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Cell經典案例 | 單細胞ATAC與單細胞轉錄組測序整合分析思路
發布日期:2019-09-09瀏覽:
一句話&一張圖總結~
 
本文采用單細胞ATAC-Seq,分析10類已定義的人類造血系統分化類型中ATAC測序數據,構建造血細胞分化中染色質變化軌跡;并整合單細胞轉錄組數據,構建轉錄因子動態調控的軌跡,描繪人類造血分化中基因調控通路的變化機制。
 
 
圖1
 
研究主要結果
 
一、單細胞染色質對不同造血細胞類型的可接近性
 
使用FACS從CD34+人骨髓中分離出8個不同細胞群,冷凍保存。接下來對冷凍細胞進行scATAC-seq。
 
 
圖2
 
在代表6個人供體的總共30個獨立的單細胞實驗中描繪了染色質可接近性圖譜(chromatin accessibility landscapes, CAL),每個祖細胞群體來自兩個或更多個供體;聚集的單細胞染色質可接近性概況非常類似于CD34 + ATAC-seq譜(圖3D)。
 
 
圖3 沿TET2基因座的單細胞表觀基因組譜
 
二、通過不同聚類方法,觀察到常見髓系祖細胞(CMP)和粒細胞-巨噬細胞祖細胞(GMP)中的異質性,并沿發育軌跡進一步劃分異質細胞類型
 
應用k-medoids聚類定義造血細胞類型,獲得14個獨特聚類(圖4A和4B),這些與先前定義的人造血細胞亞群(基于細胞表面標記)(圖4C)和與造血相關的TF motif可接近性的變化大致重疊(圖4D)。
使用k-medoids聚類,發現CMP分成4個聚類,并鑒定了1,801個差異的可接近區域,這證實了CMP轉錄異質性的作用。
 
 
圖4
 
對來自CD123表達的三個不同區域的細胞進行scATAC-seq、bulk ATAC-seq和bulk RNA-seq進一步劃分GMP譜系(圖5E)。
 
Bulk ATAC-seq和RNA-seq數據揭示GMP-A和GMP-C群體中大量的染色質可接近性和轉錄組學差異(圖5F)。同時,來自三個細胞組分的scATAC-seq數據顯示髓樣分化的早期(GMP-A)和晚期(GMP-C)階段的強烈分離(圖5G,5H)。
 
 
圖5 分化軌跡
 
三、整合單細胞ATAC-seq和單細胞RNA-seq數據
 
●   在motif區域將轉錄因子的表達與染色質可接近性變化相關聯
 
跨不同骨髓擬時間,將轉錄因子表達與轉錄組因子motif的Z評分相關聯,以相關性系數R>0.5進行過濾,最終確定了11個轉錄因子,他們定義了骨髓發育的不同階段。
 
 
 
圖6
 
單細胞ATAC-seq與RNA-seq相結合,解決了主調節因子表達的時間動態和骨髓細胞發育中相關的染色質變化,為進一步的功能研究和分析相關的調節變化分析提供了資源。
 
●   調控元件與靶基因相關聯
 
在骨髓分化期間表征基因座特異性順式調節動力學,篩選具有高片段計數的調控元件且在有序細胞中具有顯著的可變性,鑒定了14,005個順式調節元件用于分析。其高度異質性的可接近性變化模式(圖7A-7C)表明有限數量的TF motif可接近性模式可以在各個調節元件處誘導染色質可接近性變異
 
分析揭示了多種調節元件行為,范圍從快速到慢速抑制HSC調節元件和快速-慢速-激活單核細胞調節元件,推斷遠端調節元件的動態激活模式與附近表達基因之間的相關性可用于將增強子連接至靶基因(圖7C),還發現圍繞CEBPD的動態調節元件與CEBPD表達高度相關(圖7D)。
 
計算10 Mb注釋轉錄起始位點內調控元件與動態基因的相關性,發現近端調控元件(<100 kb)與附近的基因表達相關性更高(圖7E、7F)。進一步測試先前定義的順式連鎖表達數量性狀基因座(cis-eQTL)是否與使用這些整合的單細胞數據鑒定的增強子-基因相互作用重疊,發現cis-eQTL強烈富集scATAC/scRNA-seq相關峰-基因對(圖7G)。
 
 
圖7 調節元件動力學將遠端元素與基因相聯系
 
 
因此,ATAC-seq和基因表達之間的統計學聯系可以作為將增強子與靶基因啟動子功能性連接的手段。
 
結論:
 
通過單細胞ATAC-seq和RNA-seq的整合分析,提供對人類造血功能的調節特征和動態見解。
在實驗或分析上進一步整合多種單細胞數據類型并改進,將為發育或疾病研究提供單細胞水平上的視角。
 
參考文獻:
 
Jason D. Buenrostro, M. Ryan Corces,Caleb A. Lareau, et al. Integrated Single-Cell Analysis Maps the Continuous Regulatory Landscape of Human Hematopoietic Differentiation.Cell(2018).
 
    一句話&一張圖總結~
 
 
 
本文采用單細胞ATAC-Seq,分析10類已定義的人類造血系統分化類型中ATAC測序數據,構建造血細胞分化中染色質變化軌跡;并整合單細胞轉錄組數據,構建轉錄因子動態調控的軌跡,描繪人類造血分化中基因調控通路的變化機制。
 
 
 
 
 
圖1
 
研究主要結果
 
單細胞染色質對不同造血細胞類型的可接近性
 
 
 
使用FACS從CD34+人骨髓中分離出8個不同細胞群,冷凍保存。接下來對冷凍細胞進行scATAC-seq。
 
 
 
圖2
 
 
 
在代表6個人供體的總共30個獨立的單細胞實驗中描繪了染色質可接近性圖譜(chromatin accessibility landscapes, CAL),每個祖細胞群體來自兩個或更多個供體;聚集的單細胞染色質可接近性概況非常類似于CD34 + ATAC-seq譜(圖3D)。
 
 
 
 
 
圖3 沿TET2基因座的單細胞表觀基因組譜
 
通過不同聚類方法,觀察到常見髓系祖細胞(CMP)和粒細胞-巨噬細胞祖細胞(GMP)中的異質性,并沿發育軌跡進一步劃分異質細胞類型
 
 
 
 
 
應用k-medoids聚類定義造血細胞類型,獲得14個獨特聚類(圖4A和4B),這些與先前定義的人造血細胞亞群(基于細胞表面標記)(圖4C)和與造血相關的TF motif可接近性的變化大致重疊(圖4D)。
 
 
 
使用k-medoids聚類,發現CMP分成4個聚類,并鑒定了1,801個差異的可接近區域,這證實了CMP轉錄異質性的作用。
 
 
 
 
 
圖4
 
 
 
對來自CD123表達的三個不同區域的細胞進行scATAC-seq、bulk ATAC-seq和bulk RNA-seq進一步劃分GMP譜系(圖5E)。
 
 
 
Bulk ATAC-seq和RNA-seq數據揭示GMP-A和GMP-C群體中大量的染色質可接近性和轉錄組學差異(圖5F)。同時,來自三個細胞組分的scATAC-seq數據顯示髓樣分化的早期(GMP-A)和晚期(GMP-C)階段的強烈分離(圖5G,5H)。
 
 
 
 
 
圖5 分化軌跡
 
 
 
整合單細胞ATAC-seq和單細胞RNA-seq數據
 
 
 
 
 
●   在motif區域將轉錄因子的表達與染色質可接近性變化相關聯
 
 
 
跨不同骨髓擬時間,將轉錄因子表達與轉錄組因子motif的Z評分相關聯,以相關性系數R>0.5進行過濾,最終確定了11個轉錄因子,他們定義了骨髓發育的不同階段。
 
 
 
 
 
圖6
 
 
 
單細胞ATAC-seq與RNA-seq相結合,解決了主調節因子表達的時間動態和骨髓細胞發育中相關的染色質變化,為進一步的功能研究和分析相關的調節變化分析提供了資源。
 
 
 
●   調控元件與靶基因相關聯
 
 
 
在骨髓分化期間表征基因座特異性順式調節動力學,篩選具有高片段計數的調控元件且在有序細胞中具有顯著的可變性,鑒定了14,005個順式調節元件用于分析。其高度異質性的可接近性變化模式(圖7A-7C)表明有限數量的TF motif可接近性模式可以在各個調節元件處誘導染色質可接近性變異。
 
 
 
分析揭示了多種調節元件行為,范圍從快速到慢速抑制HSC調節元件和快速-慢速-激活單核細胞調節元件,推斷遠端調節元件的動態激活模式與附近表達基因之間的相關性可用于將增強子連接至靶基因(圖7C),還發現圍繞CEBPD的動態調節元件與CEBPD表達高度相關(圖7D)。
 
 
 
計算10 Mb注釋轉錄起始位點內調控元件與動態基因的相關性,發現近端調控元件(<100 kb)與附近的基因表達相關性更高(圖7E、7F)。進一步測試先前定義的順式連鎖表達數量性狀基因座(cis-eQTL)是否與使用這些整合的單細胞數據鑒定的增強子-基因相互作用重疊,發現cis-eQTL強烈富集scATAC/scRNA-seq相關峰-基因對(圖7G)。
 
 
 
 
 
 
 
圖7 調節元件動力學將遠端元素與基因相聯系
 
 
 
因此,ATAC-seq和基因表達之間的統計學聯系可以作為將增強子與靶基因啟動子功能性連接的手段。
 
 
 
 
結論
 
 
 
通過單細胞ATAC-seq和RNA-seq的整合分析,提供對人類造血功能的調節特征和動態見解。
 
在實驗或分析上進一步整合多種單細胞數據類型并改進,將為發育或疾病研究提供單細胞水平上的視角。
 
 
 
 
 
 
 
參考文獻
 
 
 
Jason D. Buenrostro, M. Ryan Corces,Caleb A. Lareau, et al. Integrated Single-Cell Analysis Maps the Continuous Regulatory Landscape of Human Hematopoietic Differentiation.Cell(2018).
 
 
 
    一句話&一張圖總結~
 
 
 
本文采用單細胞ATAC-Seq,分析10類已定義的人類造血系統分化類型中ATAC測序數據,構建造血細胞分化中染色質變化軌跡;并整合單細胞轉錄組數據,構建轉錄因子動態調控的軌跡,描繪人類造血分化中基因調控通路的變化機制。
 
 
 
 
 
圖1
 
研究主要結果
 
單細胞染色質對不同造血細胞類型的可接近性
 
 
 
使用FACS從CD34+人骨髓中分離出8個不同細胞群,冷凍保存。接下來對冷凍細胞進行scATAC-seq。
 
 
 
圖2
 
 
 
在代表6個人供體的總共30個獨立的單細胞實驗中描繪了染色質可接近性圖譜(chromatin accessibility landscapes, CAL),每個祖細胞群體來自兩個或更多個供體;聚集的單細胞染色質可接近性概況非常類似于CD34 + ATAC-seq譜(圖3D)。
 
 
 
 
 
圖3 沿TET2基因座的單細胞表觀基因組譜
 
通過不同聚類方法,觀察到常見髓系祖細胞(CMP)和粒細胞-巨噬細胞祖細胞(GMP)中的異質性,并沿發育軌跡進一步劃分異質細胞類型
 
 
 
 
 
應用k-medoids聚類定義造血細胞類型,獲得14個獨特聚類(圖4A和4B),這些與先前定義的人造血細胞亞群(基于細胞表面標記)(圖4C)和與造血相關的TF motif可接近性的變化大致重疊(圖4D)。
 
 
 
使用k-medoids聚類,發現CMP分成4個聚類,并鑒定了1,801個差異的可接近區域,這證實了CMP轉錄異質性的作用。
 
 
 
 
 
圖4
 
 
 
對來自CD123表達的三個不同區域的細胞進行scATAC-seq、bulk ATAC-seq和bulk RNA-seq進一步劃分GMP譜系(圖5E)。
 
 
 
Bulk ATAC-seq和RNA-seq數據揭示GMP-A和GMP-C群體中大量的染色質可接近性和轉錄組學差異(圖5F)。同時,來自三個細胞組分的scATAC-seq數據顯示髓樣分化的早期(GMP-A)和晚期(GMP-C)階段的強烈分離(圖5G,5H)。
 
 
 
 
 
圖5 分化軌跡
 
 
 
整合單細胞ATAC-seq和單細胞RNA-seq數據
 
 
 
 
 
●   在motif區域將轉錄因子的表達與染色質可接近性變化相關聯
 
 
 
跨不同骨髓擬時間,將轉錄因子表達與轉錄組因子motif的Z評分相關聯,以相關性系數R>0.5進行過濾,最終確定了11個轉錄因子,他們定義了骨髓發育的不同階段。
 
 
 
 
 
圖6
 
 
 
單細胞ATAC-seq與RNA-seq相結合,解決了主調節因子表達的時間動態和骨髓細胞發育中相關的染色質變化,為進一步的功能研究和分析相關的調節變化分析提供了資源。
 
 
 
●   調控元件與靶基因相關聯
 
 
 
在骨髓分化期間表征基因座特異性順式調節動力學,篩選具有高片段計數的調控元件且在有序細胞中具有顯著的可變性,鑒定了14,005個順式調節元件用于分析。其高度異質性的可接近性變化模式(圖7A-7C)表明有限數量的TF motif可接近性模式可以在各個調節元件處誘導染色質可接近性變異。
 
 
 
分析揭示了多種調節元件行為,范圍從快速到慢速抑制HSC調節元件和快速-慢速-激活單核細胞調節元件,推斷遠端調節元件的動態激活模式與附近表達基因之間的相關性可用于將增強子連接至靶基因(圖7C),還發現圍繞CEBPD的動態調節元件與CEBPD表達高度相關(圖7D)。
 
 
 
計算10 Mb注釋轉錄起始位點內調控元件與動態基因的相關性,發現近端調控元件(<100 kb)與附近的基因表達相關性更高(圖7E、7F)。進一步測試先前定義的順式連鎖表達數量性狀基因座(cis-eQTL)是否與使用這些整合的單細胞數據鑒定的增強子-基因相互作用重疊,發現cis-eQTL強烈富集scATAC/scRNA-seq相關峰-基因對(圖7G)。
 
 
 
 
 
 
 
圖7 調節元件動力學將遠端元素與基因相聯系
 
 
 
因此,ATAC-seq和基因表達之間的統計學聯系可以作為將增強子與靶基因啟動子功能性連接的手段。
 
 
 
 
結論
 
 
 
通過單細胞ATAC-seq和RNA-seq的整合分析,提供對人類造血功能的調節特征和動態見解。
 
在實驗或分析上進一步整合多種單細胞數據類型并改進,將為發育或疾病研究提供單細胞水平上的視角。
 
 
 
 
 
 
 
參考文獻
 
 
 
Jason D. Buenrostro, M. Ryan Corces,Caleb A. Lareau, et al. Integrated Single-Cell Analysis Maps the Continuous Regulatory Landscape of Human Hematopoietic Differentiation.Cell(2018).
 
 
 
 
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