人类细胞图谱的任务是创建所有人类细胞的综合参考地图，以描述和定义健康和疾病的细胞基础。

来自加州大学欧文分校生物化学助理教授Kai Kessenbrock博士，是人类乳腺细胞图谱项目的联合首席研究员，其项目旨在用单细胞和空间分辨率绘制人类乳腺组织中存在的所有细胞类型和状态。

来了解下他的团队是如何将空间分析与单细胞RNA测序结合起来构建人类乳腺的空间分辨率单细胞多组学图谱的。

图片来自Kessenbrock博士演讲报告

每个细胞都不是一座孤岛

细胞被嵌入一个复杂的三维微环境中，由细胞外基质和其他类型的细胞组成，可能与感兴趣的细胞形成紧密的细胞间相互作用。乳腺上皮系统由嵌入乳腺内富含脂肪组织的导管上皮网络组成。该系统包含几个不同的感兴趣的区域，包括小叶单位、结缔组织、导管和脂肪组织。

该团队此前使用了大量分析工具，包括Western blot、定量PCR和大量RNA测序。这些方法可以分析数万到数百万个细胞，但提供的细胞群体的平均值可能会错过细胞群子集中的底层细胞状态。Kessenbrock博士强调，单细胞水平分析使其能够识别和描述以前未被发现的不同细胞群。

他的目标不仅是在单个细胞水平上描述每个细胞类型，而且还要了解它们在组织中的位置。他们使用的策略包括分离细胞和进行单细胞RNA测序，以观察细胞在组织中的维持方式。然而，该团队也对了解组织内局部维持的间充质细胞类型的谱系感兴趣。
 

构建人类乳腺的空间分辨率单细胞多组学图谱

Kessenbrock博士指出，在人类个体的生命周期中，从青春期到怀孕、哺乳期、更年期，乳房都要经历相当剧烈的重建。这是非常明显的组织重组阶段。因此，密切关注每一个被剖析的样本是很重要的。该项目的最终目标是建立一个更精确的参考图谱，使研究人员能够确定组织何时偏离正常，从而提高乳腺癌的早期检测。

单细胞RNA测序使捕获乳腺组织中的大多数重要细胞类型成为可能。但是，该研究小组分析单细胞RNA-seq数据后发现，成熟的脂肪细胞不足。他们得出的结论是，大多数成熟的脂肪细胞无法在单细胞RNA测序中严苛的分离过程中存在。为了解决这个问题，研究小组使用了单核RNA测序技术，从而可以捕获脂肪细胞和其他以前未被发现的免疫细胞，包括肥大细胞，这些细胞已知存在于上皮细胞的导管中。

单细胞和单核RNA测序的结合提供了一个全面覆盖乳腺所有细胞类型的数据集，但是缺乏空间信息。该团队与Akoya合作，使用CODEX平台构建了一个有34个抗体的面板，用于多重免疫荧光的乳腺组织空间图谱分析。

对CODEX成像数据进行评估

CODEX乳腺组织成像显示了四个明显的感兴趣区域:小叶单位、结缔组织、导管和脂肪组织。

研究小组利用Stardist Pipelines进行分割，捕获细胞核和细胞质标记物，并通过蛋白基质将成像数据转化为细胞。

无偏降维和集群数据需要对许多集群进行需要标记。Kessenbrock博士的团队目前正在研究自动标记算法，以拉入RNA测序信息，自动标记集群。细胞被分割和标记后，每个细胞在组织样本中都有自己的身份和二维坐标，使多重免疫荧光数据的定量分析成为可能。

研究小组发现，乳腺导管和小叶的细胞密度和多样性最高。Voronoi分析说明了组织内细胞生态系统的结构。Kessenbrock博士恰当地将小叶单位的高细胞密度和多样性与城市和大都市地区的高人口密度和多样性进行了比较，而管道对应于州际公路。结缔组织和脂肪组织表现出与郊区和农村相同的低密度和多样性。

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