BARtab流程开发与性能基准测试
验证BARtab在群体水平条形码数据预处理中的性能和灵活性。
使用22个来自Goyal et al.的群体水平条形码测序样本，分别用BARtab、pycashier和Rewind/TimeMachine重新分析，比较条形码检测重叠、定量一致性和运行时间。
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- 移动端
利用BARtab和bartools分析基因组和转录组中的合成细胞条形码
Analysis of synthetic cellular barcodes in the genome and transcriptome with BARtab and bartools.
实验完整度
高包含体外细胞系、单细胞RNA-seq、空间转录组和群体水平测序多层级验证，并进行了工具性能对比和功能验证。
主要模型
小鼠MLL-AF9白血病细胞系 SPLINTR条形码标记的AML细胞单细胞RNA-seq 小鼠脾脏SPLINTR条形码AML细胞空间转录组 Goyal et al. FateMap单细胞条形码数据集
重点核对
BARtab与pycashier、TimeMachine在22个群体水平样本上的条形码提取性能对比 BARtab单细胞工作流程与FateMap流程在FM0-2数据集上的细胞注释一致性比较 剂量递增实验中IBET-151和AraC处理组与DMSO对照组的克隆动态分析 单细胞数据集中每个细胞检测到的条形码数量及克隆水平转录特征 空间转录组数据中克隆的空间分布与匹配群体和单细胞数据的克隆丰度比较
摘要
细胞条形码方法在群体或单细胞分辨率下追踪单个细胞的谱系关系。Holze等人描述了BARtab（一个Nextflow流程）和bartools（一个R包），它们构成了一个集成的软件工具包，用于分析和可视化来自群体水平、单细胞和空间转录组实验的细胞条形码数据集。
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
- 如何为群体水平、单细胞和空间转录组细胞条形码实验提供集成、灵活且可扩展的端到端分析工具包。
- 核心机制
- BARtab流程通过参考比对或Levenshtein距离聚类进行条形码提取和计数，bartools基于edgeR DGEList框架进行归一化、克隆丰度和多样性分析及可视化。
- 主要证据
- 在群体水平数据中BARtab与TimeMachine的条形码定量相关性大于0.96且运行时间更短；在单细胞数据中BARtab注释细胞与FateMap重叠99.6%；空间转录组数据中成功将条形码注释到空间坐标并与匹配数据集克隆丰度比较。
- 研究意义
- BARtab和bartools为谱系追踪领域提供端到端集成工具包，可简化并标准化细胞条形码实验分析，并可应用于bulk和单细胞CRISPR筛选等类似方法。
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。
剂量递增数据集的细胞条形码QC分析
展示bartools在群体水平细胞条形码数据QC、归一化和克隆动态分析中的应用。
使用SPLINTR条形码标记的MLL-AF9 AML细胞，在DMSO、IBET-151或AraC处理下进行剂量递增实验，收集不同时间点样本进行条形码测序，用BARtab处理并用bartools进行QC、归一化、克隆丰度、相关性和多样性分析。
BARtab单细胞工作流程验证
验证BARtab从单细胞表达条形码数据中提取和注释谱系条形码的准确性。
重新分析Goyal et al.的FateMap数据集FM0-2，使用BARtab单细胞模式注释细胞谱系条形码，并与原FateMap分析比较细胞注释数量和克隆大小相关性。
单细胞数据集的条形码注释和克隆水平分析
展示BARtab和bartools在10x Genomics单细胞RNA-seq数据中注释条形码并进行克隆水平分析的能力。
对14,086个SPLINTR条形码标记的小鼠AML细胞进行10x Genomics 3' scRNA-seq，用BARtab单细胞模式注释谱系条形码，用bartools分析每个细胞的条形码数量、克隆大小、克隆水平UMI和基因检测数、克隆在Louvain聚类中的富集。
空间转录组数据集的条形码注释
展示BARtab将细胞条形码注释扩展到空间转录组数据的能力。
对含有SPLINTR条形码AML细胞的小鼠脾脏样本进行BGI Stereo-seq空间转录组测序，用BARtab单细胞模式提取条形码并注释到空间坐标，用Scanpy进行聚类和可视化，比较空间数据与匹配群体和单细胞数据的克隆组成。
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。
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 细胞培养 | 二甲基亚砜 | Merck | D4540 |
| 药物处理 | IBET-151 | Selleckchem | S2780 |
| 阿糖胞苷 | Merck | PHR1787 | |
| 细胞培养 | 重组小鼠IL-3 | PeproTech | 213–13 |
| 重组人IL-6 | PeproTech | 200–06 | |
| 重组小鼠SCF | PeproTech | 250–03 | |
| 细胞裂解 | Viagen DirectPCR细胞裂解试剂 | Viagen Biotech | 301-C |
| 蛋白酶K | Qiagen | RP107B-1 | |
| 慢病毒转导 | 聚凝胺 | Merck | TR-1003-G |
| 线性聚乙烯亚胺 | Polysciences Inc. | 23966–1 | |
| 单细胞RNA-seq | 10x Genomics Chromium Next GEM单细胞3'试剂盒v3.1 | 10x Genomics | PN-1000268 |
| 空间转录组 | BGI Stereo-seq试剂盒 | BGI Research | V1.0 |
| 细胞培养 | RPMI-1640培养基 | Gibco | 21875034 |
| 胎牛血清 | Gibco | 26140079 | |
| 青霉素-链霉素 | Thermo Fisher Scientific | 15140122 | |
| GlutaMAX添加剂 | Thermo Fisher Scientific | 35050061 | |
| 慢病毒转导 | SPLINTR BFP版本1慢病毒条形码文库 | Addgene | #179776 |
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 |
|---|---|
| 剂量递增实验 | 细胞接种数量、药物浓度（起始400 nM IBET-151、300 nM AraC、0.1% DMSO；高剂量800 nM IBET-151、700 nM AraC）、换药频率（每3天）、重新铺板频率（每7天）及递增浓度 阅读提示：STAR Methods中Dose escalation experiments and analysis小节及Figure 2A图注 |
| BARtab参数设置 | 各数据集运行时BARtab的具体参数，包括mode、constants、constantmismatches、barcode_length、cluster_distance、cluster_ratio等 阅读提示：STAR Methods中BARtab performance comparison小节及Dose escalation experiments and analysis、Single cell dataset capture and analysis、Spatial transcriptomics capture and analysis小节 |
| 单细胞RNA-seq数据QC | 细胞过滤标准：检测基因数2000-5000、UMI≥40,000、线粒体RNA<10%、DoubletFinder假设10%双细胞率 阅读提示：STAR Methods中Single cell dataset capture and analysis小节 |
| 空间转录组数据处理 | bin50聚合、去除UMI<600的bin、Leiden聚类分辨率=0.7、SAW v6.1.0比对 阅读提示：STAR Methods中Spatial transcriptomics capture and analysis小节 |
| BARtab性能对比 | 对比时各工具的参数设置、计算资源分配（32 GB内存、20 CPUs）、样本数量（22个） 阅读提示：STAR Methods中BARtab performance comparison – Population level data小节 |