ixxmu
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8 months ago 一篇整合多种皮肤病单细胞数据集的文章简介 by 生信菜鸟团
群里有个小伙伴提出来，想让我复现一篇整合多种皮肤病的单细胞转录组测序数据的文章，今天抽时间去看了一下这篇文章，首先看了一下主图1，就是Umap,marker gene 的Dotplot, heatmap和Featureplot 图，心里觉得可行性应该挺高的。
但是之后又去详细的看这篇文章所用的单细胞转录组测序数据集，发现该文章所用的单细胞数据集有很多，涉及到十个数据集，所以我第一步就先区分一下数据集吧。
文章简介：
在慢性炎症和纤维化皮肤病中，成纤维细胞是关键的促炎症调节因子。然而，成纤维细胞的异质性和缺乏统一的跨疾病分类法阻碍了我们对非传染性皮肤炎症中共同或独特途径的了解。
结果：
发现在这些疾病中存在一个共同的 CCL19+ 成纤维细胞亚群、 并且CCL19+成纤维细胞亚群在这些疾病中具有共通性，可能会吸引和教育免疫细胞。此外，COL6A5+成纤维细胞是与银屑病的发病和复发有关的独特亚群，它们倾向于分化为 CXCL1+成纤维细胞、 诱导中性粒细胞趋化和浸润；而 CXCL1+ 成纤维细胞则对某些炎症条件表现出更加异质性的 而 CXCL1+ 成纤维细胞则对某些炎症条件表现出更多的异质性反应。研究还揭示了这些成纤维细胞亚群的分化轨迹和调控因子。因此，该研究提供了一个全面的皮肤成纤维细胞图谱，并突出了皮肤疾病中的致病成纤维细胞亚群。
数据集说明：
所涉及到健康样本和皮肤病样本分组，文章分为了9组，健康，银屑病，特应性皮炎，狼疮，硬皮病，正常疤痕，瘢痕疙瘩。即如下图所示，其中GSE121212 是 RNA-seq 数据集，其余为scRNAseq，然后其中GSE198805并没有用于整合的单细胞数据集中。
文章开始提到是总共用了84个样本从七个皮肤数据集中。之后文章提到筛选到了75个样本，比对两个截图发现只有Healthy和Psoriasis组的样本有减少，但是其实没有明确提出Healthy和Psoriasis组筛选剩下的是哪些样本。
那第一步当然是区分用了哪些数据集的哪些样本，每当这个时候就在想发表的文献如果做的是整合数据集的内容，能不能往补充文件中给个说明呀，只是吐槽一下。老老实实去探索了一下，他这篇文献所用的数据集还挺麻烦，我对照这个文章给的参考文献还有数据集的说明，最终区分出来了84个样本是哪些。
HealthGSE151177, PRJCA006797, GSE175990, GSE158924, GSE150672
PsoriasisGSE173706Lupus 14个样本
Atopic dermatitis 其中LS和NL的样本为所用的样本，9个样本。
Scleroderma GSE138669 12个样本，ssc结尾的。
Normal scar GSE163973 3个样本Keloid GSE163973 3个样本
这是一篇比较全面的整合多种皮肤病的单细胞文章。我这里没有继续整合数据集的原因有两点。一是觉得在最开始的时候我并不清楚是怎么从84个样本筛选到只剩下75个样本的。二是下载数据和整理好这些数据耗费时间会比较长。
正好我在这里已经详细对照参考文献和数据集说明，提取出了84个样本。如果小伙伴们在做皮肤病相关课题的想复现一下这篇文献，可以根据这个说明来下载数据集，也欢迎跟我交流。代码和常规的分析步骤在往期的公众号推文中都有。
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