纽约大学 Mixscape将细胞混合物分为扰动细胞(黄色)和非扰动细胞(逃逸的灰色细胞)
学分:纽约大学/纽约基因组中心 纽约大学和纽约基因组中心的一组研究人员开发了一种新的计算工具来帮助理解人类基因的功能和调节
今天发表在《自然遗传学》杂志上的研究结果展示了如何解释结合使用CRISPR扰乱基因和多模式单细胞测序技术的实验
这篇文章描述了被称为mixscape的新方法是如何帮助识别一种新的分子机制来调节免疫检查点蛋白，该蛋白控制免疫系统识别和破坏癌细胞的能力。
“我们的方法将帮助科学家将基因与它们所调控的特定细胞行为和分子路径联系起来，”该研究的资深作者拉胡尔·萨提亚解释道，他是NYU基因组学和系统生物学中心的生物学副教授，也是纽约基因组中心的核心教员
研究人员开始更好地理解癌细胞如何改变关键基因的调节，例如免疫检查点分子PD-L1，以避免被发现和逃避身体的免疫系统
为了做到这一点，他们进行了混合遗传筛选，在癌细胞系模型中“剔除”了一组基因，以观察每一个变化或干扰对帕金森-L1水平的影响
他们利用了ECCITE-seq，一种允许研究人员在用CRISPR“指导RNA”干扰每个基因后，捕捉不同类型生物分子(如RNA和蛋白质)的单细胞概况的技术。
“测量多种类型分子数据的能力，被称为多模态分析，使研究小组能够区分转录和转录后调控模式
然而，在完成实验后，该团队意识到重大的计算挑战限制了其分析和解释数据的能力
例如，研究人员发现，当他们试图在多个不同的细胞中敲除相同的基因时，他们观察到结果有惊人的可变性
特别是，在尝试扰动后，相当一部分细胞(在某些情况下高达75%)似乎逃脱了任何可观察到的影响，并代表了下游分析中的混杂噪声源
“面对这些挑战，我们意识到我们需要新的计算方法来识别和消除数据中令人困惑的变异来源，”NYU大学生物学研究生、该研究的主要作者埃夫胸腺嘧啶·帕帕莱克西说
为了实现这一点，研究小组开发了一种统计方法——混合场景——来模拟每一种扰动，使细胞混合产生不同的反应
通过这样做，mixscape方法可以从数据中识别和去除噪声源，使用户能够关注剩余的最重要的生物信号
“当我们在屏幕上应用mixscape时，我们增强了将基因干扰与转录组和蛋白质表达的变化联系起来的能力
萨提亚说:“这让我们发现，kelch样蛋白KEAP1和转录激活因子NRF2调节细胞的PD-L1表达水平。”
虽然这些研究是在癌细胞系中进行的，但KEAP1和NRF2在人类肺癌样本中经常发生突变，这表明这些基因可能在人类肿瘤的发展和进展中发挥重要作用
展望未来，研究人员正在利用多模式单细胞集合CRISPR屏幕和mixscape来理解数十种其他途径和细胞行为的分子调节。
Mixscape可以通过萨提亚实验室的修拉软件包在网上免费获得，这是一个面向生物医学研究人员的软件工具包
“我们希望我们的方法对社区有用，并有助于研究基因和分子途径如何相互作用，”帕帕莱克西说
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