ixxmu
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9 months ago 泛癌层面的表观调控单细胞多组学资源 by 生信菜鸟团
美国圣路易斯华盛顿大学的Li Ding团队是TCGA计划的重要发起者和参与者，而TCGA计划大家都很熟悉了，在2012附近就产出了几十篇CNS文章，而且在2018和2020又产出了一两百的CNS子刊级别的TCGA数据挖掘成果，非常的厉害！
最近（2023年底）他们又在《Nature》杂志上合作发表了题为 《Epigenetic regulation during cancer transitions across 11 tumour types》的文章，主要是使用了snATAC-seq与snRNA-seq两个单细胞技术，量化了十几个癌症的两百多个病人的样品。可以理解为单细胞层面的TCGA计划？或者说是TCGA计划的单细胞衍生？
让我们一起来看看这个资源吧，是泛癌层面的表观调控单细胞多组学！首先看样品数量，总共是： 225 samples from 201 patients across 11 cancer types
158 primary and 52 metastatic tumour samples and 15 normal adjacent tissues (NATs) snATAC-seq analysis of all 225 samples, along with paired single-cell or single-nucleus RNA-seq (sc/snRNA-seq) for 206 of these samples
当然了，并不全部是新产出的数据，还纳入了之前的研究的一些数据，包括：
14 scRNA-seq multiple myeloma (MM) samples, 10 snRNA-seq PDAC samples, 14 snRNA-seq glioblastoma (GBM) samples, 28 snATAC-seq and 27 snRNA-seq clear-cell renal cell carcinoma (ccRCC) samples
让我们首先看看snATAC-seq的数据分析情况：
The snATAC-seq data encompassed 1,019,175 nuclei from the 225 samples (mean nuclei per sample, 4,530) averaging 126,196 ACRs （accessible chromatin regions）per sample, with most appearing in intronic (49%), distal intergenic (30.8%) and promoter (8.6%) regions, as expected (
因为有配套的单细胞转录组数据，所以很容易做细胞亚群注释，联合起来是 sc/ snRNA-seq data yielded 1,157,955 cells or nuclei,
250,222 immune, 69,684 stromal, 69,506 normal epithelial 588,895 cancer cells
详细的数据情况，可以自行阅读文献：
虽然说数据本身都是在dbGaP里面，需要申请后才有可能访问：
Sequencing data are part of Human Tumour Atlas Network (HTAN) dbGaP Study accession phs002371.v3.p1 Clinical Proteomic Tumour Analysis Consortium (CPTAC) dbGaP Study accession phs001287.v17.p6.
但是也网页工具可以访问：https://data.humantumoratlas.org/
另外，值得一提的是这些样品本身也有肿瘤外显子数据：Bulk whole-exome sequencing (WES) data were also generated for 195 samples ，所以文献的method里面有大量的肿瘤外显子数据分析环节描述：
我们在《生信菜鸟团》有一个专栏：《肿瘤外显子》
该专栏的目录（节选）如下：
（一）读文献并且下载测序数据 （二）质控与去接头 （三）比对 （四）比对结果的质控 （番外篇）bam文件载入igv可视化 （五）GATK的最佳实践 （六）vcf文件的注释及ANNOVAR的使用 （七）maftools可视化 （八）不同注释软件的比较（上）：安装及使用 （八）不同注释软件的比较（中）：注释后转成maf文件 （八）不同注释软件的比较（下）：可视化比较maf文件
虽然落脚点是肿瘤外显子的数据分析，但是掌握了这个系列里面的软件安装和数据库资源配置之后，处理普通的外显子数据也不在话下！
https://mp.weixin.qq.com/s/ND6DdFmggy-apPMCWXMybQ