近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院健康所李雪玲研究員在燒傷皮膚基因表達時(shí)序分析方面取得新進(jìn)展，開(kāi)發(fā)了一種基于高分辨率細胞類(lèi)型反卷積組模式分析燒傷后皮膚基因表達隨時(shí)間變化過(guò)程的方法。相關(guān)研究結果發(fā)表在美國燒傷協(xié)會(huì )會(huì )刊 Journal of burn care & research: official publication of the American Burn Association。 

　　分析燒傷皮膚基因表達隨時(shí)間變化過(guò)程對于適時(shí)治療（therapeutic timing）至關(guān)重要。過(guò)去三十多年中，針對組織bulk轉錄組的基因表達譜分析為最常用的數據分析手段，但是該技術(shù)不能區分因為細胞類(lèi)型數量和細胞類(lèi)型特異性的基因表達變化等混淆因素的影響，僅能夠判定所有細胞類(lèi)型的平均基因表達變化。然而，皮膚組織的基因表達變化原因，既由細胞基因表達變化即細胞狀態(tài)變化，也由細胞類(lèi)型分數和數目變化所引起的綜合結果。精確區分細胞分數和基因表達變化，挖掘燒傷后細胞和基因靶標，對促進(jìn)臨床傷口愈合具有重要意義。 

　　基因表達譜呈現出較強的細胞類(lèi)型特異性，是構建細胞類(lèi)型分子標簽的理論基礎，然而高分辨率細胞類(lèi)型反卷積要求bulk樣本數目高于細胞類(lèi)型數目。早在2012年，李雪玲研究員在University of Texas Medical Branch at Galveston工作期間，深入參與了美國燒傷協(xié)會(huì )Genomics項目, 分析燒傷后血液、皮膚、肝和心臟基因表達變化。在此基礎上，李雪玲研究員帶領(lǐng)團隊，開(kāi)發(fā)了一種使用CIBERSORTx高分辨率細胞類(lèi)型反卷積組模式方法，分析pooled 皮膚bulk轉錄組數據，該方法能夠鑒別引起bulk基因擾動(dòng)的細胞分數和基因表達變化來(lái)源。研究人員首先整合血液和皮膚單細胞數據，構建了皮膚8細胞和7細胞類(lèi)型參考標簽-Sig_Na，在獨立純化細胞微陣列數據集上與報道的Derm2皮膚類(lèi)型參考標簽進(jìn)行反卷積準確度比較，證明了Sig_Na的優(yōu)越性，并進(jìn)一步在純化細胞類(lèi)型的跨平臺RNA-seq bulk測序數據上證明了其準確度。同時(shí)，發(fā)明一種通過(guò)添加白噪音的bulk樣本擴增技術(shù)，克服了高分辨率細胞類(lèi)型反卷積中bulk樣本數目不足而導致模型無(wú)法應用缺憾，擴展了模型的適用范圍。最后，基于Sig_Na對7種細胞類(lèi)型：皮膚角質(zhì)細胞、皮膚成纖維細胞、黑色素細胞、嗜中性粒細胞、巨噬細胞、T細胞、內皮細胞進(jìn)行組模式高分辨率細胞類(lèi)型反卷積。接下來(lái)，利用純化角質(zhì)細胞類(lèi)型的RNA-Seq時(shí)間表達變化數據作為獨立驗證集（3個(gè)時(shí)間點(diǎn)），驗證了高分辨率細胞類(lèi)型反卷積準確性。并就皮膚脂肪細胞高分辨率反卷積進(jìn)行了初步嘗試，利用白色脂肪細胞和褐色脂肪細胞特異性基因表達標志物，在bulk轉錄組上驗證了燒傷皮膚中存在白色脂肪褐色化過(guò)程。最后，指出高分辨率細胞類(lèi)型反卷積的深度學(xué)習模型和燒傷數據采集等未來(lái)發(fā)展方向。 

　　李雪玲研究員為本文的通訊作者。該研究工作受到國家自然科學(xué)基金、安徽省醫學(xué)重點(diǎn)專(zhuān)項等多個(gè)項目資助。 

　　文章鏈接：https://doi.org/10.1093/jbcr/irad178