目的 探讨免疫细胞分化对脓毒性ARDS肺泡-毛细血管屏障损伤的影响.方法 基于转录组数据构建脓毒性ARDS的WGCNA网络,并筛选ARDS相关基因(ARDS-related genes,ARGs).基于单细胞测序数据构建脓毒性ARDS分化轨迹和细胞通讯,并筛选免疫分化相关基因(immunodifferentiation-related genes,IDRGs).Lasso 回归分析构建 ARDS 的免疫相关风险评分(risk Score,RS).ESTIMATE、CIBERSORT 和 ssGSEA 评估免疫微环境.Metascape、GSVA 和 GO 富集分析展示信号通路和生物学过程.结果 免疫细胞、成纤维细胞和内皮细胞通过24条信号通路进行细胞通讯.由DSTN、SNRPA和FGL2组成的RS在正常、单纯脓毒症和脓毒性ARDS的患者中差异表达,涉及免疫细胞、内皮细胞和成纤维细胞的分化,影响脓毒性ARDS的免疫浸润和免疫功能.脓毒性ARDS相关免疫细胞包含记忆B细胞、浆细胞、CD8+T和M0.DSTN与M0负相关(r=-0.29,P＜0.05),SNRPA 与 CD8+T 正相关(r=0.28,P＜0.05),FGL2 与记忆 B 细胞正相关(r=0.32,P＜0.05).RS组间差异表达的免疫细胞包括CD4幼稚型T细胞、CD4记忆激活T细胞、调节T细胞、γ-δ T细胞、M0、激活的树突状细胞.富集分析提示DSTN、SNRPA和FGL2的差异表达影响了免疫细胞的分化、免疫功能的激活、抗原的呈递,以及肌动蛋白丝的解聚/切断.结论 DSTN、SNRPA和FGL2通过调控免疫细胞、成纤维细胞和内皮细胞的分化,影响脓毒性ARDS的免疫性肺泡-毛细血管屏障损伤,是预测脓毒性ARDS进展的潜在标志物.

目的 探讨目前单细胞转录组解析CD4+T细胞的研究进展,通过解析CD4+T细胞的异质性特征为肿瘤精准治疗提供思路.方法 以"single cell transcriptomics、CD4 T cells、cancer"为关键词,检索 2014 年 2 月-2023 年 6 月Pub Med收录的相关文献.纳入标准:对肿瘤组织进行单细胞转录组测序分析相关文献;排除标准:综述文献、Meta分析和病例报告.最终纳入50篇文献,其中34篇单细胞自测数据文献,6篇数据挖掘文献,10篇支持理论所引用的背景文献.结果 CD4+T细胞表现出显著的细胞异质性,可细分为多个功能各异的细胞亚群,在肿瘤微环境中呈现出高度的复杂性和动态变化,并与免疫治疗疗效密切相关.结论 单细胞转录组学技术能够深入解析CD4+T细胞的群体异质性,揭示其在肿瘤微环境中亚群的动态变化特征,为肿瘤精准治疗带来新的见解.

多模态组学数据的联合运用在揭示细胞异质性和解析细胞命运调控机制方面具有重要意义,目前已有多种方法被开发,用于处理不同组学模态数据的整合.本研究通过对应用于不同整合任务的多种数据整合方法进行性能评测,为相关领域的研究提供有益参考.使用6个联合测序数据集对16种单细胞多模态配对数据整合方法在2类整合任务上的性能进行测试,再通过4个模拟数据集和1个真实数据集对6种空间转录组反卷积方法的性能进行评估.在RNA和ATAC配对数据整合任务中,MOFA+、SCOIT、Cobolt分别在PBMC、BMMC、SNARE数据集上取得最优表现,SCOIT在3个数据集的汇总得分中均排名前3,MMDVAE、DAE在基于AE的融合算法中表现突出.在RNA和蛋白质配对数据整合任务中,Cobolt、MOFA+、Seurat分别在P5_CITE、BM_CITE、COVID中取得最优表现,totalVI在3个数据集的汇总得分中排名靠前,基于AE的融合算法中以efMMDVAE、lfMMDVAE的表现最好.在空间转录组反卷积方法评测中,Cell21ocation和SPACEL在模拟数据和真实数据中的性能表现均优于其他方法的,其中Cell21ocation在真实数据集中表现最佳,正确地推断了两类心肌细胞在心室的比例.此外,本研究发现在配对数据整合任务中,不同方法对数据的适应性不同.SCOIT和totalVI分别是RNA与ATAC、RNA与蛋白质数据整合中表现稳定优异的方法.Seurat、MOFA+易受数据影响.

T细胞受体(TCR)序列可作为分辨T细胞特异性的唯一标签,因其多样性的特征,在特定时间内个体循环系统中所有TCR构成的TCR组库可以反映个体的抗肿瘤免疫状态.单细胞TCR测序技术能够在单细胞水平上检测编码TCR双链的基因序列和表达量等信息,包括获得TCR的α链和β链的配对信息,从而在细胞水平上更为准确地探索TCR组库的异质性,还可结合其他技术将TCR序列与基因组、转录组、蛋白质组等多组学信息成套配对,精准展现细胞水平上的多角度信息.因该技术具有高通量、高分辨率的优势而被广泛应用于肿瘤免疫治疗相关研究,为探索TME中T细胞功能、发展T细胞受体工程化T细胞(TCR-T)疗法、预测免疫检查点抑制剂(ICI)疗效等提供重要依据,成为重要的筛选工具,期待该技术的发展使更多肿瘤患者受益.

再生是组织修复的“圣杯”，但皮肤损伤通常会产生纤维化的、无功能的瘢痕。如何通过再生治疗避免创面愈合后形成瘢痕，需要对损伤到纤维化或再生进程中的分子过程进行深度理解。该文报道了导致皮肤创面细胞瘢痕化或再生的不同分子事件，从转录（单细胞RNA 测序）、蛋白质（timsTOF蛋白质组学）和组织（ECM 超微结构分析）水平上刻画了瘢痕形成与YAP抑制下的创面再生；利用单细胞表面标记，整合长时程多模态数据来揭示纤维化和再生愈合的分子轨迹。结果表明，阻断YAP 机械转导可通过激活Trps1和Wnt信号的Fb实现再生修复。最后，作者通过体内实验进行创面基因敲除和过表达，确定Trps1 是必要的和部分充分的创面再生关键调控基因。该研究建立了一个成年哺乳动物创面再生的分子生物学、细胞生物学以及蛋白质图谱，为未来研究皮肤创面再生与阻断纤维化瘢痕形成提供了广泛的研究资源。

目的:基于空间转录组、单细胞转录组和RNA转录组测序数据探讨BICD1基因促进脑胶质瘤恶性进展的分子机制。方法:基于空间转录组公共数据集分析BICD1基因在正常脑组织(样本"248_C")和胶质母细胞瘤组织(样本"275_T")中的空间分布特征。采用R语言软件包分析中国脑胶质瘤基因组图谱(CGGA)数据库中单细胞测序数据(来源于14例患者的6 148个细胞)，明确BICD1基因在胶质瘤不同细胞类型中的表达差异。基于CGGA数据库中693例脑胶质瘤患者的RNA测序数据，采用京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析及基因本体论分析BICD1基因相关基因的生物学功能。结果:BICD1基因在正常脑组织中表达广泛，在胶质母细胞瘤组织中特异性地表达于肿瘤干细胞与肿瘤细胞的分界处。根据单细胞测序数据进行的细胞分群分析表明，BICD1基因主要在星形胶质细胞中高表达。在Neftel分型中，BICD1基因高表达细胞主要分布在星形胶质细胞样细胞群和神经前体样细胞群中。BICD1基因表达水平相关差异基因的KEGG通路富集分析显示，BICD1基因高表达与细胞衰老( P＝0.003)、癌症中的蛋白聚糖( P＝0.004)等癌症相关生物学功能的聚集相关，与肌动蛋白细胞骨架的调节( P＝0.010)等胞内运输过程的功能聚集相关；BICD1基因低表达与核糖体相关功能( P<0.001)及氧化磷酸化( P<0.001)等生物学过程的聚集相关。BICD1基因表达水平相关差异基因的生物学功能聚类分析显示，与BICD1基因表达水平相关性较强的生物学功能有细胞质翻译( P<0.001)、核糖体亚单位装配( P＝0.001)、染色体分离调控( P＝0.004)及染色体分离( P＝0.004)等。BICD1基因的表达水平与多泛素修饰依赖性蛋白结合( P＝0.046)、泛素－泛素连接酶活性( P＝0.033)、蛋白质解聚负调控( P＝0.010)、单泛素化蛋白质去泛素化( P＝0.026)、肌动蛋白丝加帽( P＝0.007)、肌动蛋白丝解聚( P＝0.013)等生物学过程相关。 结论:BICD1蛋白可能在脑胶质瘤前体肿瘤细胞中参与蛋白泛素化降解及细胞骨架相关的胞内运输，调控细胞衰老和细胞分裂等生物学过程，在这些细胞的恶性转变过程中起到关键作用。

脓毒症是一种机体对感染反应失调的全身炎症反应综合征，具有持续感染、过度炎症和免疫抑制等特点，通常会导致器官功能障碍进而危及生命，是创伤后常见的并发症。由于创伤后脓毒症的病因、病程进展、预后等因素错综复杂，目前其发病机制尚不明确。多组学技术可将两个及以上的单一组学联合起来进行全面综合分析的技术，能够从多角度、多方面揭示疾病相关分子间相互作用网络，对创伤后脓毒症发病机制解析具有重大意义。为此，笔者从基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、单细胞转录组学及多组学技术联合等方面就多组学技术对阐明创伤后脓毒症发病机制作用的研究进展进行综述，为创伤后脓毒症的研究方法提供参考。

肺癌脑转移是导致患者死亡的主要原因，肿瘤微环境在促进肺癌脑转移中的作用及机制已引起广泛关注。本文总结了与肿瘤微环境相关的肺癌脑转移研究最新进展，阐述了肺癌脑转移中特有的中枢神经系统微环境对转移的影响，以及基于单细胞测序、空间转录组学等新兴技术的脑转移微环境全景研究，并分述了脑转移微环境各成分与肿瘤细胞的互作及机制，为肺癌脑转移的微环境靶向治疗提供新的策略。此外，文章还综述了现有靶向微环境的肺癌脑转移临床研究和治疗现状，为肺癌脑转移的精准医疗提供参考。

目的:基于单细胞转录组测序(scRNA-seq)探讨小鼠脉络膜新生血管(CNV)中内皮细胞(EC)的分子表达与病理特征。方法:取6只6~8周龄C57BL/6小鼠按照随机数字表法随机分为2个组，每组3只，处死后摘取双眼眼球，分别采用剪碎脉络膜巩膜复合体法和刮取脉络膜法分离脉络膜组织，采用胰蛋白酶/Ⅰ型胶原酶37 ℃连续消化制得单细胞悬液，流式细胞术检测细胞活率及EC比例，确定单细胞悬液制备方法。选取6只小鼠随机分为正常对照组和CNV组，每组3只，其中CNV组小鼠建立激光诱导的CNV模型；于造模后7 d制备单细胞悬液，采用10xGenomics进行单细胞分离并构建测序文库，Illumina Novaseq6000进行高通量测序，获得基因表达矩阵；根据文献报道并参考Cellmarker数据库定义细胞亚群；选取EC亚群进行拟时序分析，生成各个细胞分化状态(State)的基因表达矩阵，筛选CNV-EC并初步分析表达特征。另选取6只小鼠建立CNV模型，于造模后7 d取小鼠眼球制备冰冻切片，免疫荧光染色检测EC标志物Pecam1与线粒体外膜蛋白Tomm20、mt-Co1和毛细血管标志物Kdr、Plvap的共定位及面积占比情况，并统计血管直径。结果:剪碎复合体和刮取脉络膜所制备单细胞悬液的细胞活率分别为99.4%和99.1%，符合测序要求；流式细胞术检测EC占比约为1.58%。scRNA-seq结果显示，正常对照组和CNV组小鼠脉络膜均包含13个细胞亚群，与正常对照组比较，CNV组视锥/视杆细胞、EC和造血系细胞比例增加，视网膜色素上皮(RPE)细胞和施万细胞比例相应减少。在所有细胞亚群中，EC比例为18.40%。EC拟时序分析显示，脉络膜EC可分为4个State，CNV组中位于State 2状态的EC比例为29.1%，较正常对照组的9.5%明显升高；差异基因分析显示，State 2 EC中线粒体相关基因 mt-Nd4和 mt-Atp6等表达上调而毛细血管基因 Kdr和 Esm1等表达显著下调。免疫荧光染色结果显示，CNV区域内Tomm20和mt-Co1在Pecam1阳性EC内表达分布面积比例分别为(19.50±4.68)%和(4.64±2.82)%，明显高于正常区域的(3.00±2.09)%和(0.18±0.34)%，差异均有统计学意义( t＝7.88、3.84，均 P<0.01)。CNV区域内Kdr和Plvap在Pecam1阳性EC内表达面积比例分别为(1.50±0.29)%和(0.79±0.97)%，明显低于正常区域的(31.30±5.44)%和(10.43±2.28)%，差异均有统计学意义( t＝13.40、9.48，均 P<0.01)。CNV区域血管直径为(5.52±1.85)μm，明显大于正常区域的(4.21±1.84)μm，差异有统计学意义( t＝9.57， P<0.001)。 结论:CNV发生时，脉络膜组织中EC比例增加，CNV-EC呈现线粒体代谢活化和毛细血管特性丢失的病理特征，提示EC线粒体活化可能在CNV生成中具有一定的作用。

慢性鼻窦炎是一种常见的上呼吸道慢性炎性疾病，其病理生理机制涉及复杂的细胞和基因相互作用。传统的研究方法往往难以全面了解慢性鼻窦炎的发展过程及个体差异。近年来，单细胞转录组学技术的迅猛发展为深入解析复杂疾病提供了新的机会。本文将探讨单细胞转录组学在慢性鼻窦炎研究中的最新进展，以期为疾病的个性化治疗提供希望。