文献解析：生物信息学部分(8)-CytoTRACE、scTour和Monocle3

文献解析：生物信息学部分(8)-CytoTRACE、scTour和Monocle3

近期发表于Science上的科研论文《癌症免疫学-人类肿瘤浸润性B细胞的蓝图》文献中提到：

To comparethe early and late differentiation stages of EF- and GC-derived ASCs, we usedthree methods to infer the differentiation state, including cytoTRACE (49),scTour (50), and Monocle3 (51), and showed that EFderived ASCs were in theearly stages compared with terminal differentiation of GCderived ASCs,indicating an early EF response and a delayed GC response (52) (Fig. 2L and fig.S5H). These results were further validated because EF-derived ASCs wereenriched for PC07.CD83, with high expression of HLA-DR and FOXP1, which hasbeen demonstrated to impede germinal center (GC) formation and repress human PCdifferentiation (53, 54) (fig. S5I).

1.     文献来源

Ma J, Wu Y,Ma L, Yang X, Zhang T, Song G, Li T, Gao K, Shen X, Lin J, Chen Y, Liu X, Fu Y,Gu X, Chen Z, Jiang S, Rao D, Pan J, Zhang S, Zhou J, Huang C, Shi S, Fan J,Guo G, Zhang X, Gao Q. A blueprint for tumor-infiltrating B cells across humancancers. Science. 2024 May 3;384(6695):eadj4857. doi: 10.1126/science.adj4857.Epub 2024 May 3. PMID: 38696569.

那么，CytoTRACE、scTour和Monocle3是什么呢？

CytoTRACE

CytoTRACE（Cellular Trajectory Reconstruction Analysis using gene Counts andExpression）是一种用于推断单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中细胞分化轨迹的工具。CytoTRACE通过评估基因表达水平和基因表达的多样性，来推断细胞的分化状态和发育轨迹。

功能与特点     

1. 细胞分化状态评估：

   - CytoTRACE通过评估基因表达的多样性，来推断细胞的分化状态。未分化的干细胞通常具有较高的基因表达多样性，而分化细胞则表现出较低的基因表达多样性。

2. 轨迹推断：

   - 基于细胞分化状态的评估，CytoTRACE可以推断细胞的发育轨迹，识别细胞在发育过程中的顺序和分化路径。

3. 独立于先验知识：

   - CytoTRACE不依赖于先验的标记基因信息或已知的细胞类型，能够从数据中自动推断细胞的分化状态和轨迹。

应用实例

- 胚胎发育研究：研究胚胎发育过程中细胞的分化路径，揭示细胞类型的形成和分化机制。

- 干细胞研究：分析干细胞及其分化过程，识别关键的调控因子和分化路径。

- 癌症研究：研究肿瘤细胞的分化状态和进展路径，揭示肿瘤发生和发展机制。

scTour

scTour是一种用于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的细胞状态转换和轨迹推断工具。scTour利用拓扑数据分析（TDA）和图论方法，揭示细胞状态的动态变化和发育轨迹。

功能与特点

1. 细胞状态转换分析：

   - scTour使用TDA方法，基于细胞间的相似性构建拓扑结构，分析细胞状态的转换和分化路径。

2. 多样性数据处理：

   - scTour可以处理多种类型的单细胞数据，包括基因表达数据、表观遗传数据和蛋白质组学数据。

3. 图论方法：

   - scTour利用图论方法构建细胞状态转换网络，识别关键的分化节点和路径。

应用实例

-免疫细胞研究：分析免疫细胞在不同状态下的转换路径，揭示免疫反应的调控机制。

- 肿瘤研究：研究肿瘤细胞的分化路径和进展，识别关键的分化节点和潜在治疗靶点。

- 发育生物学：分析发育过程中细胞状态的动态变化，揭示细胞分化和发育机制。

Monocle3

Monocle3是一款广泛使用的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析工具，专注于细胞轨迹推断和细胞状态转换分析。Monocle3基于降维技术和图论方法，构建细胞状态轨迹，揭示细胞在发育和分化过程中的动态变化。

功能与特点

1. 降维分析：

   - Monocle3使用降维技术（如UMAP或DDRTree），将高维基因表达数据降维到低维空间，便于可视化和分析。

2. 细胞轨迹构建：

   - 利用图论方法，Monocle3在降维后的空间中构建细胞轨迹，识别细胞状态的连续变化路径。

3. 状态转换分析：

   - Monocle3可以分析细胞在不同状态下的基因表达变化，揭示状态转换的调控机制。

4. 细胞分群与聚类：

   - Monocle3可以基于轨迹分析结果，对细胞进行分群和聚类，识别不同的细胞类型和亚群。

应用实例

- 发育生物学研究：分析胚胎发育过程中细胞的分化轨迹，揭示细胞类型的形成和分化机制。

- 干细胞研究：研究干细胞及其分化过程，识别关键的调控因子和分化路径。

-肿瘤研究：研究肿瘤细胞的分化状态和进展路径，揭示肿瘤发生和发展机制。

总结

CytoTRACE、scTour和Monocle3都是用于单细胞RNA测序数据分析的强大工具，各自具有独特的优势和应用场景。CytoTRACE通过基因表达多样性评估细胞分化状态和发育轨迹，scTour利用拓扑数据分析和图论方法揭示细胞状态转换和分化路径，而Monocle3基于降维技术和图论方法构建细胞轨迹，分析细胞状态的动态变化。这些工具结合使用，可以提供对细胞发育和分化过程的全面理解，广泛应用于发育生物学、干细胞研究和肿瘤研究中。