2.2.9 研究 | 2021-CancerSCEM: 人类癌症单细胞表达图谱数据库

刘小泽写于2021.10.16

前言

题目：CancerSCEM: a database of single-cell expression map across various human cancers

日期：2021-09-29

期刊：Nucleic Acids Research

一个包含人类多种癌症的scRNA数据库CancerSCEM，除了常规的分析之外，还提供网站可视化和在线分析（ https://ngdc.cncb.ac.cn/cancerscem）

首先肯定是因为目前产生了大量的数据集，但是公共的数据库不多，比如Single Cell Portal，PanglaoDB，Single Cell ExpressionAtlas，Human Cell Atlas Data Portal，scRNASeqDB，大部分是人和小鼠的数据。但是这些数据库只做了初步的分析，比如细胞分群、差异分析
还有一些专注于疾病的scRNA数据库，比如CancerSEA、TISCH，它们提供了额外的注释和富集分析等。但CancerSEA当时只做了某些类型和某些状态下的细胞，TISCH又没有提供统一的标准化矩阵，容易导致后面用户拿到后引入批次效应

所以，CancerSCEM (Cancer Single-cell Ex- pression Map) 提供了数据搜集、整理、分析、可视化一体。目前包括人类20种癌症的208个样本的638,341个单细胞数据

数据来自：GEO、ArrayExpress、EBI、GSA、ZENODO，涵盖了10X Genomics, Smart-seq2, Drop-seq, Seq-Well and Microwell 5大平台，其中原始数据占比82.69%。

10X数据采用cellranger V5处理；非10X数据使用Fastp+Trimmomatic+zUMIs处理

DoubletFinder用于doublets去除（标准是7% per 10 000 cells）

Seurat V3 进行初步质控过滤：200 ≤ nfeatures ≤ 5000 and MT < 10%

PCA + tSNE + UMAP 聚类

细胞类型注释

biomarker 基因来自Cell Marker数据库，细胞注释三步走：

scCancer v2.2.0 + Copy- KAT v1.0.4： copy number variation assessment
A group of marker genes, such as EPCAM, KRT8, KRT18, KRT19 and EGFR in glioblastoma cells that represent cancer cells or cancer stem cells, were investi- gated in parallel.
Cells with significantly abnormal CNV levels and high expression levels of above marker genes were defined as malignant cells
Manual annotation ：自己看marker基因表达
常见的比如： T cells (e.g. CD3D, CD3E), B cells (e.g. MS4A1, BANK1), Macrophages/Monocytes (e.g. CD68, CD14), Mast cells (e.g. SLC18A2, ASIC4), Endothelial cells (e.g. VWF, PECAM1), Fibroblasts (e.g. FAP, NECTIN1), Oligoden- drocytes (e.g. OLIG1, PLP1) and Astrocytes (e.g. SLC1A3, GFAP)
网站的Documents也给出了所使用的全部marker基因列表
SingleR: 工具注释

此外，还将T、B细胞继续进行细分亚群，最终得到了包括免疫细胞在内的33种细胞类型

FindMarkers用来对每个细胞群进行差异分析

拿到受配体基因对：来自CelltalkDB、SingleCellSingalR、Cellinker、Cell–Cell Interaction Database、综述文章
拿到Oncogenes and tumor suppressor genes（TSG）：来自Cancer Gene Census (CGC)、OncoKB、Network of Cancer Genes (NCG)、TSGene、IntOGene、cancer gene clinical care study。
对这些基因进行了过滤（至少在三个数据库中存在，并且在数据集呈现出类似的表达模式）
拿到TCGA 的13个癌症项目的bulk RNAseq数据，看在不同癌症的组织水平上这些基因的表达模式，也当做scRNA的参考
用之前得到的差异基因进行GO、KEGG富集
用Hmisc进行基因表达关联分析
细胞通讯用CellphoneDB
生存分析用survival + survminer

最后更新于3年前

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