6月5日，國際學(xué)術(shù)期刊Nature Communications在線(xiàn)發(fā)表了中國科學(xué)院上海營(yíng)養與健康研究所Andrew E. Teschendorff研究組題為“Cell-attribute aware community detection improves differential abundance testing from single-cell RNA-Seq data”的最新研究成果，提出了一種基于網(wǎng)絡(luò )的新型算法，用于檢測衰老或疾病組織中細胞豐度的變化。
衰老和疾病的發(fā)生，往往伴隨著(zhù)復雜組織中各種細胞類(lèi)型豐度的變化，精確檢測這些變化極具挑戰性。單細胞組學(xué)數據為檢測這些變化提供了寶貴的資源，但仍需開(kāi)發(fā)嚴謹的統計方法。
Andrew E. Teschendorff研究員和博士后Alok Maity共同開(kāi)發(fā)了一種名為ELVAR的新型算法，該算法顯著(zhù)提高了從單細胞或單細胞核RNA測序數據中檢測細胞豐度變化的靈敏度。其關(guān)鍵的概念突破是利用細胞聚類(lèi)算法識別更相關(guān)的細胞狀態(tài)，并在該過(guò)程中考慮了細胞屬性，例如細胞所屬個(gè)體的年齡或疾病階段。節點(diǎn)屬性感知聚類(lèi)在網(wǎng)絡(luò )學(xué)領(lǐng)域有著(zhù)廣泛的應用，在不同類(lèi)型的復雜數據集上表現出良好的性能。Teschendorff和Maity的工作表明，類(lèi)似的算法也可以應用于單細胞組學(xué)數據中。應用ELVAR，他們發(fā)現在結直腸腺瘤的癌前組織中，腸干細胞和調節性T細胞的比例增加，表明這些細胞類(lèi)型豐度的變化可能是結直腸癌風(fēng)險的一個(gè)重要指標。另外，他們發(fā)現長(cháng)期嗅覺(jué)喪失的Covid-19患者的嗅覺(jué)上皮中嗅覺(jué)感覺(jué)神經(jīng)元明顯減少，以及肺組織內發(fā)生與年齡有關(guān)的巨噬細胞極化。
從生物學(xué)和臨床角度來(lái)看，這項研究的意義在于ELVAR能夠從稀疏的單細胞核RNA測序數據中檢測出結腸組織中細胞豐度的變化，為實(shí)現基于單細胞技術(shù)的癌癥早期檢測和風(fēng)險預測提供了可能。
中國科學(xué)院上海營(yíng)養與健康研究所博士后Alok Maity為該論文的第一作者。Andrew E. Teschendorff研究員為該論文的通訊作者。研究項目得到了國家自然科學(xué)基金委和中國科學(xué)院的資助。
圖例：ELVAR算法可利用不同階段結直腸腺癌的單細胞核RNA-Seq數據檢測關(guān)鍵細胞類(lèi)型的豐度。如圖所示，腸干細胞豐度在息肉中相對于正常組織有所增加。
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