高分的期刊，往往只需要最创新的分析方法，略微出手，便能拿下Nature Communications！
今天咱们讲讲生信顶流-单细胞测序。大家都在用，然而，探索肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）一直存在一个问题，如何跨越不同研究做比较分析，毕竟巨噬细胞表型分类模式已经从简单的M1/M2二分法演变为一个更复杂的模型。果叔今天要分享的这篇NC，带来了一把新“利器”——一种创新的比较工具，主要是利用单细胞测序技术突破性地构建了一个涵盖17种肿瘤类型的泛癌肿瘤相关巨噬细胞（TAM）图谱，能精细地剖析TAMs的特性，揭示它们与T细胞的相互作用。
诶，肯定有人要问了：这种比较工具的开发对肿瘤研究有何意义？
关键是提供了一个深入理解肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）复杂多样性的途径。比较不同肿瘤类型中的TAMs，能更好地揭示它们在肿瘤发展和免疫治疗反应中的作用，为开发新的治疗策略和预测疗效提供关键信息支持。有这好工具，果叔一看到马上分享给了大家，想每日获取最新热点，别忘了点个关注~PS：重点强调：30多项研究的scRNAseq数据全开源！！肿瘤方向小伙伴抓紧使用吧，服务器别忘了给自己提前安排好！当然缺乏好的选题和创新思路，以上问题都可以找果叔助力，效率拉满噢~
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题目：使用泛癌症图谱研究肿瘤相关巨噬细胞作为免疫治疗反应的调节因子
影响因子：IF=14.7
发表时间：2024年7月
公众号后台回复“111”领取文献资料，文件编号：241103
研究背景
TAMs的重要性和多样性：TAMs是肿瘤微环境的关键成分，具有多种功能，其分类从M1/M2二分法发展到更复杂的模型，但缺乏全面的单细胞图谱。研究旨在，构建TAM单细胞图谱，分析其多样性，研究其与肿瘤和免疫治疗的关系。
数据来源和处理
先从文献和基因表达综合数据库（GeneExpressionOmnibus）中搜索相关研究，选择32项研究的数据，涵盖17种癌症类型。数据包括来自肿瘤组织、邻近正常组织以及血液、淋巴结等其他部位的细胞，总计363,315个TAMs或巨噬细胞样细胞（单核细胞）。
l使用标准的scRNAseq管道对数据进行处理。
l进行批次校正和数据整合，比较多种方法后选择SeuratRPCA算法。
l对整合后的数据进行聚类和差异表达分析，使用Seurat中的原生方法。
图1 泛癌、肿瘤相关巨噬细胞图谱概述
研究结果
1.大规模的TAM图谱构建
通过基于图的聚类方法鉴定出23个TAM集群，使用Louvain算法在Seurat中实现。对每个集群进行特征描述，包括鉴定其标记基因和相关通路。通过层次聚类分析集群间的关系。验证聚类方法的有效性，将已知的TAM多样性标记映射到各个集群。
图2 肿瘤中巨噬细胞团簇的详细特征
2.TAM图谱的集群分析
分析不同集群的功能特征：
部分集群与炎症相关，如集群2、6、7、8、10和17。
一些集群具有免疫调节功能，如集群1。
还有集群与特定细胞类型相关，如集群0代表肺泡巨噬细胞，集群19为经典单核细胞。
分析不同癌症类型和组织部位中TAM集群的分布差异：
在CRC和LIHC肿瘤比较中，发现部分集群在不同条件下比例不同。
对黑色素瘤和GBM的比较也显示出巨噬细胞子集比例的差异。
在不同组织学类型（如LUAD和LUSC）以及不同分子亚型（如不同受体状态的乳腺癌）中，TAM组成也存在差异。
图3 检测肿瘤基因型/表型和环境对巨噬细胞组成的影响
3.TAM的特征定义、评估和免疫治疗反应的关联分析
基于每个集群的差异表达标记定义scRNAseq集群基因表达特征。在包含所有细胞类型的第二个图谱中评估这些特征在批量数据中的有效性，确定巨噬细胞特异性的“金标准”特征。
使用扩展的CPI1000+队列（包含1446名接受免疫检查点抑制剂治疗的患者的批量RNA-seq数据），分析“金标准”特征在应答者和非应答者之间的表达差异。发现多个集群特征与免疫治疗反应相关，如20_TDoub和8_IFNGMac特征在应答者中富集，18_ECMMac特征在非应答者中富集。进一步研究TAM-T细胞相互作用在免疫治疗反应中的作用，通过分析较小的TAMs和T细胞图谱，发现部分集群在不同MANA分数的样本中比例不同。通过空间转录组数据集验证18_ECMMac集群在组织中的存在，并分析其与其他细胞的空间关系。
图4 TAM亚群与免疫检查点抑制剂反应的关系
4.图谱的应用与验证
先将数据集映射。对来自口腔癌研究的scRNAseq数据中的TAMs映射到构建的泛癌图谱上，验证图谱作为资源的实用性。
发现口腔癌数据集中的TAMs主要映射到图谱中的特定集群，且标记基因表达一致。
与现有模型的关联如何？将图谱与现有巨噬细胞多样性模型进行关联，通过分析关键标记基因在不同表达水平下的细胞集群归属，展示图谱在量化多样性“光谱”方面的作用。
图5 作为资源的地图集
文章小结
构建的图谱全面展示了TAM的多样性和复杂性，其表型受肿瘤内在和环境因素影响。
不同的TAM子集在肿瘤发展中具有不同的功能，如促进肿瘤细胞侵袭、血管生成、免疫逃逸和转移等。特定的TAM子集与免疫治疗反应相关，为开发针对TAMs的免疫治疗策略提供了潜在靶点。
总的来说，这个图谱为将来研究提供了宝贵的资源和参考，可用于进一步研究TAMs在肿瘤中的作用机制，以及开发新的治疗方法。PS：好工具早点使用起来吧~数据收集、筛选、分析流程还不会或者存在问题的小伙伴，找果叔能大大加快解决的速度噢～别让繁琐的分析过程拖慢了你的科研速度！
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