单细胞技术在代谢组研究中的应用

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代谢组是中心法则的下游信息合集，它可以刻画真实的细胞新陈代谢规律，也是基因组、转录组、蛋白组等组学的表型图谱。尽管单细胞水平的代谢组学还在研究者的实验室中开发着，利用现有的代谢组技术、海量单细胞转录组技术和生物信息学手段，也可以刻画组织代谢的异质性，找到细胞类型特异的代谢分子和通路。那么，两者如何联合分析呢？本期单细胞数据科学就和大家一起探讨代谢组和转录组两种组学以及Single-cell和Bulk两种水平上的联合分析策略。

本期主要内容有：

• 单细胞组学与代谢组学简介
• 转录组与代谢组的结合点
• Single-cell和Bulk两种水平的联合空间

单细胞组学与代谢组学简介

单细胞技术是指在单个细胞水平上来研究生物信息，目前为大家所熟知的是高通量单细胞转录组技术。纵观单细胞技术发展史，不难发现其主要经历三个重要阶段：

• 自显微镜发明以来，人们即可以在单个细胞水平上观察和研究单细胞。主要以细胞来源、细胞形态、细胞功能来研究细胞。
• 自以流式细胞术为代表的技术应用以来，人们研究单细胞的通量得到提升，也可以用表面蛋白来描述细胞如CD4+/-这样的形式来描述。
• 自以NGS为基础的海量单细胞技术应用以来，人们以前所未有的通量和精度来分析单细胞。海量单细胞技术已经成为非培养的高通量细胞计数和状态刻画的有力工具。随着越来越多的细胞类型得以发现，多维度分析细胞表型成为可能。

当我们打开单细胞的世界，呈现在眼前的是一个从机制到表型的缤纷世界。根据单个细胞中各种生物信息，如mRNA、VDJ、ATAC等的获得，我们可以回答以下三个问题：

• 组织中有哪些（新的）细胞类型？
• 这些细胞正在发挥着怎样的功能？
• 细胞与其生活的环境有怎样的关系？

单细胞数据科学管线主要由两条探索路径：关注细胞解释异质性、关注基因解释机理。针对前者是获得细胞图谱，发现新的亚群；后者是聚焦基因集探寻通路和调控关系。面对复杂的基因通路关系，我们往往聚焦在某类型的通路，而不是所有的通路，其中代谢通路是反映生物体新陈代谢的一类重要通路。

得益于质谱技术的发展，代谢组学已经是生命科学基础研究和临床应用中不可或缺的工具之一。代谢组学(metabolomics)是指通过考察生物体系（细胞、组织或生物体）受到刺激或扰动后（如将某个特定的基因表达或者环境变化后），其代谢产物的变化或随时间的变化，来研究生物体系的一门科学。目前，代谢组学已经发展出以靶向和非靶向为核心的技术体系。

单细胞转录组与Bulk代谢组的结合

新陈代谢是所有生物过程的核心，它可以被广泛地细分为合成代谢过程(使用能量和构建块进行生物合成)和分解代谢过程(为合成代谢提供原料，并产生能量为生物功能提供燃料)。另外，代谢酶和中间体也有着重要的调节作用。最近在免疫代谢领域的研究表明，在健康和疾病中，代谢程序和它们所支持的特定免疫功能之间有着密切的联系。不同的细胞类型或状态均有其代谢异质性，如2020年的一篇文章探讨了单细胞时代的免疫代谢特征。

当把高通量非培养的单细胞转录组技术和代谢组技术结合到一起之后，我们发现可以更好地描述细胞身份及其所处的环境，进而将两种组学、两种层次联系到一起：

在我们分析转录组和代谢组数据的时候，发现两者是可以通过代谢通路联系到一起，来解释细胞类型特异的代谢通路，下面让我们来看一下两种数据结合到一起的样子，并给出联合分析的流程图：

其实拿到基因集之后，我们就可以将基因富集到所关注代谢通路上，得到该细胞类型的代谢活性。一旦我们得到每种细胞类型的代谢异质性，就可以从不同的角度来描述该亚群的代谢异质性、重编程、生物标志物等等。

这两种技术的结合可以得到哪些结果呢？

• 细胞图谱
• 细胞间相互作用
• 细胞类型特异的代谢通路
• 通路基因的转录因子
• 细胞轨迹分析
• 单细胞免疫组库分析
• 代谢组分析
• 联合分析

预期结果可以通过滑动以下画框预览更多想象图：

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Single-cell和Bulk两种水平的联合空间

通过单细胞转录组与代谢组的联合分析，我们可以得到一种当下的研究范式，即单细胞水平的技术如何与组织水平的技术结合起来。

• 利用单细胞技术找到特定的细胞类型之后，可以用分选技术，分出特定的亚群细胞，当细胞数量达到检测时，可以测定该细胞类型的代谢组。
• 如果是从组织到单细胞的话，是先找到组织特异的生物信息，如biomarker，然后在单细胞水平上来找到相应的细胞类型，缩小了研究的范围。

综上，我们可以有两种策略来联合单细胞和代谢组：

本期单细胞数据科学和大家分享了单细胞组学技术如何结合Bulk水平的代谢组学，其实在新冠的研究中已经有很多这样的案例了。如2020年的一篇Cell文章：Multi-Omics Resolves a Sharp Disease-State Shift between Mild and Moderate COVID-19中，华盛顿大学的Heath教授等人利用多组学技术解析了轻度和中度COVID-19患者之间的急剧变化状态。通过采集139名不同程度COVID-19感染者确诊后的第一周内的连续抽血样本，综合患者的临床指标、PBMC单细胞多组学分析和血浆代谢组、蛋白质组综合分析结果，发现从轻症到中度感染发生了包括炎症信号升高、伴随特定种类代谢物和代谢过程丧失等主要改变过程。

希望您对本期内容有所启发，我们下期见啦^_^

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