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Cell经典案例 | 单细胞ATAC与单细胞转录组测序整合分析思路
发布日期:2019-09-09浏览:
一句话&一张图总结~
 
本文采用单细胞ATAC-Seq,分析10类已定义的人类造血系统分化类型中ATAC测序数据,构建造血细胞分化中染色质变化轨迹;并整合单细胞转录组数据,构建转录因子动态调控的轨迹,描绘人类造血分化中基因调控通路的变化机制。
 
 
图1
 
研究主要结果
 
一、单细胞染色质对不同造血细胞类型的可接近性
 
使用FACS从CD34+人骨髓中分离出8个不同细胞群,冷冻保存。接下来对冷冻细胞进行scATAC-seq。
 
 
图2
 
在代表6个人供体的总共30个独立的单细胞实验中描绘了染色质可接近性图谱(chromatin accessibility landscapes, CAL),每个祖细胞群体来自两个或更多个供体;聚集的单细胞染色质可接近性概况非常类似于CD34 + ATAC-seq谱(图3D)。
 
 
图3 沿TET2基因座的单细胞表观基因组谱
 
二、通过不同聚类方法,观察到常见髓系祖细胞(CMP)和粒细胞-巨噬细胞祖细胞(GMP)中的异质性,并沿发育轨迹进一步划分异质细胞类型
 
应用k-medoids聚类定义造血细胞类型,获得14个独特聚类(图4A和4B),这些与先前定义的人造血细胞亚群(基于细胞表面标记)(图4C)和与造血相关的TF motif可接近性的变化大致重叠(图4D)。
使用k-medoids聚类,发现CMP分成4个聚类,并鉴定了1,801个差异的可接近区域,这证实了CMP转录异质性的作用。
 
 
图4
 
对来自CD123表达的三个不同区域的细胞进行scATAC-seq、bulk ATAC-seq和bulk RNA-seq进一步划分GMP谱系(图5E)。
 
Bulk ATAC-seq和RNA-seq数据揭示GMP-A和GMP-C群体中大量的染色质可接近性和转录组学差异(图5F)。同时,来自三个细胞组分的scATAC-seq数据显示髓样分化的早期(GMP-A)和晚期(GMP-C)阶段的强烈分离(图5G,5H)。
 
 
图5 分化轨迹
 
三、整合单细胞ATAC-seq和单细胞RNA-seq数据
 
●   在motif区域将转录因子的表达与染色质可接近性变化相关联
 
跨不同骨髓拟时间,将转录因子表达与转录组因子motif的Z评分相关联,以相关性系数R>0.5进行过滤,最终确定了11个转录因子,他们定义了骨髓发育的不同阶段。
 
 
 
图6
 
单细胞ATAC-seq与RNA-seq相结合,解决了主调节因子表达的时间动态和骨髓细胞发育中相关的染色质变化,为进一步的功能研究和分析相关的调节变化分析提供了资源。
 
●   调控元件与靶基因相关联
 
在骨髓分化期间表征基因座特异性顺式调节动力学,筛选具有高片段计数的调控元件且在有序细胞中具有显著的可变性,鉴定了14,005个顺式调节元件用于分析。其高度异质性的可接近性变化模式(图7A-7C)表明有限数量的TF motif可接近性模式可以在各个调节元件处诱导染色质可接近性变异
 
分析揭示了多种调节元件行为,范围从快速到慢速抑制HSC调节元件和快速-慢速-激活单核细胞调节元件,推断远端调节元件的动态激活模式与附近表达基因之间的相关性可用于将增强子连接至靶基因(图7C),还发现围绕CEBPD的动态调节元件与CEBPD表达高度相关(图7D)。
 
计算10 Mb注释转录起始位点内调控元件与动态基因的相关性,发现近端调控元件(<100 kb)与附近的基因表达相关性更高(图7E、7F)。进一步测试先前定义的顺式连锁表达数量性状基因座(cis-eQTL)是否与使用这些整合的单细胞数据鉴定的增强子-基因相互作用重叠,发现cis-eQTL强烈富集scATAC/scRNA-seq相关峰-基因对(图7G)。
 
 
图7 调节元件动力学将远端元素与基因相联系
 
 
因此,ATAC-seq和基因表达之间的统计学联系可以作为将增强子与靶基因启动子功能性连接的手段。
 
结论:
 
通过单细胞ATAC-seq和RNA-seq的整合分析,提供对人类造血功能的调节特征和动态见解。
在实验或分析上进一步整合多种单细胞数据类型并改进,将为发育或疾病研究提供单细胞水平上的视角。
 
参考文献:
 
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).
 
    一句话&一张图总结~
 
 
 
本文采用单细胞ATAC-Seq,分析10类已定义的人类造血系统分化类型中ATAC测序数据,构建造血细胞分化中染色质变化轨迹;并整合单细胞转录组数据,构建转录因子动态调控的轨迹,描绘人类造血分化中基因调控通路的变化机制。
 
 
 
 
 
图1
 
研究主要结果
 
单细胞染色质对不同造血细胞类型的可接近性
 
 
 
使用FACS从CD34+人骨髓中分离出8个不同细胞群,冷冻保存。接下来对冷冻细胞进行scATAC-seq。
 
 
 
图2
 
 
 
在代表6个人供体的总共30个独立的单细胞实验中描绘了染色质可接近性图谱(chromatin accessibility landscapes, CAL),每个祖细胞群体来自两个或更多个供体;聚集的单细胞染色质可接近性概况非常类似于CD34 + ATAC-seq谱(图3D)。
 
 
 
 
 
图3 沿TET2基因座的单细胞表观基因组谱
 
通过不同聚类方法,观察到常见髓系祖细胞(CMP)和粒细胞-巨噬细胞祖细胞(GMP)中的异质性,并沿发育轨迹进一步划分异质细胞类型
 
 
 
 
 
应用k-medoids聚类定义造血细胞类型,获得14个独特聚类(图4A和4B),这些与先前定义的人造血细胞亚群(基于细胞表面标记)(图4C)和与造血相关的TF motif可接近性的变化大致重叠(图4D)。
 
 
 
使用k-medoids聚类,发现CMP分成4个聚类,并鉴定了1,801个差异的可接近区域,这证实了CMP转录异质性的作用。
 
 
 
 
 
图4
 
 
 
对来自CD123表达的三个不同区域的细胞进行scATAC-seq、bulk ATAC-seq和bulk RNA-seq进一步划分GMP谱系(图5E)。
 
 
 
Bulk ATAC-seq和RNA-seq数据揭示GMP-A和GMP-C群体中大量的染色质可接近性和转录组学差异(图5F)。同时,来自三个细胞组分的scATAC-seq数据显示髓样分化的早期(GMP-A)和晚期(GMP-C)阶段的强烈分离(图5G,5H)。
 
 
 
 
 
图5 分化轨迹
 
 
 
整合单细胞ATAC-seq和单细胞RNA-seq数据
 
 
 
 
 
●   在motif区域将转录因子的表达与染色质可接近性变化相关联
 
 
 
跨不同骨髓拟时间,将转录因子表达与转录组因子motif的Z评分相关联,以相关性系数R>0.5进行过滤,最终确定了11个转录因子,他们定义了骨髓发育的不同阶段。
 
 
 
 
 
图6
 
 
 
单细胞ATAC-seq与RNA-seq相结合,解决了主调节因子表达的时间动态和骨髓细胞发育中相关的染色质变化,为进一步的功能研究和分析相关的调节变化分析提供了资源。
 
 
 
●   调控元件与靶基因相关联
 
 
 
在骨髓分化期间表征基因座特异性顺式调节动力学,筛选具有高片段计数的调控元件且在有序细胞中具有显著的可变性,鉴定了14,005个顺式调节元件用于分析。其高度异质性的可接近性变化模式(图7A-7C)表明有限数量的TF motif可接近性模式可以在各个调节元件处诱导染色质可接近性变异。
 
 
 
分析揭示了多种调节元件行为,范围从快速到慢速抑制HSC调节元件和快速-慢速-激活单核细胞调节元件,推断远端调节元件的动态激活模式与附近表达基因之间的相关性可用于将增强子连接至靶基因(图7C),还发现围绕CEBPD的动态调节元件与CEBPD表达高度相关(图7D)。
 
 
 
计算10 Mb注释转录起始位点内调控元件与动态基因的相关性,发现近端调控元件(<100 kb)与附近的基因表达相关性更高(图7E、7F)。进一步测试先前定义的顺式连锁表达数量性状基因座(cis-eQTL)是否与使用这些整合的单细胞数据鉴定的增强子-基因相互作用重叠,发现cis-eQTL强烈富集scATAC/scRNA-seq相关峰-基因对(图7G)。
 
 
 
 
 
 
 
图7 调节元件动力学将远端元素与基因相联系
 
 
 
因此,ATAC-seq和基因表达之间的统计学联系可以作为将增强子与靶基因启动子功能性连接的手段。
 
 
 
 
结论
 
 
 
通过单细胞ATAC-seq和RNA-seq的整合分析,提供对人类造血功能的调节特征和动态见解。
 
在实验或分析上进一步整合多种单细胞数据类型并改进,将为发育或疾病研究提供单细胞水平上的视角。
 
 
 
 
 
 
 
参考文献
 
 
 
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).
 
 
 
    一句话&一张图总结~
 
 
 
本文采用单细胞ATAC-Seq,分析10类已定义的人类造血系统分化类型中ATAC测序数据,构建造血细胞分化中染色质变化轨迹;并整合单细胞转录组数据,构建转录因子动态调控的轨迹,描绘人类造血分化中基因调控通路的变化机制。
 
 
 
 
 
图1
 
研究主要结果
 
单细胞染色质对不同造血细胞类型的可接近性
 
 
 
使用FACS从CD34+人骨髓中分离出8个不同细胞群,冷冻保存。接下来对冷冻细胞进行scATAC-seq。
 
 
 
图2
 
 
 
在代表6个人供体的总共30个独立的单细胞实验中描绘了染色质可接近性图谱(chromatin accessibility landscapes, CAL),每个祖细胞群体来自两个或更多个供体;聚集的单细胞染色质可接近性概况非常类似于CD34 + ATAC-seq谱(图3D)。
 
 
 
 
 
图3 沿TET2基因座的单细胞表观基因组谱
 
通过不同聚类方法,观察到常见髓系祖细胞(CMP)和粒细胞-巨噬细胞祖细胞(GMP)中的异质性,并沿发育轨迹进一步划分异质细胞类型
 
 
 
 
 
应用k-medoids聚类定义造血细胞类型,获得14个独特聚类(图4A和4B),这些与先前定义的人造血细胞亚群(基于细胞表面标记)(图4C)和与造血相关的TF motif可接近性的变化大致重叠(图4D)。
 
 
 
使用k-medoids聚类,发现CMP分成4个聚类,并鉴定了1,801个差异的可接近区域,这证实了CMP转录异质性的作用。
 
 
 
 
 
图4
 
 
 
对来自CD123表达的三个不同区域的细胞进行scATAC-seq、bulk ATAC-seq和bulk RNA-seq进一步划分GMP谱系(图5E)。
 
 
 
Bulk ATAC-seq和RNA-seq数据揭示GMP-A和GMP-C群体中大量的染色质可接近性和转录组学差异(图5F)。同时,来自三个细胞组分的scATAC-seq数据显示髓样分化的早期(GMP-A)和晚期(GMP-C)阶段的强烈分离(图5G,5H)。
 
 
 
 
 
图5 分化轨迹
 
 
 
整合单细胞ATAC-seq和单细胞RNA-seq数据
 
 
 
 
 
●   在motif区域将转录因子的表达与染色质可接近性变化相关联
 
 
 
跨不同骨髓拟时间,将转录因子表达与转录组因子motif的Z评分相关联,以相关性系数R>0.5进行过滤,最终确定了11个转录因子,他们定义了骨髓发育的不同阶段。
 
 
 
 
 
图6
 
 
 
单细胞ATAC-seq与RNA-seq相结合,解决了主调节因子表达的时间动态和骨髓细胞发育中相关的染色质变化,为进一步的功能研究和分析相关的调节变化分析提供了资源。
 
 
 
●   调控元件与靶基因相关联
 
 
 
在骨髓分化期间表征基因座特异性顺式调节动力学,筛选具有高片段计数的调控元件且在有序细胞中具有显著的可变性,鉴定了14,005个顺式调节元件用于分析。其高度异质性的可接近性变化模式(图7A-7C)表明有限数量的TF motif可接近性模式可以在各个调节元件处诱导染色质可接近性变异。
 
 
 
分析揭示了多种调节元件行为,范围从快速到慢速抑制HSC调节元件和快速-慢速-激活单核细胞调节元件,推断远端调节元件的动态激活模式与附近表达基因之间的相关性可用于将增强子连接至靶基因(图7C),还发现围绕CEBPD的动态调节元件与CEBPD表达高度相关(图7D)。
 
 
 
计算10 Mb注释转录起始位点内调控元件与动态基因的相关性,发现近端调控元件(<100 kb)与附近的基因表达相关性更高(图7E、7F)。进一步测试先前定义的顺式连锁表达数量性状基因座(cis-eQTL)是否与使用这些整合的单细胞数据鉴定的增强子-基因相互作用重叠,发现cis-eQTL强烈富集scATAC/scRNA-seq相关峰-基因对(图7G)。
 
 
 
 
 
 
 
图7 调节元件动力学将远端元素与基因相联系
 
 
 
因此,ATAC-seq和基因表达之间的统计学联系可以作为将增强子与靶基因启动子功能性连接的手段。
 
 
 
 
结论
 
 
 
通过单细胞ATAC-seq和RNA-seq的整合分析,提供对人类造血功能的调节特征和动态见解。
 
在实验或分析上进一步整合多种单细胞数据类型并改进,将为发育或疾病研究提供单细胞水平上的视角。
 
 
 
 
 
 
 
参考文献
 
 
 
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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