单细胞转录组分析难？教您2步，轻松玩转它

话不多说，直奔主题，单细胞转录组分析2个步骤，初级分析、高级分析、高颜值图片通通属于你。

第一步：单细胞转录组云平台

对于没有生信基础、不会敲代码、不会跑流程、没有服务器等硬件设备的老师来说，可以使用百迈客单细胞转录组（scRNA-seq）云分析平台，轻松get单细胞转录组初级分析。单细胞云平台详情请点击：百迈客单细胞转录组云平台全新上线。

第二步：高级分析定制化

值此周年庆期间，百迈客特推出免费售后分析服务，含多种高级分析：

1、拟时序分析

拟时序分析（pseudo-time）或者单细胞拟时轨迹（trajectory）分析，它指通过构建细胞间的变化轨迹来重塑细胞随着时间的变化过程。拟时分析适用于发育生物学中的发育轨迹研究，或者肿瘤微环境中免疫细胞状态的变化研究等。

关于拟时序分析，现在已经开发了不少的软件和算法，但目前使用的最多的是Monocle^[1]，它是一款利用反向图形嵌入（reversed graph embedding） 的机器学习方法，根据细胞基因表达量信息，预测、重构出细胞发育分化轨迹的软件。

（一）细胞亚群（cluster）的拟时轨迹图

图中每个点代表一个细胞，不同的分支代表不同的演变或者分化轨迹，横纵坐标表示降维后的成分，不同的颜色表示不同的cluster。如下图所示：通过化学重编程重建所有单细胞的轨迹显示出三个分支：分支前(pre-branch)、成功分支（successful branch）的末端细胞（蓝圈，表示重编程成功的细胞）、分支失败（failed branch ）的末端细胞（红圈，表示重编程失败的细胞）。

Figue 1^[2]

（二）top基因的拟时间分布

挑选与拟时序变化相关的基因（top5）进行展示，图中每个点代表一个细胞，不同的颜色表示不同的cluster，横坐标表示拟时间，纵坐标表示基因相对表达值。展示单个基因随着拟时间的变化趋势。

 Figue 2

（三）基因拟时序相关热图

基因随拟时间值的表达热图，（行表示基因，列表示伪时间的点），表达趋势相似的基因会聚在一起，形成不同的cluster。从图中看到，分成了3个cluster，可以对每个cluster的基因集做功能或通路富集分析，从而帮助大家更好的了解细胞分化的过程。

Figue 3

2、细胞通讯分析

细胞通讯是指一个细胞发出的信息通过介质传递到另一个细胞产生相应的反应。细胞之间通讯的介质有很多，而单细胞转录组数据的细胞通讯分析，指蛋白质配体-受体复合物介导的细胞间通讯，其分析的基础是基因表达数据和配体-受体数据库信息。

目前利用单细胞转录组数据分析细胞通讯的工具有CellPhoneDB，celltalker和iTALK，下面将分别介绍给大家：

（一）CellPhoneDB分析

CellPhoneDB的优势在于他们开发的细胞通讯配体-受体数据库，不仅包含公共资源注释的受体和配体，还有人工挑选的参与细胞通讯的特定蛋白质家族。如下图所示：恶性细胞和免疫细胞之间的细胞间通讯能力。细胞群表达的配体以相同的颜色表示，线连接到表达同源受体的细胞类型。当受体细胞类型中存在同源受体时，线的厚度与配体的数量成正比。

 Figue 4^[3]

（二）iTALK分析

iTALK可以自定义定制的配体-受体数据库。默认数据库分析物种为人。Network Plot显示了两种不同细胞类型之间和/或同一细胞类型内检测到的配体-受体相互作用的数量，Circos Plot显示了两两细胞类型的相互作用。

Figue 5^[4]

（三）celltalker分析

celltalker的分析同样依赖配体-受体配对信息，但更倾向于分析样本之间具有差异的细胞通讯关系。实际操作中，celltalker的数据提取和图形调整都比较困难，所以一般不建议使用celltalker。

Figue 6

3、单细胞速率（RNA velocity）分析

单细胞速率通过将未剪接的mRNA与成熟的剪接mRNA进行区分，可以近似地得到mRNA丰度的变化，在时间维度上揭示转录本动态变化的一个指标，能预测细胞未来的状态变化，可以用于细胞分化、谱系发育、肿瘤微环境中细胞成分的动态变化等研究。

        如图所示，导管细胞（ductal cells）分化为Ngn3细胞，分化为内分泌前体细胞，分化为α细胞和β细胞。

Figue 7^[5]

4、单细胞肿瘤CNV分析

对于肿瘤组织，可以做肿瘤细胞群的CNV分析。工作原理是，以一组"正常"细胞作为参考，分析肿瘤基因组上各个位置的基因表达量强度变化，通过热图的形式展示每条染色体上的基因相对表达量，相对于正常细胞，肿瘤基因组会过表达或者低表达。

        主要是通过inferCNV进行分析。图中蓝色是大段的DNA拷贝缺失，红色是大段的DNA拷贝增加。

Figue 8^[6]

还有更多高级分析也可以做，例如 单细胞GSVA/GSEA分析、Reactome富集分析、SCENIC分析、WGCNA、蛋白质互作网络预测 等，下期小编再给大家一一介绍哦～

参考文献：

1．Qiu X ,  Mao Q ,  Tang Y , et al. Reversed graph embedding resolves complex single-cell trajectories[J]. Nature Methods, 2017.

2．Zhao Ting,Fu Yao,Zhu Jialiang et al. Single-Cell RNA-Seq Reveals Dynamic Early Embryonic-like Programs during Chemical Reprogramming.[J] .Cell Stem Cell, 2018, 23: 31-45.e7.

3．Chen Yu-Pei,Yin Jian-Hua,Li Wen-Fei et al. Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma.[J] .Cell Res, 2020, 30: 1024-1042.

4．iTALK: an R Package to Characterize and Illustrate Intercellular Communication.

5．Bergen Volker,Lange Marius,Peidli Stefan et al. Generalizing RNA velocity to transient cell states through dynamical modeling.[J] .Nat Biotechnol, 2020, 38: 1408-1414.

6．Moncada Reuben,Barkley Dalia,Wagner Florian et al. Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas.[J] .Nat Biotechnol, 2020, 38: 333-342.

文：奔跑的酱油

排版：市场部

百迈客生物基于高通量测序技术、生物信息分析技术和生物云计算技术，为广大科研工作者提供以综合技术服务、生物云分析、三代高通量测序以及试剂、仪器等科研周边业务。

公司拥有Nanopore、PacBio、Illumina、Waters、10XGenomics等主流服务平台，以及基于云架构的生物云计算平台—百迈客云，提供涵盖人重外显子、三维基因组、单细胞与空间转录组、基因组组装、转录调控、微生物、群体遗传、质谱及表观遗传等研究方向的技术服务。目前百迈客云平台拥有200多款基因分析工具，分析结果可直接用于文章发表，更有近百部科研相关视频和8大基因数据库助力科研工作者深度数据挖掘。

自公司成立起先后在《Cell》、《Nature》、《Nature Genetics》、《Nature Communications》、《Plant Cell》等学术刊物发表论文数千篇，拥有国家发明专利技术40余项，软件著作权近200余项。

我们一直秉承”生物科技创新，服务社会，造福人民”的企业使命，致力于打造“生物科技创新中心”的发展愿景，让生物科技更快，更好的提高人类生活质量。