NBT:单细胞适应性免疫受体库揭示淋巴细胞发育起源

单细胞基因组学推动了人类免疫学进展【1,2】,适应性免疫受体(adaptive immune receptor, AIR)测序与mRNA表达的结合更是建立了AIR谱与细胞表型的直接联系,成为淋巴细胞发育和功能研究的有效手段【3,4】。

近日,来自剑桥维康桑格研究所的Zewen Kelvin Tuong,Menna R. Clatworthy和Sarah A. Teichmann团队联合,在Nature Biotechnology上发表了题为Dandelion uses the single-cell adaptive immune receptor repertoire to explore lymphocyte developmental origins的文章。作者开发了一个算法——Dandelion,将标准的V(D)J分析流程应用至单细胞,带来了一些重要的Contig注释,有助于非直接产生的和部分拼接Contig的识别。作者设计了一个策略使得产生的AIR特征能够同时用于差异V(D)J使用分析和拟时序轨迹推断,在人胸腺细胞发育中具有极大应用潜力。

Dandelion基于AIRR数据模式,与现有的AIRR工具兼容,在10X Genomics cellranger的vdj产出数据上也适用,可作为不同AIRR分析工具和单细胞软件的衔接,能够应用于单细胞BCR, αβTCR和γδTCR数据分析,产出突变特征,γδTCR注释等信息,也能识别未剪切的基因比对。为更好地平衡基因表达和AIR数据,作者引入了一个新的分析策略,生成了一个假bulk的‘V(D)J feature space’,将数据格式进行转换从而有利于下游分析。这也成为了Dandelion的主要特征,其产出的‘V(D)J feature space’能够进行差异TCR/BCR使用分析,并通过邻近细胞的‘V(D)J feature space’进行拟时序轨迹推断,很好地解决了目前拟时序分析方法在免疫细胞发育分析上的应用问题。

文章详细介绍了对应的数据处理流程,并证实了Dandelion的确能够提供更为完善的Contig注释,V(D)J trajectory也准确地模拟了T细胞的发育,且由于信噪比更低,假bulk的效果要优于单细胞,这在多个拟时序推断的方法上都是稳健的,但Palantir会输出分支概率信息,这对于CD4/8谱系决定解析非常实用。

作者注意到在单细胞V(D)J数据中,有大量非直接产生的的contigs,其中BCR contigs只有B细胞谱系表达,而TRB contigs在许多细胞类型谱系中都表达。Pre–pro B和B1 cells只表达TRB不表达TRG/D contigs,提示它们可能有共同的发育路径而绕过了pro-/pre-B细胞阶段,这可能是B1细胞BCR非编码插入更短的原因。进一步地,作者检测了编码TFs的基因及细胞表面蛋白的表达水平,发现它们大体上都遵循TRBJ推断的轨迹,此外作者还发现了一些新的可用于定义DN阶段的基因,这些基因拥有比以往文献报道的更高的分辨率。最后,作者在人胎儿髓系细胞中进行了分析,试图解析起始BCR重排的pDCs的来源,但受限于细胞数,没有能够比较其与早期B细胞发育间是否存在重合。

总的来说,Dandelion在多个方面的表现都优于现有方法,其优点包括更精细的contig注释,识别非直接产生的contigs,鉴定multi-J mapping和回收更多γδTCR contigs。改进的流程为scVDJ-seq带来了机遇和挑战。

原文链接:https://doi.org/10.1038/s41587-023-01734-7


参考文献

1. Papalexi, E. & Satija, R. Single-cell RNA sequencing to explore immune cell heterogeneity. Nat. Rev. Immunol. 18, 35–45 (2018).

2. Efremova, M., Vento-Tormo, R., Park, J.-E., Teichmann, S. A. & James, K. R. Immunology in the era of single-cell technologies. Annu. Rev. Immunol. 38, 727–757 (2020).

3. Suo, C. et al. Mapping the developing human immune system across organs. Science 376, eabo0510 (2022).

4. Domínguez Conde, C. et al. Cross-tissue immune cell analysis reveals tissue-specific features in humans. Science 376, eabl5197 (2022).

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