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今天首先要介绍一本对组学数据十分友好的期刊Cancer Research（IF 12.5）。这本期刊接收对癌症研究具有高度重要性的有影响力的原创研究、综述和评论文章。据统计，该杂志对转录组方面的文章还是很欢迎的，而且对生信联合分析的文章很友好。目前国人发文量第三。对于肿瘤微环境，当前研究的最多的就是免疫细胞，尤其是在基于免疫细胞的肿瘤治疗策略的研究中得到了迅速发展。相比之下，对于基质细胞的研究就想对较少了。其实，基质细胞在肿瘤生长、代谢、转移、免疫逃逸以及治疗耐药性中也发挥着重要作用。今天带来的这篇文章从基质细胞入手，利用单细胞和空间转录组数据分析了肿瘤微环境中基质细胞的特征和治疗靶点。虽然用的是公共数据库的数据，但是却发在了Cancer Research上，怎么做到的呢？- 首先，这是一篇基于泛癌的单细胞分析，作者对16种癌症类型的214,972个非免疫基质细胞进行分析，提供了一个全面的基质细胞图谱。
- 其次，利用空间转录组数据，展示了基质细胞在肿瘤边界的空间富集，以及它们与肿瘤细胞的相互作用。
- 最后，团队还开发了一个交互式网络平台，使全球研究者能够访问、可视化和分析基质数据。
单细胞和空间转录组现在已经不是大佬课题组的专属了，经费不足的朋友可以通过公共数据库的数据集分析发文，不会分析的直接滴滴我~![]()
题目：泛肿瘤单细胞和空间转录组学的整合揭示了肿瘤微环境中基质细胞的特征和治疗靶点基质细胞是肿瘤微环境（TME）的生理基本组成部分，介导肿瘤的发展和治疗耐药性。开发一种逻辑统一的基质细胞类型鉴定和相应功能特性表征系统有助于设计针对基质细胞的抗肿瘤策略。本研究将来自258名患者的16种人类癌症类型的非免疫基质细胞与单细胞转录组学和来自7种癌症类型的16名患者的空间转录组学（ST）结合起来，描绘了肿瘤相关的基质细胞景观，并表征了不同癌症类型的非免疫基质细胞亚群的分化途径、多样性和功能。收集了来自公共数据库的16种癌症类型的214,972个非免疫基质细胞的单细胞RNA测序数据，以及来自7种癌症类型的16个患者的空间转录组数据，并对数据进行预处理。使用PCA、UMAP和基于图的聚类方法对细胞进行分型。随后，根据基因表达特征和已知的细胞标志物来注释这些基质细胞亚群。分析了不同基质细胞亚群在肿瘤微环境中的功能模块和空间位置。使用空间转录组数据分析基质细胞的空间分布。 分析了基质细胞亚群与临床结果（如预后）和治疗反应（如抗PD-1治疗）之间的关系。使用CellChat和NicheNet等工具分析不同细胞亚群之间的相互作用，特别是基质细胞与肿瘤细胞、免疫细胞之间的通讯。基于上述分析结果，探索了针对基质细胞的治疗策略，以克服肿瘤促进功能。TME中SMC和PC亚群的特征表明，纤维化和血管性TPCs与PGF+尖端强烈相互作用 肿瘤边界空间富集的ECM-CAFs与恶性细胞相互作用，促进肿瘤进展 ECM-CAF作为一个空间免疫屏障，与耗竭的T细胞相互作用，阻碍免疫反应 总之，这篇文章提供了TME中基质细胞的综合表征，以揭示它们在16种癌症类型中的共同和特异性特征。此外，团队还开发了一个交互式的基于网络的工具（下图）便于全球研究界使用该综合单细胞图谱来研究人类癌症中的基质细胞功能。单细胞+空转这对CP备受顶刊喜爱，追求高分生信论文的小伙伴一定不要错过~思路或者技术难以复现的宝子们欢迎求助我！
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