继续推出-单细胞转录组新玩法：宿主-微生物互作分析

SAHMI^[1]是一款专门用于鉴定单细胞转录组中的微生物丰度的分析流程，于2022年发表在Cancer Cell上。该流程通过微生物比对鉴定、去噪和去污染等操作，获取单细胞转录组中各个细胞中的微生物组成及丰度情况，为疾病的探究提供了更新的视角。

那么通过SAHMI分析单细胞中微生物的组成情况，到底可以拿到哪些数据呢？我们一起揭秘下。

2.1 微生物筛选

在完成Kraken2Uniq比对后，对于真实微生物进行了筛选，主要包括假阳性和污染微生物过滤。每个样本和阴性对照数据集样本的微生物表达总量分布。

图片说明：每个样本中保留下来的微生物的表达丰度分布（仅展示部分样本）

分析样本中的微生物密度分布图为蓝色，阴性对照数据集的微生物密度分布图为灰色

2.1 微生物丰度检测

2.2.1 微生物丰度统计

图片说明：横坐标为微生物名称，纵坐标为每个微生物在样本中的UMI数量，每个点代表一个样本

图片说明：（左）每组微生物总丰度的统计；（右）每组中各微生物丰度的UMI统计

图片说明：（左）微生物相关细胞的UMAP可视化，蓝色代表该细胞检测到微生物存在；（右）每组中各细胞中微生物UMI总数目分布提琴图

图片说明：各cluster/celltype中微生物UMI分布

2.4 各cluster中微生物关联细胞与未关联细胞的差异分析

2.4.1 各cluster差异基因统计

图片说明：（左）各cluster差异基因数量柱状图；（右）高频基因统计，纵坐标为该基因在各细胞cluster/celltype中微生物富集和未富集细胞差异基因出现的频次

图片说明：各微生物相关通路可视化，横坐标为微生物名称，纵坐标为富集通路名称

以上的分析内容，欧易生物均可实现。但目前仅支持人和小鼠的单细胞转录组项目进行分析。关于SAHMI的分析内容，后续可以考虑从以下几个方面进行数据挖掘，欢迎各位老师咨询和参考。

数据分析方面：

1）分析哪些细胞类型会有胞内菌的存在，及不同细胞类型微生物分布的差异；

2）结合单细胞分析细胞亚型与微生物富集的相关性；

3）针对特定的微生物，预测病人的生存曲线（适合临床病人）；

4）针对微生物富集的特定亚群，预测亚群与生存时间的关系（适合临床病人）。

多组学联合及验证方面：

1）传统组学联合：可针对微生物富集的特定细胞进行分选，做16s测序或2bRAD-M，验证微生物组成及丰度情况。

2）空间转录组联合：结合空间转录组，鉴定空间细胞类型组成，可进一步分析特定微生物富集的细胞类型的周围细胞组成情况（适合单细胞+空间转录组项目的客户）；

3）空间微生物预测：通过细胞类型的空间定位，和空间微生物组成分析，可以和单细胞胞内菌的预测进行相互验证（适合单细胞+空间转录组项目的客户）。

参考文献：

[1] Ghaddar B, Biswas A, Harris C, et al. Tumor microbiome links cellular programs and immunity in pancreatic cancer[J]. Cancer Cell, 2022, 40(10): 1240-1253. e5.

END

排版人：小久

原创声明：本文由欧易生物(OEBIOTECH)学术团队报道，本文著作权归文章作者所有。欢迎个人转发及分享，未经作者的允许禁止转载。