ixxmu
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2 years ago 髓系免疫细胞细分亚群 by 单细胞天地
通常我们拿到了肿瘤相关的单细胞转录组的表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是：
immune (CD45+,PTPRC), epithelial/cancer (EpCAM+,EPCAM), stromal (CD10+,MME,fibo or CD31+,PECAM1,endo)
参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。
绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。但是也有不少文章是抓住stromal 里面的fibo 和endo进行细分，并且编造生物学故事的。
反而是上皮细胞，大家很少涉及到，所以我前面介绍了各个组织器官的特色上皮细胞亚群以及其对应的标记基因列表：
但是我个人的时间精力确实是有限，不可能在每个生物学细分领域都精通，所以也是整理了一个大概，大家可以粗浅的参考，更深入的细分各个器官组织的上皮单细胞亚群其实就需要认真看各种文献和综述。
因为 髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的亚群区分的并不是很好，我们可以先把它们混合一起进行细分亚群并且积累标记基因。其实在我给大家的基因列表代码里面也有部分：
library(ggplot2)
genes_to_check = c('PTPRC', 'CD3D', 'CD3E', 'CD4','CD8A',
'CD19', 'CD79A', 'MS4A1' ,
'IGHG1', 'MZB1', 'SDC1',
'CD68', 'CD163', 'CD14',
'TPSAB1' , 'TPSB2', # mast cells,
'RCVRN','FPR1' , 'ITGAM' ,
'C1QA', 'C1QB', # mac
'S100A9', 'S100A8', 'MMP19',# monocyte
'LAMP3', 'IDO1','IDO2',## DC3
'CD1E','CD1C', # DC2
'KLRB1','NCR1', # NK
'FGF7','MME', 'ACTA2', ## fibo
'DCN', 'LUM', 'GSN' , ## mouse PDAC fibo
'Amy1' , 'Amy2a2', # Acinar_cells
'PECAM1', 'VWF', ## endo
'EPCAM' , 'KRT19', 'PROM1', 'ALDH1A1' )
但是不完善， 我们首先以文章：《Single cell characterization of the immune microenvironment of melanoma brain and leptomeningeal metastases》为例，看看 髓系的（单核，树突，巨噬，粒细胞）的细分亚群：
可以看到，主要是树突细胞细分亚群比较多，是cDC1，cDC2，cDC3，以及pDC，有一些文章里面也把上面的 cDC3 叫做是 mregDC，比如2022-的GSE198714数据集-关于乳腺癌-的文章：
当然了，虽然树突细胞细分亚群比较多，是cDC1，cDC2，cDC3，以及pDC，并不是说单核细胞和巨噬细胞就没办法细分，比如2022年8月发在NC的文章：《scRNA-seq of gastric tumor shows complex intercellular interaction with an alternative T cell exhaustion trajectory》里面的单核就区分成为了：
Mono_CD14 ， classical CD14+CD16- Mono_FCGR3A ，non-classical CD14-CD16+ monocytes,
而巨噬细胞区分成为了：
resident tissue macrophages (RTMs) （高表达 THBS1 ） lipid-associated macrophages （高表达 APOE）
如果一定要继续细分
就会面临一个困难，就是没办法给出来具体的生物学名字，只能是使用序号进行标记各个细分亚群。比如文章：《Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinoma》
虽然这个髓系的细分降维聚类分群里面的巨噬细胞是有5个亚群，但是作者给出来的就是纯粹的序号，其实也可以看它每个亚群的高表达量基因给名字：
就好奇怪，前面的resident tissue macrophages (RTMs) （高表达 THBS1 ），但是这个时候这个THBS1很明显是在单核细胞里面。
所以靠一两个基因就确定单细胞亚群的生物学名字在细分亚群的时候经常是不太可靠的。
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