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在單細(xì)胞研究如此內(nèi)卷的當(dāng)下，單細(xì)胞宿主-微生物互作研究另辟蹊徑對(duì)單細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的討論，是當(dāng)下的又一熱點(diǎn)。 然而，傳統(tǒng)上的宿主與微生物相作研究需要分別分析宿主細(xì)胞和微生物組的數(shù)據(jù)，這樣可能會(huì)遺漏兩者之間的部分互作關(guān)系。 羅格斯大學(xué)開(kāi)發(fā)的SAHMI流程如果能夠在單一樣本中同時(shí)獲取細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組和微生物組的信息，不僅可以節(jié)約時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本，而且能夠更全面地揭示組織內(nèi)細(xì)胞與微生物的互作，進(jìn)而從更宏觀的角度理解微生物對(duì)宿主細(xì)胞的影響。之前我們已經(jīng)介紹過(guò)同一作者的文章，以單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組和微生物組關(guān)聯(lián)分析為切入點(diǎn)，探究了宿主-微生物互作對(duì)胰腺癌造成的影響（Cancer Cell全新組學(xué)聯(lián)合-癌癥微生物探索）。 今天小編帶大家來(lái)看該團(tuán)隊(duì)2023年關(guān)于SAHMI宿主-微生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)合分析的最新發(fā)表文章。
期刊：nature computational science 影響因子：12 發(fā)表時(shí)間：2023.8 DOI: 10.1038/s43588-023-00507-1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
實(shí)驗(yàn)結(jié)果1、SAHMI可以對(duì)微生物信號(hào)進(jìn)行去噪處理 使用Kraken2微生物數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)8個(gè)樣本的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在每個(gè)樣本內(nèi)都可以觀察到微生物的mRNA被捕獲（圖1 a）。捕獲的物種數(shù)量與序列數(shù)成正比，并且在后續(xù)分析時(shí)去掉了宿主基因后，捕獲到的微生物的序列數(shù)顯著增加（圖1 b-c）。
2、k-mer相關(guān)性檢驗(yàn) k-mer相關(guān)性檢驗(yàn)通過(guò)評(píng)估每個(gè)微生物分類群的總k-mers和獨(dú)特k-mers的數(shù)量關(guān)系來(lái)進(jìn)行。結(jié)果表明真正存在的微生物顯示出極高的相關(guān)性，表明這些微生物的序列分布與預(yù)期的微生物信號(hào)一致，這些分類群的序列可能并非來(lái)自于真正的微生物（圖1 d-e）。k-mer測(cè)試失敗的分類群的序列大部分都屬于人類基因組，并且通過(guò) k-mer 相關(guān)性測(cè)試的分類群擁有較高的 BLAST評(píng)分（圖1 g-i）。
3、細(xì)胞系測(cè)試 SAHMI能夠有效地過(guò)濾掉假陽(yáng)性和污染物，與背景噪聲相比，真實(shí)存在微生物的序列數(shù)比例顯著增高，并且每個(gè)樣本中只有少數(shù)物種可以通過(guò)了 k-mer 相關(guān)性測(cè)試和細(xì)胞系分位數(shù)測(cè)試，有效地保留了真實(shí)存在的微生物信息（圖2 a-d）。
4、SAHMI結(jié)果驗(yàn)證 通過(guò)將SAHMI識(shí)別的微生物序列與人類基因組進(jìn)行比對(duì)，研究者發(fā)現(xiàn)通過(guò)k-mer相關(guān)性測(cè)試的微生物序列在人類基因組中映射的位置較少，使用mBodyMap從通過(guò) SAHMI 測(cè)試的皮膚樣本中評(píng)估微生物的來(lái)源，結(jié)果表明這些物種大部分是從皮膚微生物組中富集得到，與預(yù)期一致（圖2 e-f）。評(píng)估了 SAHMI 在胰腺癌樣本中的應(yīng)用表現(xiàn)，結(jié)果表明SAHMI可以有效識(shí)別癌癥樣本中的真實(shí)微生物序列（圖3）。
研究結(jié)論SAHMI流程可以從原本被忽略的數(shù)據(jù)中提取出微生物的轉(zhuǎn)錄本信息，并將其與barcode上的序列匹配，從而揭示每個(gè)宿主細(xì)胞與微生物之間的相互作用，并且在實(shí)際樣本中表現(xiàn)出了良好的微生物序列捕獲效率。 凌恩生物技術(shù)團(tuán)隊(duì)潛心攻關(guān) 推出單細(xì)胞宿主-微生物互作 研究新策略-SAHMI 通過(guò)完善的流程深入挖掘單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)微生物信息，無(wú)需額外樣本，成本低、結(jié)果置信度高，為您打開(kāi)單細(xì)胞研究新視角！ 參考文獻(xiàn) Ghaddar B, Blaser MJ, De S. Denoising sparse microbial signals from single-cell sequencing of mammalian host tissues. Nat Comput Sci. 2023 Sep;3(9):741-747. doi: 10.1038/s43588-023-00507-1. Epub 2023 Sep 18. 相關(guān)閱讀 |
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