scLiverDB:肝脏单细胞转录组数据库

栏目:最新研究动态 发布时间:2023-11-21
主要介绍scLiverDB数据库,该数据库收录人类和小鼠肝脏的单细胞转录组数据......

       肝脏是一个重要的器官,具有广泛的代谢功能和许多独特的免疫特性。在解剖学上,人的肝脏由4个叶组成,小鼠的肝脏由5个叶组成。肝小叶是肝脏的基本结构单元。肝小叶中的血液从门脉和肝窦网络流向中央静脉。高度结构化的分带构建了一个梯度代谢微环境,促进氧气摄入、检测和清除感染,并吸收氮和激素。在免疫学中,肝脏富含丰富的常驻免疫细胞,这些免疫细胞以各种模式分布在肝细胞和门脉周围,可以从血液中募集免疫细胞。由于肝脏是一个免疫耐受器官,它不仅对肠道中的病原体和微生物群敏感,而且经常发生原发性肿瘤和转移。因此,促进细胞群体在肝脏再生、生理、疾病和癌症方面的研究迫在眉睫。
       肝脏的单细胞RNA测序(scRNA-seq)已被广泛应用于构建肝细胞图谱,揭示了疾病和发育阶段肝脏的不同亚型和特征。scRNA-seq报道了关键基因、未知细胞亚型和细胞间通讯,为正常和患病肝脏提供了多维视角,极大地提高了我们对肝脏发育和功能的理解。这些发现对于开发免疫疗法和临床治疗的潜在靶点也是非常宝贵的。然而,没有一项研究整合了这些肝脏scRNA-seq数据,并对其进行了系统分析,以有效地破译可变的肝脏转录特征。
       最近,Small Methods期刊杂志(IF=12.4)上发表了题为“scLiverDB: a database of human and mouse liver transcriptome landscapes at single-cell resolution”的文章。该文章主要介绍scLiverDB数据库(http://bioinfo.life.hust.edu.cn/liverdb),该数据库收录人类和小鼠肝脏的单细胞转录组数据。


       scLiverDB当前版本收集两个物种(人和小鼠),62个数据集,9050个样品,11种肝脏疾病类型,9种单细胞建库平台,以及23个肝脏发育时间点数据,共计1741734个高质量细胞的单细胞转录组数据,其中,1071108个人类肝脏细胞;670626个小鼠肝脏细胞。在人类肝脏中鉴定出115种细胞类型,在小鼠肝脏中鉴定出45种细胞类型。11种疾病类型,包括正常、损伤、细菌感染、急性肝衰竭、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、肝纤维化、肝硬化、肿瘤干细胞(CSC)、肝内胆管癌(iCCA/ICC)和肝癌(HCC)。对于人类细胞类型,注释了7种肝细胞亚型,6种内皮细胞亚型、14种祖细胞亚型和11种疾病相关细胞亚型以及62种免疫细胞和17种其他细胞亚型。对于小鼠细胞类型,注释了4种肝细胞亚型、5种内皮细胞亚型和7种祖细胞亚型,6种疾病相关细胞亚型以及14种免疫细胞和8种其他细胞亚型。
       所有细胞类型及其标记都列在scLiverDB的“文档”页面上。数据库构建了以下四个模块来探索scLiverDB中人类和小鼠肝脏基因表达谱的景观:(i)浏览每个数据集和多尺度分析结果;(ii)在数据集中显示基因表达的多种可视化方法;(iii)比较数据集之间的基因表达;(iv)时间序列scRNA-seq数据集中的基因表达模式。


浏览数据集
       数据库构建了“浏览”页面,允许用户通过点击分层分类树。具体来说,用户可以点击GSE115469的层次分类树。然后,数据集的详细信息将显示在右侧面板中。全球信息包括文章标题、登录、物种、阶段、条件、期刊、PMID和平台。数据统计部分包括数据集概述、UMAP/tSNE降维图、细胞成分和每个聚类中前3个标记基因的表达。单击细胞类型时,将显示重要DEG和KEGG/GO富集结果的列表。


数据比较
       scLiverDB支持不同scRNA-seq数据集之间的基因表达比较,以单细胞分辨率探索不同肝病或发育阶段的异质性。在“比较”页面上, scLiverDB的所有数据集显示在一个表格中,其中包含详细信息,包括数据集ID、物种、阶段、文章信息、细胞数量、技术平台和数据集描述。选择两个数据集并单击“比较”按钮后,将显示按细胞类型着色的UMAP图。然后,用户可以搜索多个基因,以同时比较其细胞类型分布(tSNE/UMAP)和基因表达水平。
差异表达
       在“差异表达”页面上,scLiverDB提供了比较健康和患病肝脏中特异性表达基因的功能。用户可以选择感兴趣的疾病和多个基因进行搜索。点击“Diff”按钮后,小提琴图和特征图(UMAP)将显示不同细胞类型中的基因表达分布和pro文件。
搜索
       在“搜索”页面上,scLiverDB在一个项目中提供了五种方法可视化的多个基因搜索。脊线图和小提琴图显示了输入基因在不同细胞类型中的表达谱和分布。特征图显示了细胞在低维空间中的表达(通过UMAP降维),细胞由基因的表达值着色。此外,热图反映了前50个细胞在细胞类型水平上的基因表达,而点图说明了在单细胞分辨率下表达的细胞百分比、不同细胞类型中的基因(按点大小)和平均基因表达水平(按点颜色)