01
北京大学体系张宁团队，张泽民团队，朱继业团队首次在单细胞精度定义肝癌的五种免疫微环境亚型
单细胞技术促进了肿瘤免疫领域的探索，目前多项研究已对肝癌进行了单细胞水平的探究。然而，这些研究大多关注特定类型细胞，其结果无法反映免疫微环境的全部特征。因此，亟需无偏差的、包含所有细胞亚型的研究策略以系统揭示肝癌免疫微环境的异质性。
为了揭示肝癌肿瘤微环境特征，北京大学体系张宁团队，张泽民团队，朱继业团队联合对人和小鼠共189个样本的无抗体富集的单细胞转录组测序，解析了肝癌免疫微环境的89个细胞亚群，通过层次聚类解析出5种不同的免疫微环境亚型，其中包含：①免疫激活型TIME-IA（Immune Activation）；②髓系富集免疫抑制型TIME-ISM（Immune Suppressive Myeloid）；③基质富集免疫抑制型TIME-ISS（Immune Suppressive Stromal）；④免疫排斥型TIME-IE（Immune Exclusion）;⑤免疫驻留型（Immune Residence），组合起来称之为TIMELASER分型系统，随后研究人员对这五种免疫微环境亚型进行多维度分析，结合453个组织转录组测序验证五种亚型的存在，并通过10个空间转录组数据和CODEX多色免疫技术揭示了五种亚型的细胞空间分布，受体-配体互作也提示了不同亚型的形成机制，配套病例的全外显子测序，发现不同的亚型富集不同的驱动基因突变，富集不同的肿瘤细胞基因模式，如TP53、CTNNB1、KRAS和IDH1。在本研究中成功捕获到了3W中性粒细胞，可分为11个亚群，并鉴定出6群肿瘤相关的中性粒细胞，在发育轨迹和转录因子分析中，发现了两群特殊的促进肿瘤生长的中性粒细胞亚群，CCL4+TAN募肿瘤相关巨噬细胞促进肿瘤生长，和PD-L1+TAN通过抑制CD8+T细胞的杀伤功能促进肿瘤生长，并在体内和体外实验中得到证实。
综上所述，本研究深入揭示了肝癌免疫微环境亚型，揭示了中性粒细胞的功能异质性，并通过小鼠模型表明肿瘤相关中心粒细胞的干预，有可能形成新的肝癌免疫治疗策略。
02
通过单细胞测序发现造血干细胞在人胚胎骨髓中的出现
造血干细胞(HSCs)在妊娠中期胚胎发生时出现，并有能力重新填充成人造血系统。在胎儿发育期间，HSCs定植于骨髓(BM)，在那里它们自我更新，并在整个生命中维持造血。然而造血干细胞产生骨髓的确切时间点尚不清楚。
研究者使用单细胞RNA测序来绘制人类胚胎BM和脾脏造血干/祖细胞(HSPCs)的转录组图谱，以及它们在受孕后10至14周(PCWs)的微环境。他们进一步证明，能够重组成年NOG小鼠长期多谱系造血功能的功能性造血干细胞直到12 PCWs才出现在BM中。相比之下，到14 PCWs时，在脾脏中还未检测到功能性造血干细胞。通过比较BM和脾脏之间的niche-HSPC相互作用，他们确定了可能参与胎儿HSC迁移和维持的配体-受体对。
他们的工作为研究人胎BM中HSC定植的潜在机制铺平了道路，并为未来研究HSC的发展提供了宝贵的资源。
03
单细胞测序+免疫组库：揭示新冠疾病在儿科多系统炎症综合征的免疫病理特征
少数感染了严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)的儿童可能会发展为儿童多系统炎症综合征(MIS-C)，发病率相当高。
在本研究中，应用多组学（可溶生物标志物分析、蛋白质组学、单细胞基因表达和免疫组库分析）对COVID-19患（(n = 110）和MISC患儿（n = 76），以及儿童健康对照（pHCs;n = 76）进行了分析。结果显示，pCOVID-19患者具有强烈的I型干扰素(IFN)反应，而MIS-C患者具有显著的II型IFN依赖和NF-κB依赖信号，基质体激活和循环刺突蛋白水平升高。MIS-C中TRBV11-2 T细胞克隆型的短暂扩张与炎症和T细胞激活的特征相关。MIS-C与HLA A*02、B*35和C*04等位基因结合提示其具有遗传易感性。
总之，这些结果鉴定了pCOVID-19和MIS-C中明显的免疫病理特征，有助于更好地定义这些疾病的病理生理学并指导治疗。
04
Bulk RNA-seq分析单细胞空间异质性，你知道怎么做吗？
单细胞和空间多组学的出现帮助我们改变了对复杂组织的理解方式，但由于分辨率和RNA弥散的原因目前单细胞和空间转录组还没有实现完美的融合，并且空间转录组基于探针的方法，以及对组织大小的限制，通量的限制无法帮助我们获得全转录组的覆盖和变异检测，早期基于各种图谱计划遗留下来的大量bulk RNA-seq的数据从测序深度和全基因组的覆盖度上都优于目前的空间转录组，但是却由于没有空间位置信息，如何利用这些数据解析单细胞分辨的空间异质性是目前面临的重大技术挑战。
来自浙江大学的团队开发了一种空间解卷积算法--Bulk2Space来帮助我们实现Bulk转录组重构至单细胞空间分辨率。该算法首先将Bulk转录组进行解卷积，将其转化为单细胞转录组图谱，然后通过引入变分自编码器（β-VAE）将生成的单细胞映射至组织空间中，该算法首先与其他解卷积算法新型了性能评估，发现无论在模拟数据还是真是数据集中，Bulk2Space都表现出优异的性能，然后在胰腺导管癌（PDAC）和黑色素瘤的bulk转录组数据的空间解卷积，均能够发现疾病特有的空间异质性特征，而这个结果在其他解卷积分析方法中无法实现。在小鼠脑现为七个的空间测序技术总，该算法也成功重塑了小鼠皮层的层级空间结构，获得的结果与MERFISH空间转录组数据高度吻合，并且还能解决MERFISH检测基因少无法确定细胞身份的问题。
总之，该算法的出现能够帮助我们对bulk数据的再利用，同时在分辨率达不到单细胞水平的空间组学技术中也能够进一步解析细胞的类型寄空间分布。
05
人类癌细胞系的泛癌RNA转录本图谱
细胞内RNA受到多种调控和修饰进而形成多种蛋白的亚型，比如可变剪接，甲基化修饰等。对RNA转录水平进行深入研究能过够更加精准的描绘癌症转录组的改变，目前尚未研究系统性地分析大规模人源癌细胞系的转录本图谱，并揭示其调控及与抗肿瘤药物敏感性的关系。
本文通过对来自25个组织的1017个癌细胞系进行转录组测序，及有参组装和定量，获得了泛癌细胞系的RNA转录本图谱，通过聚类分析展示了泛癌细胞系的转录组多样性和特异性，发现不同组织来源的细胞系能被聚成一类，体现了相同起源的癌细胞具有类似的转录本表达模式，进一步通过计算获得癌细胞系的特异性转录本。然后对于有参组装发现癌细胞系广泛表达的新转录本，进行GSVA分析，发现新转录组本主要和上皮间质转化（EMT）、凝血和TNFA等通路相关，结合TCGA数据库发现新转录组在癌旁、癌或者不同阶段的癌组织中存在表达差异，并与患者预后相关，结合ENCODE数据库预测调控新转录组的RBP，构建了包含129种RBP和47,667条转录本的高度可信的RBP-转录本调控网络，然后结合CTRP数据库预测药物相关通路，绘制了RBP-转录本-药物反应调控网络。挑选了PTBP1-ENST00000373481.7（KIAA1522）-decitabine通路进行实验，证实了RBP通过转录本来调节药物敏感性，也验证了调控通路的可靠性，基于以上结果，作者构建了The Transcript Atlas in Cancer（TAiC）数据库包括转录本表达数据、转录本编码能力、RBP调控模式、药物反应以及临床关联，为在转录本水平上研究癌症提供有价值的资源，也为进一步肿瘤生物学研究和精准药物开发提供了基础。
参考文献：
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