首个阿尔茨海默症单细胞转录组分析

昨天发布了招贤令：想用Markdown写一篇属于自己的推文吗 今天就有稿件啦！

不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家，包括5个栏目：

  1. 文献速递（简短介绍，扩充知识面）

  2. 文献详解（图文并茂带大家系统性学习）

  3. R与Bioconductor的技巧（书籍翻译，妙招共享）

  4. scRNAseq的GitHub的书籍翻译（原汁原味的名校教程）

  5. 全网第一个单细胞转录组视频教程学习笔记分享

希望大家能有所收获！

现在你看到的是文献速递

文章信息
本期是新鲜出炉的单细胞转录组文章，而且是研究持续大热了几十年的阿尔茨海默症，文章发表于Nature. 2019 May 1. doi: 10.1038/s41586-019-1195-2. 标题非常简练：Single-cell transcriptomic analysis of Alzheimer's disease.

 

测序数据介绍

使用的是 droplet-based single-nucleus RNA-seq (snRNA-seq)  技术，对48个不同阿尔茨海默症进展期的患者的prefrontal cortex区域的总计8万多单细胞进行了单核转录组测序，仍然是 10x产品。

 

数据分析情况

比对:hg38 genome (GRCh38.p5 (NCBI:GCA_000001405.20) using CellRanger software (2.0.0 version) (10xGenomics).

细胞平均测序量不到1.5K的reads，跟10X产品宣传的15K差距不是一点点啊。

细胞过滤：检测到的基因数量，测序reads量，top50表达量基因的占比，线粒体基因的reads数量，最后的表达矩阵是 17,926 genes profiled in 75,060 nuclei.

聚类分析：使用的是scanpy包对表达矩阵进行归一化，挑选3,188 高变化基因，使用top10的PC进行分类，初步分类是：20 pre-clusters with a median number of 2,990 cells, ranging from 413 to 15,900 cells

类别定义，通过两个参考文献对聚类后的结果进行命名！

表达矩阵可以下载：https://www.synapse.org/#!Synapse:syn18485175

 

主要分群情况

主要分成6大类，如下，还互相之间找差异基因：

 

临床意义

必须有啊！

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