news 2026/4/23 11:18:40

空转+scRNA+snATAC-Seq,来自美国杰克逊实验室的乳腺衰老研究!生信分析学习不可多得的“实战教材”

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张小明

前端开发工程师

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空转+scRNA+snATAC-Seq,来自美国杰克逊实验室的乳腺衰老研究!生信分析学习不可多得的“实战教材”

为什么随着年龄增长,女性患乳腺癌的风险会显著升高?这一问题长期困扰着科研人员和普通大众。

2024年11月25日,Nature Aging杂志发表了来自美国杰克逊实验室(The Jackson Laboratory)Olga Anczuków 和 Duygu Ucar 团队的研究,通过单细胞多组学技术构建了健康乳腺组织的衰老图谱,揭示了衰老与癌症相关的表观遗传和转录特征。今天我们就来拆解一下这篇文章:Comprehensive single-cell aging atlas of healthy mammary tissues reveals shared epigenomic and transcriptomic signatures of aging and cancer。

研究概述

该研究以年轻(3月龄)和年老(18月龄)C57BL/6J 雌性小鼠为模型,利用单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)、单核转座酶可及染色质测序(snATAC-seq)和空间转录组学技术,系统分析了乳腺组织中上皮细胞、免疫细胞和基质细胞在衰老过程中的组成变化、转录组和表观基因组改变,同时验证了小鼠衰老相关基因特征与人类乳腺癌的关联性,为理解年龄相关乳腺癌发生机制提供了全新视角。

实验设计

  1. 1. 选取 3 月龄(对应人类 20-30 岁)和 18 月龄(对应人类 55 岁以上)的 virgin 雌性 C57BL/6J 小鼠,分离乳腺组织并通过两步裂解法获得单细胞悬液;

  2. 2. 对单细胞样本进行 scRNA-seq(每组 6 个重复)和 snATAC-seq(每组 3 个重复),同时对部分样本进行空间转录组测序;

  3. 3. 整合多组学数据,分析细胞组成、基因表达和染色质可及性的年龄相关变化;

  4. 4. 结合人类乳腺癌 TCGA 数据集,验证小鼠衰老特征与人类肿瘤的相关性。

研究结果

图 1:乳腺组织细胞组成随衰老改变,上皮细胞中腔上皮亚型比例下降、肌上皮细胞比例升高,免疫细胞中记忆 T 细胞等扩增,基质细胞中成纤维细胞增多;


图 2:衰老上皮细胞出现转录组和表观基因组异常,涉及代谢、炎症和癌症相关基因表达改变及染色质可及性变化;


图 3:上皮细胞亚群分析显示,衰老导致细胞身份标记基因表达改变,部分亚群出现肿瘤相关基因表达异常;

图 4:衰老成纤维细胞上调衰老标志物和癌症相关成纤维细胞标志物,下调成纤维细胞经典标记基因;


图 5:衰老乳腺组织中细胞毒性 T 细胞扩增并表达耗竭标志物,免疫细胞功能发生改变;


图 6:髓系细胞亚群随衰老重构,M2 样巨噬细胞等比例升高,参与炎症微环境形成;
图 7:空间转录组验证衰老乳腺组织中免疫细胞与上皮细胞的原位共定位,存在配体 - 受体相互作用异常;

图 8:小鼠衰老乳腺组织的差异表达基因与人类乳腺肿瘤存在重叠,揭示衰老与癌症的分子关联。

数据分析

生信分析

该研究涉及组学技术:scRNA-seq、snATAC-seq和空间转录组学;

分析流程

scRNA-seq 数据经 Cell Ranger 处理后,通过 Seurat 进行细胞聚类、差异表达基因分析,Harmony 校正批次效应;snATAC-seq 数据经 Cell Ranger ATAC 处理,Signac 进行染色质可及性分析和转录因子 motif 富集;空间转录组数据经 Space Ranger 处理,Scanpy 进行聚类和共定位分析;整合多组学数据并与 TCGA 数据集进行交叉验证。

统计分析

  • • 采用配对 t 检验比较不同年龄组的细胞比例差异;

  • • 差异表达基因和差异可及染色质区域分析采用 Wilcoxon 秩和检验、逻辑回归等方法;

  • • 多重检验校正采用 Benjamini-Hochberg 法;

  • • 配体 - 受体相互作用分析使用 CellPhoneDB 进行统计验证。

总结

研究意义

该研究构建了首个乳腺组织单细胞衰老图谱,揭示了衰老过程中乳腺组织细胞组成、转录组和表观基因组的动态变化,阐明了衰老与乳腺癌发生的分子关联,为开发年龄相关乳腺癌的早期筛查标志物和靶向治疗策略提供了重要理论基础。

文章复现

这篇文章的原始数据和生信分析代码都公开了,非常全面。

• 原始数据:GEO 数据库 accession code GSE216542

• 代码仓库地址:https://github.com/UcarLab/Mammary_gland_aging

• 数据可视化平台:https://mga.jax.org/

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