利用单细胞RNA-seq数据区分单个细胞疾病关联性

美国麻省理工学院和哈佛大学的布罗德研究所Alkes L. Price、Martin Jinye Zhang与美国加州大学Bogdan Pasaniuc和Kangcheng Hou近期取得重要进展，他们利用单细胞RNA-seq数据进行多基因富集区分单个细胞的疾病关联性。相关工作近日在线发表于《自然—遗传学》。

研究人员引入了单细胞疾病相关性评分（scDRS），这是一种在单细胞分辨率下将scRNA-seq 与多基因疾病风险联系起来的方法，与带注释的细胞类型无关。scDRS可识别全基因组关联研究（GWAS）中涉及的疾病相关基因过度表达的细胞。研究人员将scDRS应用于31个组织/器官的74种疾病和130万个单细胞基因表达谱。

细胞类型水平的结果广泛概括了已知的细胞类型—疾病关联。单个细胞水平的结果确定了未被现有细胞类型标记捕获的疾病相关细胞亚群，包括与炎症性肠病相关的T细胞亚群，其部分特征在于它们的效应样状态；与精神分裂症相关的神经元亚群，部分特征在于它们的空间位置，以及与甘油三酯水平相关的肝细胞亚群，部分特征在于其较高的倍体水平。表达与跨细胞的scDRS评分相关的基因（反映与GWAS疾病相关基因的共表达）强烈富集了金标准药物靶点和孟德尔疾病基因。