3.2得到表達(dá)矩陣之后的處理逡逑2.3.2.1邋質(zhì)控逡逑得到表達(dá)矩陣之后,首先要對(duì)數(shù)據(jù)做質(zhì)控,即評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量同時(shí)去除技術(shù)誤逡逑差?梢詮囊韵氯齻(gè)方面考慮:1)統(tǒng)計(jì)每個(gè)細(xì)胞表達(dá)基因數(shù)目,,將表達(dá)量比較逡逑低的細(xì)胞去除;2)去除表達(dá)量比較極端的樣本:3)篩選有高度生物學(xué)變異的基逡逑因,具體的方法如前言所述。逡逑2.3.2.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化逡逑在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之前
【學(xué)位授予單位】:廈門(mén)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:R730.3

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本文編號(hào):2601919

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