多篇文章揭示科学家们在单细胞研究中取得的新成果！

本文中，小编整理了多篇研究报告，共同解读科学家们在单细胞研究领域取得的新成果！分享给大家！

【1】Cell Stem Cell：构建单细胞图谱，将心脏瘢痕组织细胞重编程为健康的心肌细胞

doi：10.1016/j.stem.2019.05.020

每年有79万名美国人遭受心脏病发作，这会让受损的瘢痕组织存在于心脏中，并限制心脏的高效跳动能力。但是，如果科学家们能够将称为成纤维细胞的瘢痕组织细胞重编程为健康的心肌细胞会怎样呢？人们通过实验室实验和小鼠研究在这方面取得了很大进展，但人类心脏重编程仍然是一项巨大的挑战。

如今，在一项新的研究中，来自美国北卡罗来纳大学教堂山分校和加州大学欧文分校的研究人员首次开发出一种稳定的可重复使用的将人成纤维细胞重编程为心肌细胞的简约平台。通过利用最新的单细胞技术和数学模拟，他们绘制出高分辨率的分子路线图，以便指导精确和有效的重编程，相关研究结果发表在Cell Stem Cell期刊上。在过去十年里，Qian是心脏重编程研究的先驱。她的实验室开展的这项最新研究推动针对人类患者的心脏重新编程更接近现实，并且着眼于帮助数百万人从心脏病发作中康复过来。

【2】Cell：开发出将多种单细胞数据集结合在一起的新工具，有助确定细胞类型

doi：10.1016/j.cell.2019.05.006

在一项新的研究中，美国斯坦利精神病学研究中心准会员Evan Macosko、访问学者Joshua Welch及其团队开发出一种将这些数据集结合在一起的新工具。这种称为基因组实验关系关联推理（Linked Inference of Genomic Experimental Relationships， LIGER）的工具将不同的单细胞数据集整合在一起；将来自不同受试者、物种或分子衡量指标的类似细胞进行分组；针对不同组彼此之间的关系构建图谱，相关研究结果发表在Cell期刊上。

其他常见的单细胞数据集集成方法消除了不同数据集之间的差异。但是，这些差异在生物学上很重要，比如，在比较健康的和受疾病影响的细胞时。LIGER既可以保留差异，也可以识别相似之处，从而实现更丰富的分析。当这些研究人员在LIGER中加载单细胞数据集时，这种工具使用一种称为“整合性非负矩阵分解（integrative non-negative matrix factorization）”的统计方法，基于两个定义的特征---一组对细胞原始数据集是独特的因子和一组在不同数据集之间都共有的因子（通常对应于生物学上有意义的信号）---来识别和聚类细胞。这种方法使得人们能够更清晰地查看来自不同来源的细胞之间的共有特征和独特特征。

【3】Nature：首次对阿尔茨海默病进行单细胞转录组分析

doi：10.1038/s41586-019-1195-2

在美国，阿尔茨海默病影响了500多万人。在一项新的研究中，来自美国麻省理工学院的研究人员首次对阿尔茨海默病患者的单个脑细胞中表达的基因进行了综合分析。所获得的分析结果允许他们鉴定出在神经元和其他类型的脑细胞中受到影响的独特细胞通路，这一分析可能为阿尔茨海默病提供许多潜在的新型药物靶点，相关研究结果发表在Nature期刊上。

研究者Manolis Kellis教授说道，“在我看来，这项研究提供了首张图谱来研究在阿尔茨海默病中在每种细胞类型中发生了变化的所有分子过程，我们如今能够可靠地对这些细胞进行描述。它开启了一个了解阿尔茨海默病的全新时代。”这项研究显示，阿尔茨海默病患者的轴突髓鞘形成过程受到严重破坏。这些研究人员还发现，男性和女性的脑细胞在他们的基因对这种疾病的反应方式上存在显著的差异。

【4】Nature：科学家解析了单细胞分辨率下的骨髓微环境

doi：10.1038/s41586-019-1104-8

近日，纽约大学医学院等科研人员在Nature上发表了题为“The bone marrow microenvironment at single-cell resolution”的文章，解析了单细胞分辨率下的骨髓微环境。

机体的正常造血依赖造血细胞和支持造血细胞产生发育的骨髓微环境的相互作用，但是骨髓微环境分子复杂性和对应激的反应机制尚不完全清楚。在本研究中，科研人员在单细胞分辨率下，解析了小鼠骨髓血管、血管周围和成骨细胞群在稳态和应激诱导造血条件下的转录图谱。揭示了先前被忽视的骨髓微环境中的细胞异质性水平，同时揭示了造血生长因子、趋化因子和膜结合配体的细胞来源。结果表明，在压力条件下，骨髓微环境显示出明显的转录重构，包括血管周围细胞的脂肪细胞偏移。

【5】Cell：利用uliCUT&RUN方法在单细胞和单个胚胎中构建染色质上的蛋白结合图谱

doi：10.1016/j.cell.2019.03.014

在一项新的突破性研究中，来自美国匹兹堡大学和马萨诸塞大学医学院的研究人员对一种称为CUT&RUN（cleavage under targets and release using nuclease）的方法进行改进，使得在使用少量细胞（包括单细胞和单个植入前胚胎）的情形下，它适合用来研究转录因子和其他的DNA结合蛋白在染色质上的占据情况，相关研究结果发表在Cell期刊上。

鉴于CUT＆RUN可确定蛋白在染色质上的定位，它类似于广泛使用的染色质免疫沉淀（ChIP）技术。然而，目前可用的DNA结合蛋白全基因组定位方法需要数万至数百万个细胞。因此，DNA结合蛋白的体内定位方法受到严格限制，这是因为许多生物学上重要的细胞群体具有较低的细胞数量。

【6】Science：我国科学家通过优化单细胞多组学测序技术分析结直肠癌异质性

doi：10.1126/science.aao3791

在一项新的研究中，来自中国北京大学第三医院、北京未来基因诊断高精尖创新中心和北大-清华生命科学联合中心和的研究人员发现利用优化的单细胞多组学测序能够更好地揭示结直肠癌异质性，相关研究结果发表在Science期刊上。

这些研究人员指出，大多数关于结直肠癌进展的遗传学研究都涉及到探究基因表达。他们提出还需更多的研究来了解结直肠肿瘤是如何转移的。为了实现这一点，他们开发了一种允许在单个细胞中同时分析拷贝数变化、甲基化和基因表达的测序方法---这种方法将单细胞测序数据与来自染色体构象的信息、表观遗传数据和肿瘤细胞的其他特征相结合在一起。

【7】Science：利用单细胞分析揭示蝾螈再生肢体机制

doi：10.1126/science.aaq0681

在一项新的研究中，德国研究人员采用一种诱导型Cre-loxP荧光系统建立遗传标记的转基因美西螈品系用于分离成体肢体组织中的CT细胞和芽基中的CT细胞后代。他们利用scRNA-seq沿着芽基形成和再生胳膊长出的密集时间过程以及胚胎肢体的发育阶段对CT细胞进行分子分析。这种分子分析表明CT细胞表达一进入诱导再生时就失去的成体表型。这种源自CT细胞的异质细胞群体会聚到一种均匀而又短暂的芽基祖细胞状态，这种状态在后面的阶段能够重现胚胎肢体出芽样程序，相关研究结果发表在Science期刊上。

值得注意的是，这些研究人员并没有在成熟的胳膊中发现CT干细胞或芽基样前体细胞存在的证据。他们发现CT细胞亚型对再生胳膊中的近端隔室和远端隔室作出空间限制的贡献。具体而言，一种特定的CT细胞亚型---骨骼外周细胞（periskeletal cell）---在截肢部位延伸切断的骨骼，然而成纤维细胞性的CT细胞从头再生远端的骨骼节段。

【8】Genome Res：科学家开发出能对单细胞进行大规模分析的新型工具—BigSCale

doi：10.1101/gr.230771.117

近日，一项刊登在国际杂志Genome Research上的研究报告中，来自西班牙的研究人员通过研究提出了一种复杂的计算机框架来分析单细胞的基因表达水平，这一技术可以扩展到对数百万个独立的细胞进行分析处理，这项研究中，研究人员首次开发了一种工具来分析诸如大规模的单细胞RNA序列数据库，这或能极大地扩展单细胞基因组学的研究范围。

人类机体中所有的细胞都能共享相同的基因组，但由于基因表达的不同，每一个细胞都有潜力转变成为组织或器官中的特殊部分，全球的科学家们都在寻找不同细胞之间的差异所在。当前基因组学研究中所面临的挑战之一就是分析许多单个细胞来来寻找并且识别这些细胞之间的差异，而利用单细胞RNA测序技术来分析单一细胞就能帮助科学家们面对挑战，并且理解组织、器官和有机体的复杂性。通过观察每个细胞的基因表达情况，研究人员就能在极高的分辨率下来描述样本的异质性。

【9】Hepatology：单细胞分析揭示肝癌遗传异质性出现的重要原因

doi：10.1002/hep.29778

肝细胞癌是肝硬化患者死亡的主要原因，而肝癌的分子发病机制非常复杂且具有分子异质性。癌症遗传的异质性不仅表现在不同患者之间，即使是同一患者的不同肿瘤结节，甚至是同一个结节中也存在差异。肝细胞癌的分子异质性部分归因于肝癌干细胞的存在，被各种细胞表面标志物区分的不同癌症干细胞群体可能包含不同的癌症驱动基因，这就为找到分子靶向性治疗方法带来了巨大挑战。

来自美国NIH的华人学者Xin Wei Wang带领研究团队在单细胞水平对肝癌干细胞的异质性进行了全面分析，揭示了肝癌遗传异质性的重要原因。在这项研究中，研究人员结合转录组学和功能分析，在单细胞水平对肝细胞癌（HCC）细胞进行分析以获取癌症干细胞的异质性程度。研究人员提出证据表明肝癌干细胞在单细胞水平上就存在表型、功能和转录方面的异质性。他们还发现不同的癌症干细胞亚群包含不同的分子特征，有趣的是，不同癌症干细胞亚群中的不同基因都与肝细胞癌病人的预后呈独立相关性，表明肝癌干细胞转录组的多样性影响了肿瘤的异质性和肿瘤进展。

【10】Cell：开发出空间单细胞测序技术，有助揭示早期乳腺癌产生浸润性之谜

doi：10.1016/j.cell.2017.12.007

在一项新的研究中，来自美国德州大学MD安德森癌症中心的研究人员报道一种新的遗传模型可能解释着一种常见的被称作导管原位癌（ductal carcinoma in situ， DCIS）的早期乳腺癌如何进展到更为浸润性的乳腺癌，相关研究结果发表在Cell期刊上。

这项研究对如何导致DCI进展到浸润性导管癌（invasive ductal carcinoma， IDC）提供新的见解，并且对为何一些这样的癌症未被检测到提供了更清楚的理解。这一发现的取得多亏于这些研究人员开发出一种新的被称作空间单细胞测序的分析方法。研究者表示，尽管DCIS是早期乳腺癌中最为常见的形式，且经常可通过乳腺X线拍照检测到，但是这种癌症的10%到30%会进展到IDC。鉴于组织分析存在着若干技术挑战，DCIS如何确切地产生浸润性在基因组上仍未得到很好的理解。（生物谷Bioon.com）

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