从单细胞转录组学数据中,表皮层-介质细胞谱系的临界点

科学领域:

• 计算生物学是一种计算生物学.
• 分子和细胞生物学分子和细胞生物学
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 细胞命运决定在发育和疾病中至关重要,但识别过渡状态仍然很困难.
• 高分辨率单细胞测序为细胞异质性和动态提供了新的见解.
• 描述细胞承担新的命运的"转折点"是一个关键的挑战.

研究的目的:

• 开发一种计算方法,从单细胞转录组学数据中推断细胞状态稳定性和基因调控网络 (GRNs).
• 识别和表征在血统过渡期间不稳定的中间细胞状态.
• 分析控制细胞命运决策的GRNs中的动态变化.

主要方法:

• 从单细胞RNA测序数据中利用未拼接和拼接计数.
• 采用细胞顺序沿着血统轨迹训练一个RNA拼接多变体模型.
• 通过对模型的雅科比矩阵的光谱分析推断细胞状态稳定性.
• 重建的GRNs及其沿细胞系的变异.

主要成果:

• 预测了癌细胞系上皮质-介质细胞过渡 (EMT) 期间的结过渡.
• 鉴定了一种不稳定的细胞状态,介于上皮和介质细胞表型之间的细胞状态.
• 在EMT期间观察到GRNs的重新排列,导致中间状态中的更密集,更少的模块化网络.

结论:

• 开发的计算方法有效地推断了细胞谱系动态和GRN变化.
• 这些发现提供了对细胞命运决定中的临界点和中间状态的更深入的理解.
• 这种方法提供了一个灵活的工具,可以将理论驱动的建模与单细胞转录组学数据集成在一起.