数据整合和批量校正
评估不同批量校正方法对整合多个单核RNA测序数据集的性能，并选择最优方法以构建一致的图谱。
收集九个已发表和未发表的snRNA-seq数据集，统一预处理（包括使用CellRanger、CellBender、Scrublet等工具），使用scIB评估四种批量校正方法（Harmony、Scanorama、scVI、scANVI）的16种参数组合，最终选择scANVI进行全图谱整合。
关于丁香通
公司信息
个人用户
企业机构
无忧采购 轻松科研
- 移动端
跨越209名个体健康和疾病状态的240万个心脏细胞的整合细胞图谱
An integrated cell atlas of 2.4 million cardiac cells across 209 individuals in health and disease
实验完整度
高整合多个snRNA-seq数据集并进行批量校正，包含体外细胞图谱、患者样本、体内RNAscope验证等，且包含多种疾病状态和细胞类型的功能验证。
主要模型
成人心脏组织样本（包括左心室、右心室、心尖、室间隔等区域） 患者来源的心脏组织（包括扩张型心肌病、肥厚型心肌病、缺血性心肌病、致心律失常性右心室心肌病、急性心肌梗死、冠心病心力衰竭等） 非衰竭对照心脏组织
重点核对
研究的个体总数：209名（中位年龄54岁，39%女性） 整合方法：scANVI，使用25个潜在变量，基于个体协变量 包含的细胞核总数：2,479,674个 样本类型：九个数据集，涵盖485个心脏样本和多个解剖区域 差异表达分析模型：Expr ~ 0 + disease + study + anatomy + sex，使用limma-voom和duplicateCorrelation RNAscope验证：用于验证COL22A1和TNC标记的活化成纤维细胞群体，使用POSTN标记
摘要
心血管疾病仍然是全球死亡率的主要原因。理解其复杂性需要解析心脏的细胞景观。在此，我们提出了HeartMap，一个全面的成人心脏单核RNA测序图谱。该资源整合了来自九项研究的数据，包含超过240万个细胞核、209名个体、八个解剖区域和七种疾病及健康状态。经过严格的数据协调和批量校正方法比较，我们表征了14种细胞类型的转录多样性。为了展示HeartMap的实用性，我们通过比较多项研究，在扩张型心肌病中识别了稳健的疾病相关基因特征。值得注意的是，我们识别了不同的活化成纤维细胞群体，富集COL22A1或TNC，它们在各种心肌病中的患病率不同。HeartMap为在单细胞水平探索心脏疾病提供了宝贵工具，促进了基础研究和潜在的治疗开发。
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 如何整合多个单核RNA测序研究数据，构建一个全面的成人心脏细胞图谱，以识别疾病相关的转录特征和细胞状态变化。
- 核心机制
- 在扩张型心肌病中，多个细胞类型（如心室心肌细胞、内皮细胞、成纤维细胞）出现一致的基因表达变化，包括上调的UNC80、PLCE1、C5AR1、NPPA、NPPB和BMP6，下调的BMP7、AQP3、INHBA和ADAMTS4。此外，识别出两种不同的活化成纤维细胞亚群，分别富集COL22A1或TNC，可能与不同的细胞外基质重塑过程相关。
- 主要证据
- 基于超过240万个细胞核的整合分析，通过差异表达测试和跨研究验证，共识别出多个稳健的疾病相关基因。RNAscope验证证实了COL22A1+和TNC+活化成纤维细胞亚群的存在，且其比例与计算预测一致。
- 研究意义
- HeartMap提供了一个全面的参考资源，有助于在单细胞水平研究心脏疾病，促进对心脏生物学和病理机制的理解，并为生物标志物和治疗靶点发现提供基础。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
细胞类型和亚型识别
识别心脏组织中的主要细胞类型及其亚型，并表征其转录特征。
使用Leiden聚类（分辨率2.0）进行全局聚类，基于典型标记基因注释14种细胞类型；在每种细胞类型内进一步亚聚类（分辨率0.1-2.0），以识别潜在的亚型。
差异表达分析
比较不同疾病状态与对照以及疾病之间的转录差异，并识别跨研究一致的疾病相关基因。
使用limma-voom模型进行细胞类型层面的伪bulk差异表达分析，模型包含疾病、研究、解剖和性别，并控制个体效应。针对扩张型心肌病，在三个独立研究中进行单独的差异表达分析，并使用I2统计量评估异质性。
组成分析
评估不同疾病和状态下细胞类型和亚型比例的组成变化。
使用scCODA贝叶斯模型进行组成分析，比较不同疾病组之间的细胞类型比例。
通路富集分析
识别差异表达基因或亚型标记基因参与的通路和生物学过程。
使用fgsea进行基因集富集分析，基于limma-voom差异表达测试的t统计量对基因排序，使用基因本体生物学过程。
活化成纤维细胞亚群验证
验证计算预测的COL22A1+和TNC+活化成纤维细胞亚群的实际存在。
使用RNAscope原位杂交技术，在新鲜冷冻心脏组织切片上同时检测POSTN、COL22A1和TNC表达，并使用三色染色评估纤维化区域。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
细胞类型注释和聚类
组成分析
通路富集分析
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| RNA测序数据预处理 | CellRanger | -- | 4.0.0 |
| CellBender | -- | 2.0.0 | |
| Scrublet | -- | -- | |
| Cutadapt | -- | -- | |
| 数据分析 | SCANPY | -- | 1.9.3 |
| Seurat | -- | 3 | |
| DESeq2 | -- | -- | |
| limma-voom | -- | -- | |
| scCODA | -- | 0.1.9 | |
| fgsea | -- | -- | |
| metafor | -- | -- | |
| ImageJ | -- | 1.54f | |
| R | -- | -- | |
| 实验验证 | RNAscope多重荧光试剂盒v2 | -- | -- |
| ProLong Gold封片剂 | -- | -- | |
| Leica SP8共聚焦显微镜 | Leica | -- | |
| Platinum LED灯P300 | Platinum LED Lights | P300 |
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 数据整合 | 批量校正方法（scANVI）及其参数（潜在变量数25）是否相同 阅读提示：Methods中'Batch correction and evaluation of integration approaches'部分 |
| 细胞类型注释 | 聚类分辨率是否设为2.0，用于识别14种主要细胞类型 阅读提示：Methods中'Map aggregation, cell type annotation and marker genes'部分 |
| 差异表达分析 | 模型公式（Expr ~ 0 + disease + study + anatomy + sex）和用于控制重复的duplicateCorrelation 是否一致 阅读提示：Methods中'Pairwise DE analysis based on disease status and sex assignment by cell type'部分 |
| 扩张型心肌病跨研究分析 | DCM和对照组的样本数量及每个研究的分析模型（如Chaffin等和Koenig等使用~1+disease+sex，Reichart等使用~1+disease+sex+anatomy） 阅读提示：Methods中'Comparing DCM and non-failing controls across studies'部分 |
| 活化成纤维细胞验证 | 用于RNAscope的组织来源和疾病状态选择，光漂白时间（48小时），使用的探针（POSTN、COL22A1、TNC）及定量方法 阅读提示：Methods中'Photobleaching, RNAscope and immunofluorescence validation'部分 |