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研究揭示人类的组织特异性特征
作者:小柯机器人 发布时间:2022/5/15 14:25:45

英国剑桥大学S. A. Teichmann、J. L. Jones以及剑桥大学和 NIHR 剑桥生物医学研究中心K. Saeb-Parsy研究组合作发现跨组织免疫细胞分析揭示了人类组织特异性特征。相关论文于2022年5月13日发表在《科学》杂志上。

他们通过单细胞 RNA 测序和 VDJ 测序调查了来自 12 名成年供体的 16 种组织的免疫区室,生成了约 360,000 个细胞的数据集。为了系统的解决跨组织的免疫细胞异质性,他们开发了 CellTypist,这是一种用于快速和精确细胞类型注释的机器学习工具。使用这种方法,结合详细的管理,他们确定了精细表型免疫细胞类型的组织分布,揭示了迄今为止未被发现的 T 细胞和 B 细胞的组织特异性特征和克隆结构。他们的多组织方法通过利用通用参考数据集、组织整合表达分析和抗原受体测序,为识别高度分辨的免疫细胞类型奠定了基础。

据悉,尽管人体组织内免疫细胞在健康和疾病中发挥着至关重要的作用,但人们对他们的了解仍然有限。

附:英文原文

Title: Cross-tissue immune cell analysis reveals tissue-specific features in humans

Author: C. Domínguez Conde, C. Xu, L. B. Jarvis, D. B. Rainbow, S. B. Wells, T. Gomes, S. K. Howlett, O. Suchanek, K. Polanski, H. W. King, L. Mamanova, N. Huang, P. A. Szabo, L. Richardson, L. Bolt, E. S. Fasouli, K. T. Mahbubani, M. Prete, L. Tuck, N. Richoz, Z. K. Tuong, L. Campos, H. S. Mousa, E. J. Needham, S. Pritchard, T. Li, R. Elmentaite, J. Park, E. Rahmani, D. Chen, D. K. Menon, O. A. Bayraktar, L. K. James, K. B. Meyer, N. Yosef, M. R. Clatworthy, P. A. Sims, D. L. Farber, K. Saeb-Parsy, J. L. Jones, S. A. Teichmann

Issue&Volume: 2022-05-13

Abstract: Despite their crucial role in health and disease, our knowledge of immune cells within human tissues remains limited. We surveyed the immune compartment of 16 tissues from 12 adult donors by single-cell RNA sequencing and VDJ sequencing generating a dataset of ~360,000 cells. To systematically resolve immune cell heterogeneity across tissues, we developed CellTypist, a machine learning tool for rapid and precise cell type annotation. Using this approach, combined with detailed curation, we determined the tissue distribution of finely phenotyped immune cell types, revealing hitherto unappreciated tissue-specific features and clonal architecture of T and B cells. Our multitissue approach lays the foundation for identifying highly resolved immune cell types by leveraging a common reference dataset, tissue-integrated expression analysis, and antigen receptor sequencing.

DOI: abl5197

Source: https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl5197

 

期刊信息
Science:《科学》,创刊于1880年。隶属于美国科学促进会,最新IF:41.037