使用结合的单细胞基因表达,TCR测序和细胞表面蛋白质条形编码来表征和跟踪来自小鼠组织的CD4+T细胞克隆
Annekathrin Silvia Nedwed1, Sara Salome Helbich2,3, Kathrin Luise Braband2,3
1Institute of Medical Biostatistics, Epidemiology and Informatics (IMBEI), University Medical Center Mainz, Mainz, Germany.
Frontiers in immunology
|October 30, 2023
概括
本研究详细介绍了在小鼠CD4+T细胞中单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 和T细胞受体测序 (TCR-seq) 的方法. 它提供了一个全面的生物信息管道,用于分析复杂的免疫细胞数据.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 对于理解细胞异质性至关重要.
- 新的协议可以同时测量基因表达,T细胞受体 (TCR) 克隆性和细胞表面蛋白.
- 分析复杂的单细胞数据需要强大的生物信息管道.
研究的目的:
- 描述从小鼠组织中分离scRNA/TCR-seq兼容的CD4+ T细胞的方法.
- 为分析scRNA/TCR-seq数据提供一个全面的生物信息管道.
- 展示R基础框架的集成,如生物导体和Seurat,以实现最佳的数据分析.
主要方法:
- 从小鼠组织 (皮肤,脏,淋巴结) 中分离CD4+T细胞.
- 图书馆准备,多重复和测序协议.
- 一步一步的生物信息分析包括QC,解复,基因表达量化,TCR序列提取,协调,整合,缩小维度,聚类和可视化.
主要成果:
- 对于scRNA/TCR-seq兼容的CD4+T细胞隔离和处理的详细协议.
- 一个可复制的生物信息管道用于分析scRNA/TCR-seq数据.
- 证明生物导体和Seurat之间的互操作性,用于高级数据分析.
结论:
- 描述的方法和管道有助于对CD4+T细胞种群进行全面分析.
- 这种方法可以深入研究免疫细胞的转录程序和异质性.
- 集成基于R的工具可以增强对多模式单细胞数据的分析.
