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植物单细胞和细胞核转录组学执行、分析和数据存储的最佳实践

已有 452 次阅读 2024-3-20 09:31 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

植物单细胞和细胞核转录组学执行、分析和数据存储的最佳实践

植物分子和发育生物学家完全接受单细胞应用。具体来说，单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单核RNA测序(snRNA-seq)正在获得大量的关注，而空间转录组学正在成为一种有前途的互补技术(图1)。尽管植物单细胞实验的使用和发表有所增加(图1A)，但公平地说，到目前为止，植物领域还没有确定共同的策略、协议或分析方法。考虑到不同技术和样品类型的高度复杂性(图1B和C)，提供最佳实践工作流程和指导方针将有助于建立一个集体接受的质量截止点是很重要的。这些指南将有助于评估实验方法和单细胞转录组数据的计算分析，同时也为常见的挑战提供解决方案，从而提高实验在更广泛的植物研究领域的可重复性和可比性。最近，Grones等人都接受这些指导方针，并承诺将其应用于他们的研究。他们还强调了尚未达成共识的例子，这需要在技术和领域进一步发展时得到解决。例如，单细胞多组学和空间转录组学在植物领域还没有建立足够的基础，目前还不能提出任何明确的规则。

图1 植物单细胞和单核实验综述。A)从2019年到2022年，每年描述植物领域sc/snRNA-seq数据的出版物数量。B)这些论文中使用的物种分布(n: 46)。C)概述不同的sc/snRNA-seq技术及其在植物领域的应用

迄今为止，作者们已经确定了植物单细胞/细胞核(sc/sn)转录组学领域的以下8个主要挑战:(1)决定回答特定生物学问题的最佳单细胞方法;(2)理解实验的可变性;(3)协议和平台的偏见;(4)决定排序战略;(5)生成表达矩阵，定义高质量细胞;(6)构建细胞簇并将其映射到细胞类型;(7)轨迹推理方法及应用;(8)记录和发布数据集(图2)。这些挑战的详细讨论可参考文献[1]。

图2 植物单细胞和单核转录组学的挑战。概述在植物样品中执行sc/snRNA-seq的不同步骤，并总结这里讨论的最重要的挑战如何影响该流程图。

参考文献

[1] Grones C, Eekhout T, Shi D, Neumann M, Berg LS, Ke Y, Shahan R, Cox KL Jr, Gomez-Cano F, Nelissen H, Lohmann JU, Giacomello S, Martin OC, Cole B, Wang JW, Kaufmann K, Raissig MT, Palfalvi G, Greb T, Libault M, De Rybel B. Best practices for the execution, analysis, and data storage of plant single-cell/nucleus transcriptomics. Plant Cell. 2024 Jan 17:koae003. doi: 10.1093/plcell/koae003.

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC