通常在做单细胞分析的时候我们都是选择前多少个主成分，然后做后续的降纬、聚类分析，主成分中信息，可能不会太在意，咱们看看今天这篇文章是怎么利用这个信息的。
PC1（第一主成分）通常表示在数据集中具有最大方差的方向，即在数据中最主要的变化趋势。他发现捕捉了巨噬细胞在未刺激和IFNγ刺激（两个不同分组）条件下的表达梯度。（上图d和e）
在该研究中，PC1显示了炎症相关基因的变化梯度，包括抗原呈递相关的HLA-DQB1、炎症性细胞因子（如CCL2和CXCL10）、以及补体系统（如C1QB）的表达情况。这些基因是炎症状态的关键标记，通过观察PC1的变化，研究者能够直观地了解这些基因扰动如何影响巨噬细胞的炎症状态分布。
其实我也见过很多文章利用了这个主成分信息，特别是，这些主成分能将自己的分组分开的情况下，那就很适合去探究。有一些甚至把他们与拟时序或者时间/发育分组的结果结合，其实也就是提取一些关键的基因。各种取交集基因啥的，也都有人操作。
新研究揭示炎症巨噬细胞状态的调控机制，揭示TNF mRNA的m6A修饰在炎症中的作用
在巨噬细胞这一具备高度功能可塑性的免疫细胞中，慢性炎症会诱导其进入持续的炎症状态，从而加剧疾病的发生与进展。然而，驱动这些状态产生的调控机制仍未被充分揭示。近日，发表在《Nature Genetics》的一项研究提出了一种系统性的功能基因组学方法，通过在小鼠和人类巨噬细胞中进行基因扰动筛选，识别了与炎症状态相关的调控回路，特别是TNF mRNA的m6A修饰对炎症产生的影响。
系统性扰动筛选揭示五种炎症状态
研究团队使用单细胞CRISPR筛选技术对小鼠和人类巨噬细胞进行了基因扰动筛选，分析了巨噬细胞在不同基因扰动下的状态变化，最终识别出五种与巨噬细胞功能密切相关的炎症状态：抗原呈递、髓系细胞募集、炎症性细胞因子、骨桥蛋白和载脂蛋白。这五种状态中的基因调控机制被揭示为调控了炎症反应的不同方面，例如调节细胞迁移、抗原呈递和细胞因子的分泌。
m6A修饰对TNF mRNA的稳定性和分泌的影响
在筛选过程中，研究者发现m6A修饰的调控因子，如WTAP和ZC3H13，能够通过对TNF mRNA的m6A修饰来调控其稳定性。当m6A写入组分（如WTAP和ZC3H13）被敲除后，TNF mRNA的稳定性增加，从而导致TNF的分泌显著增强。TNF是一种关键的炎症因子，其过量分泌与多种炎症病理有关。该研究指出，TNF的m6A修饰可能是一个新的免疫抑制机制，这一发现为未来炎症疾病的靶向治疗提供了潜在的干预靶点。
多层次调控网络揭示巨噬细胞状态的复杂性
通过对扰动后的巨噬细胞进行转录组和分泌组分析，研究者发现这些基因并不单一地调控一种状态，而是对多个状态同时产生影响。例如，E3泛素连接酶RFWD2的敲除不仅显著影响了髓系细胞的募集程序，还对其他炎症相关程序产生了影响。这表明炎症调控网络具有高度的复杂性，涉及多个不同的基因和信号通路的交互作用。
跨疾病炎症状态的共同性
通过对多个炎症相关疾病的数据分析，研究发现P03这一由TNF驱动的炎症状态在多种疾病的巨噬细胞中富集，包括类风湿性关节炎、溃疡性结肠炎和COVID-19等。这表明，TNF驱动的P03状态在不同的疾病环境中可能具备普遍的病理意义。因此，研究者推测通过靶向调控TNF的产生，或可在多种炎症疾病中实现有效的干预。
结论
总的来说，这项研究通过系统性的基因扰动筛选，识别出调控巨噬细胞炎症状态的关键因子，尤其是揭示了TNF mRNA的m6A修饰在炎症中的重要作用。未来，这些发现可能推动炎症疾病治疗策略的革新，通过精准调控炎症反应实现更为有效的治疗。
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关键词：单细胞测序，生信分析，生物信息学，单细胞差异统计分析方法
引文，原文
Haag, S.M., Xie, S., Eidenschenk, C. et al. Systematic perturbation screens identify regulators of inflammatory macrophage states and a role for TNF mRNA m6A modification. Nat Genet (2024)
