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文献解读:乳腺癌转移过程中的异常发育途径

摘要

单细胞 RNA-seq 已经成为解开复杂生物系统异质性的一个强大的方法;这已经通过无监督的取样和单细胞转录状态的建模实现了细胞类型组成的体内表征。在这里,我们使用基于高通量微流体的单细胞RNA-seq方法Drop-seq在与妊娠相关乳腺癌 (PABC) 相关的转基因模型中阐明诱导转移性乳腺癌的细胞组成和功能多样性。我们用前所未有的定义描述了与妊娠相关的发育程序的激活如何导致侵袭性表型的获得。

研究结果

 

A)实验工作流程,显示了转基因MMTV-PyMT/Elf5小鼠模型的示意图、分析的肿瘤数量和通过各基因型QC过滤器的细胞数量。

 

B)通过表达和分散定义的可变基因的分布,突出显示每个主要谱系的典型典型标记。

 

C)热图显示有助于上皮、间质和免疫标记的顶层表达基因的差异表达。右上角的图显示了标记的分数和每个主要细胞谱系的细胞百分比。tSNE可视化显示了由其主要细胞谱系着色的降维后每个分析细胞的坐标。罗马数字定义每个空间形成的集群(插图)。点图显示每个主要细胞谱系的顶层差异标记物及其表达水平。左下图显示了通过EpCAM 抗体(上皮细胞)、CD45(白细胞)和双阴性细胞(基质)定义的 FACS 分析的 MMTV-PyMT 肿瘤细胞组成的代表性等高线图。小提琴图显示了每个主要细胞谱系中每个细胞的基因数量分布。

 

D)显示每个主要细胞谱系典型典型标记物表达的特征 tSNE 图。

 

文献解读:乳腺癌转移过程中的异常发育途径
图2

 

图2:PyMT肿瘤在每个主要细胞谱系中显示出强烈的细胞异质性。

 

A)显示在每个主要细胞谱系中定义的细胞簇及其相对频率的tSNE图。最右边的列描绘了每个簇的主要起源细胞谱系,显示6个上皮起源的簇,5个免疫簇和5个间质簇。

 

B)显示定义每个簇的顶级差异表达基因的热图。

 

C)簇树模拟在不同聚类分辨率下每个主要细胞类型隔室中的不同簇的系统发育关系。红线虚线表示所选的分辨率。簇树中的彩色圆圈表示在面板A中所示的tSNE曲线图中表示的簇的原点,完整的簇树可以在附图4A中找到。

 

D)可视化免疫谱系(上)和基质(下)中每个已定义簇的顶级差异基因。

 

E)使用免疫和间质隔室中按簇划分的XCell算法的每个元签名的记分值进行细胞识别。

 

文献解读:乳腺癌转移过程中的异常发育途径
图3

 

图3:PyMT肿瘤中癌细胞多样性的注释。

 

A)由k-均值聚类分析定义的细胞群的可视化。底部的面板显示了每个细胞群的最高表达基因的基因表达热图。

 

B)在定义的tSNE维度中按基因型划分的细胞分布。桑基图显示了每种基因型对细胞团的贡献。聚类数由显性基因型(一个基因型的细胞含量>2倍)、ELF5(红色)、WT(绿色)着色。小提琴图显示ELF5(上图)和PyMT(下图)在每个细胞簇中的表达。

 

C)散点图显示FACS数据,以使用定义乳腺上皮分级结构(EpCAM、CD49f、Sca1和CD49b)的标准抗体来定义PyMT肿瘤中的肺泡祖细胞与管腔祖细胞的百分比(EPCAM、CD49f、Sca1和CD49b)。每个点代表一个动物(WTn=6和ELF5n=5);底板是每个基因型的一个重复的代表性FACS图。

 

D)表示每个PyMT簇中转录乳腺上皮标志物的表达水平(红色喷射)和表达细胞数(点大小)的点图。

 

E)按基因型着色的每个PyMT簇中顶级差异标记基因的表达水平的圆点图。黄色矩形突出显示了每个簇代表的顶级基因。

 

图4

 

图4:PyMT癌细胞的谱系轨迹。

 

A)使用Monocle2中的DDRTree方法沿着定义乳腺上皮体系主要谱系的基因签名对PyMT癌上皮细胞进行假定时比对。右边的面板显示了按基因型划分的细胞状态分布。

 

B)将由伪时间分析定义的状态投影到tSNE群集坐标整体和每个伪时间状态(小型化的tSNE曲线图)。右图按基因型显示投影。

 

C)小区标识(根据图3的k-均值聚类)和小区谱系标识(伪时间分析)的叠加表示,条形图(右侧)中示出了属于每个定义状态的每个群集中的小区的比例。

 

结论

 

我们的研究表明,癌细胞的分类结构与上皮乳腺层次结构的谱系具有可比性,揭示了疾病进展过程中癌细胞的高度动力学和可塑性。

 

DOI:10.1101/624890

 

参考文献

 

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