【Nature communications】四篇好文简读-专题6

2022-04-06 19:56:38 浏览数 (1)

论文题目:

Structure-based machine-guided mapping of amyloid sequence space reveals uncharted sequence clusters with higher solubilities 论文摘要:

淀粉样蛋白的构象可以被多种序列所采用,但淀粉样蛋白序列空间的精确边界仍不清楚。目前绘制的淀粉样蛋白序列空间强烈偏向疏水性、β-折叠倾向的序列,这些序列形成球状蛋白的核心,并由富含Q/N/Y的酵母朊病毒构成。在这里,作者利用目前蛋白质数据库中淀粉样蛋白核心上越来越多的高分辨率结构信息来实现一种机器学习方法,称为Cordax(https://cordax.switchlab.org),探索淀粉样蛋白序列超出其当前边界。通过t分布随机邻近嵌入(t-SNE)进行聚类显示了提出的方法如何导致从疏水性淀粉样蛋白序列扩展到低脂肪含量和高电荷的簇,或螺旋和无序倾向的区域。这些簇将淀粉样蛋白的倾向性与代表序列风味的溶解性分离,这些序列与球状蛋白、功能性淀粉样蛋白或与液-液相变相关的序列中的表面暴露斑块相容。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41467-020-17207-3 server链接:

https://cordax.switchlab.org/

论文题目:

Single-cell profiling of tumor heterogeneity and the microenvironment in advanced non-small cell lung cancer

论文摘要:

肺癌是一种高度异质性的疾病。癌细胞和肿瘤微环境中的细胞共同决定了疾病的进展,以及对治疗的反应或逃避治疗。为了绘制晚期非小肺癌细胞(NSCLC)中癌细胞及其肿瘤微环境的细胞类型特异性转录组景观和肿瘤微环境,我们通过单细胞RNA测序分析了来自III/IV期NSCLC患者的42个组织活检样本,并提出了晚期非小细胞肺癌的大规模、单细胞分辨率谱。除了之前早期肺癌单细胞研究中描述的细胞类型外,我们还能够在肿瘤中识别罕见的细胞类型,如滤泡树突状细胞和T辅助17细胞。来自不同患者的肿瘤在细胞组成、染色体结构、发育轨迹、细胞间信号网络和表型优势等方面存在较大的异质性。我们的研究还揭示了肿瘤的异质性与肿瘤相关的中性粒细胞之间的相关性,这可能有助于阐明它们在NSCLC中的功能。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-22801-0

论文题目:

Single-cell analysis of diverse immune phenotypes in malignant pleural effusion

论文摘要:

不同免疫细胞之间复杂的相互作用在恶性胸腔积液(MPE)的发生发展中具有重要作用。在这里,我们对非小细胞肺癌诱导的62382个MPE细胞进行了单细胞RNA测序,以描述MPE中浸润免疫细胞的组成、谱系和功能状态。MPE中的免疫细胞显示大量转录信号,调节性T细胞、B细胞、巨噬细胞,并且将树突状细胞与血液中相应的对应细胞进行比较。辅助T细胞、毒性T细胞、调控T细胞和T滤泡辅助细胞表达多个免疫检查点或共刺激分子。细胞-细胞相互作用分析表明,与CD8 T细胞相比,调控B细胞与CD4 T细胞有更多的相互作用。巨噬细胞具有转录异质性,符合M2极化特征。此外,MPE中的免疫细胞显示出与缺氧微环境相关的糖酵解途径的普遍上调。这些发现显示了人类MPE中免疫细胞的详细图谱,并加强了对晚期非小细胞肺癌的潜在诊断和治疗靶点的理解。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-27026-9

论文题目:

Accurate estimation of cell composition in bulk expression through robust integration of single-cell information

论文摘要:

我们提出了Bisque工具来估计细胞类型的比例在整体表达。Bisque实现了一种基于回归的方法,该方法利用单细胞RNA-seq或单核RNA-seq数据来生成参考表达谱,并学习基因特异性的整体表达转换,以稳健地分解RNA-seq数据。与现有的方法相比,当参考剖面和观察到的批量表达式的生成存在显著的变化时,这些转换显著提高了分解性能。重要的是,与现有的方法相比,我们的方法非常有效,使其适合于对日益无处不在的大型基因组数据集的分析。当将大量RNA-seq和snRNA-seq数据应用于皮下脂肪和背外侧前额叶皮层表达数据集时,Bisque复现了之前论文提到的丰富和罕见细胞类型的比例和测量表型之间的关联。我们进一步提出了一种额外的操作模式,它只需要一组已知的标记基因。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41467-020-15816-6.pdf

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