6月5日，國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Nature Communications在線發(fā)表了中國(guó)科學(xué)院上海營(yíng)養(yǎng)與健康研究所Andrew E. Teschendorff研究組題為“Cell-attribute aware community detection improves differential abundance testing from single-cell RNA-Seq data”的最新研究成果，提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)的新型算法，用于檢測(cè)衰老或疾病組織中細(xì)胞豐度的變化。
衰老和疾病的發(fā)生，往往伴隨著復(fù)雜組織中各種細(xì)胞類型豐度的變化，精確檢測(cè)這些變化極具挑戰(zhàn)性。單細(xì)胞組學(xué)數(shù)據(jù)為檢測(cè)這些變化提供了寶貴的資源，但仍需開(kāi)發(fā)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法。
Andrew E. Teschendorff研究員和博士后Alok Maity共同開(kāi)發(fā)了一種名為ELVAR的新型算法，該算法顯著提高了從單細(xì)胞或單細(xì)胞核RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中檢測(cè)細(xì)胞豐度變化的靈敏度。其關(guān)鍵的概念突破是利用細(xì)胞聚類算法識(shí)別更相關(guān)的細(xì)胞狀態(tài)，并在該過(guò)程中考慮了細(xì)胞屬性，例如細(xì)胞所屬個(gè)體的年齡或疾病階段。節(jié)點(diǎn)屬性感知聚類在網(wǎng)絡(luò)學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在不同類型的復(fù)雜數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出良好的性能。Teschendorff和Maity的工作表明，類似的算法也可以應(yīng)用于單細(xì)胞組學(xué)數(shù)據(jù)中。應(yīng)用ELVAR，他們發(fā)現(xiàn)在結(jié)直腸腺瘤的癌前組織中，腸干細(xì)胞和調(diào)節(jié)性T細(xì)胞的比例增加，表明這些細(xì)胞類型豐度的變化可能是結(jié)直腸癌風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要指標(biāo)。另外，他們發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期嗅覺(jué)喪失的Covid-19患者的嗅覺(jué)上皮中嗅覺(jué)感覺(jué)神經(jīng)元明顯減少，以及肺組織內(nèi)發(fā)生與年齡有關(guān)的巨噬細(xì)胞極化。
從生物學(xué)和臨床角度來(lái)看，這項(xiàng)研究的意義在于ELVAR能夠從稀疏的單細(xì)胞核RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中檢測(cè)出結(jié)腸組織中細(xì)胞豐度的變化，為實(shí)現(xiàn)基于單細(xì)胞技術(shù)的癌癥早期檢測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供了可能。
中國(guó)科學(xué)院上海營(yíng)養(yǎng)與健康研究所博士后Alok Maity為該論文的第一作者。Andrew E. Teschendorff研究員為該論文的通訊作者。研究項(xiàng)目得到了國(guó)家自然科學(xué)基金委和中國(guó)科學(xué)院的資助。
圖例：ELVAR算法可利用不同階段結(jié)直腸腺癌的單細(xì)胞核RNA-Seq數(shù)據(jù)檢測(cè)關(guān)鍵細(xì)胞類型的豐度。如圖所示，腸干細(xì)胞豐度在息肉中相對(duì)于正常組織有所增加。
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