Nature Communications
2024.05.21
Hongjun Fu & Qin Ma | The Ohio State University
研究背景
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ssREAD 概述——ssREAD服务器构建
ssREAD数据库依托于2 × 128 核 AMD EPYC 7H12 CPU、64GB RAM 和 8×NVIDIA A100 80GB GPU 的 HPE XL675d RHEL 系统上。后端服务器采用 TypeScript 编写，并使用 koa.js 框架构建，提供独立的用户身份验证和授权服务。前端是用NUXT构建的，利用Vuetify作为UI库和数据可视化。前端和后端服务器之间的通信是使用 REST API 启用的。这种简化的服务器结构确保了 ssREAD 的稳健、高效和可扩展的性能。这个数据库共有1053个样本，整合为277个集成数据集，共计733万细胞。它还包含381个空间转录组数据。每个数据集都标注了物种、性别、大脑区域、疾病/控制状态、年龄和 AD Braak分期等详细信息（图1）。所有数据集均从 Broad Institute SingleCellPortal、Gene Expression Omnibus （GEO）和 Synapse收集和下载。
图1
/// 02
亚群空间信息分析揭示 AD 的细胞异质性
为了说明ssREAD数据分析工作流程和功能，作者使用了两个ST数据（ST01101和ST01103），包含了六个大脑皮层的注释信息（图2）。研究团队对每个皮层的AD和对照样品进行了差异分析和通路富集，并评估了差异基因间的一致性。结果显示AD和对照组各皮层间存在重叠的DEGs，其中皮层第 5 层与 AD 的变化高度相关，包括神经原纤维 tau 缠结的累积等。通过对亚群空间信息多维探索，进一步证明了ssREAD在挖掘AD复杂空间信息方面的潜力。
ssREAD通过对空间和单细胞转录组综合分析揭示AD的病理生理特征
ssREAD最突出的分析之一是通过整合sc/snRNA-seq和ST数据实现点反卷积。该分析选择 50,000 个细胞的“子集”，提高了计算效率，同时确保细胞亚型的稳定注释。该图谱有效地揭示了 23 种细胞类型的分布特征。除了细胞类型之外，该图谱还包括Braak 分期、Thal phase、性别和种族的分类。如下图所示，样本之间在Braak阶段、 Thal phase和种族之间没有批次效应。然而，细胞亚群间存在明显的性别偏向差异，这可能导致AD存在病理性性别偏向差异。结合病理分类，研究人员发现GJA1为 AD 发病机制的关键调节因子，与 AD 淀粉样蛋白、tau 病理学和认知功能相关，而星形胶质细胞 GJA1 的耗竭与神经保护有关。
在细胞水平上揭示阿尔茨海默病的性别特异性差异
ssREAD能够阐明AD在性别之间的异质性。如下图所示，研究人员使用包含性别分类的16个样本，注释了13 种细胞类型即动脉细胞、星形胶质细胞、毛细血管细胞、室管膜细胞、成纤维细胞、小胶质细胞、神经元、少突胶质细胞祖细胞、少突胶质细胞、周细胞、平滑肌细胞、T 细胞等。随后按性别划分每种细胞类型的比例。结果显示，女性细胞类型中的少突胶质细胞、星形胶质细胞和小胶质细胞比男性多。细胞组成的这种性别差异引发了关于这些变化在疾病发病机制和进展中的潜在作用的思考，值得进一步研究。研究人员进一步比较了四组样品间的差异基因，包括男性AD患者，女性AD患者，男性对照组和女性对照组，数据分析解码了组间独特和共享的基因特征。研究结果表明，性别和疾病状态能够塑造细胞的独特的转录组景观，对理解AD的潜在分子机制和开发靶向疗法具有深远的影响。
结果讨论
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作者丨谢芹
审稿丨杨树广、周峰泉
推文编辑 | 聂睿
