大家好，大家好今天科研资料帮给大家分享一篇题为Anovelmolecular classificationmethodforosteosarcomabasedontumorcelldifferentiation traje ctories（基于肿瘤细胞分化轨迹的骨肉瘤分子分类新方法）基于分子特征的肿瘤亚分类可能有助于治疗选择并提高癌症患者的反应率。
01
研究背景
基于分子特征对肿瘤进行亚分类可能有助于治疗选择并提高癌症患者的反应率。然而，骨肉瘤 （OS） 中涉及的高度复杂的细胞来源限制了传统批量 RNA 测序在 OS 亚分类中的实用性。单细胞RNA测序（scRNA-seq）在鉴定细胞异质性方面具有广阔的前景。然而，该技术很少用于肿瘤亚分类的研究。
通过分析 6 个常规 OS 和 9 个松质骨 （CB） 样本的 scRNA-seq 数据，我们在 OS 和 CB 样本中鉴定了 29 个簇，并从癌症干细胞 （CSC） 样亚群中发现了 3 条分化轨迹，这使我们能够将 OS 样本分为三组。使用TARGET数据集进一步检查了分类模型。OS的每个亚组具有不同的预后和可能的药物敏感性，并且三个分化分支中的OS细胞与OS微环境中的其他簇表现出明显的相互作用。
见图一
骨肉瘤 （OS） 和正常松质骨 （CB） 样本的单细胞图谱。
图一
a OS 和 CB 转录组的 UMAP 图，通过基于图的聚类对六种表型进行颜色编码。
b 每个OS和CB样品的UMAP图颜色编码。
c T 细胞和 B 细胞的 UMAP 图，通过基于图的聚类对八种表型进行颜色编码。
d 髓样细胞的UMAP图，包括五种表型颜色编码的破骨细胞。
e 两种表型颜色编码的血管内细胞的 UMAP 图。f 11 种表型颜色编码的间充质细胞的 UMAP 图和 4 种表型颜色编码的 CSC 样簇的 UMAP 图。
g 细胞亚群中亚群特异性标记物表达的热图。
h 样品间可重现的细胞亚群分布。显示了每个簇中源自 OS（红色）或 CB（蓝色）样品的细胞分数。
见图二
OS 和 CB 样品之间细胞组成和基因表达的差异。
图二
a 通过Monocle3方法获得间充质细胞的UMAP图。
b 间充质细胞的伪时间轨迹。
c 每个样品用颜色编码的间充质细胞的UMAP图。
d 每个间充质簇中 OS 和 CB 样本之间细胞比例的差异。
e 间充质细胞中每个簇的最重要基因的点图热图。f 小提琴图显示每个间充质簇中干细胞、成骨细胞、软骨细胞、脂肪细胞和肉瘤标志物的差异表达。
g CSC样簇和BMSC簇之间基因表达的差异。
h CSC样簇和成骨细胞簇之间基因表达的比较。
i CSC 样簇和总 OS 细胞之间基因表达的差异。
j 总OS细胞和成骨细胞之间基因表达的差异。*P < 0.05。
见图三
OS细胞三种分化轨迹之间的转录区别。
图三
a 七个操作系统集群之间总 GO 通路富集的差异。
b 11个间充质簇中细胞周期期比例的差异。
c OS-A2和OS-B2簇之间基因表达的差异。
d OS-A2和OS-C2簇之间基因表达的差异。
e OS-B2和OS-C2集群之间的表达差异。
f 热图显示了通过 GSVA 方法计算的 OS-A2/B2/C2 簇中与靶向治疗相关的通路激活差异。
g 热图显示了七个操作系统集群之间路径激活的差异。
h 七个OS簇与正常血管内细胞之间单细胞拷贝数差异的热图。
i 热图显示了七个操作系统集群之间 TF 活动的差异。
j 七个操作系统集群中的 TF 活动。每个集群中标记了前 8 个激活的 TF。
见图四
根据 OS 细胞三个分化分支的标记物对 TARGET 数据集中的 OS 样本进行分类。
图四
a 维恩图显示了OS-A2/B2/C2簇的计算标记的异同。
b 热图显示OS-A2/B2/C2的44个标记基因在所有29个簇中的表达。来自 TARGET 数据集的 OS 患者中总 OS-A2 （c）、OS-B2 （d） 或 OS-C2 （e） 标志物不同表达水平的患者的 Kaplan-Meier 总生存期曲线。
f 在 k = 3 的 TARGET OS 样本中具有 OS-A2/B2/C2 的 44 个标记基因的共识聚类矩阵。
g 热图显示了 44 个标记基因在 TARGET OS 样本的三个聚类组中的表达。
h 三组 TARGET OS 患者总生存期的 Kaplan-Meier 曲线。i 热图显示了 TARGET OS 样本三个亚组中与靶向治疗相关的通路的激活差异。
j 热图显示靶向治疗相关基因在TARGET OS样本的三个亚组中的表达水平。
见图五
基于 IHC 染色的 OS 样本分组。
图五
a ALKBH5、TOM1L2、CDK4、LMO7、COL6A3 和 THBS2 在每组 3 个 OS 样本（OS 样本的第 13、68 和 79 号）中进行 IHC 染色。
b 对每个OS样本中6个基因标记物的表达进行统计分析。
c 三组OS患者总生存期Kaplan-Meier曲线。
见图六
OS干细胞CSC样细胞的分子特征。
图六
a 使用 Monocle3 方法的 CSC 样细胞的 UMAP 图。通过基于图的聚类在类CSC细胞中识别出4个子聚类。
b CSC样细胞的伪时轨迹。
c 每个 OS 样本颜色编码的 CSC 样细胞的 UMAP 图。
d OS样本中CSC样细胞的四个亚簇的平均细胞数。
e CSC、CSCL1、CSCL2、CSCL3和OS-A1/B1/C1簇的总GO通路富集。
f CSC样细胞四个亚簇中每个细胞周期阶段的细胞比例。
g 小提琴图显示CSC样细胞的四个亚簇中增殖标志物和干细胞标志物的表达。
h CSC样细胞四个亚簇中最重要基因的点图热图。i CSCs与其他CSC样亚簇之间基因表达的差异。
j CSCL1 与其他 CSCL2 簇之间基因表达的差异。k CSCL1 与其他 CSCL3 簇之间基因表达的差异。
l CSCL2与其他CSCL3簇基因表达的差异。CSC 样细胞四个亚簇中的 m TF 活性。每个集群中标记前 8 个激活的 TF。
02
研究结论
此外，我们通过对 138 份 OS 样本的 IHC 染色验证了分类模型，揭示了 B 组患者的预后更差。此外，我们描述了 CSCs 的新转录程序，并强调了 EZH2 在 OS 的 CSC 中的激活。本研究结果提供了一种基于scRNA-seq的新型亚分类方法，为OS中CSCs的分子特征提供了新的思路，可为OS的精准治疗和治疗开发提供有价值的参考。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
01
研究背景
基于分子特征对肿瘤进行亚分类可能有助于治疗选择并提高癌症患者的反应率。然而，骨肉瘤 （OS） 中涉及的高度复杂的细胞来源限制了传统批量 RNA 测序在 OS 亚分类中的实用性。单细胞RNA测序（scRNA-seq）在鉴定细胞异质性方面具有广阔的前景。然而，该技术很少用于肿瘤亚分类的研究。
通过分析 6 个常规 OS 和 9 个松质骨 （CB） 样本的 scRNA-seq 数据，我们在 OS 和 CB 样本中鉴定了 29 个簇，并从癌症干细胞 （CSC） 样亚群中发现了 3 条分化轨迹，这使我们能够将 OS 样本分为三组。使用TARGET数据集进一步检查了分类模型。OS的每个亚组具有不同的预后和可能的药物敏感性，并且三个分化分支中的OS细胞与OS微环境中的其他簇表现出明显的相互作用。
见图一
骨肉瘤 （OS） 和正常松质骨 （CB） 样本的单细胞图谱。
图一
a OS 和 CB 转录组的 UMAP 图，通过基于图的聚类对六种表型进行颜色编码。
b 每个OS和CB样品的UMAP图颜色编码。
c T 细胞和 B 细胞的 UMAP 图，通过基于图的聚类对八种表型进行颜色编码。
d 髓样细胞的UMAP图，包括五种表型颜色编码的破骨细胞。
e 两种表型颜色编码的血管内细胞的 UMAP 图。f 11 种表型颜色编码的间充质细胞的 UMAP 图和 4 种表型颜色编码的 CSC 样簇的 UMAP 图。
g 细胞亚群中亚群特异性标记物表达的热图。
h 样品间可重现的细胞亚群分布。显示了每个簇中源自 OS（红色）或 CB（蓝色）样品的细胞分数。
见图二
OS 和 CB 样品之间细胞组成和基因表达的差异。
图二
a 通过Monocle3方法获得间充质细胞的UMAP图。
b 间充质细胞的伪时间轨迹。
c 每个样品用颜色编码的间充质细胞的UMAP图。
d 每个间充质簇中 OS 和 CB 样本之间细胞比例的差异。
e 间充质细胞中每个簇的最重要基因的点图热图。f 小提琴图显示每个间充质簇中干细胞、成骨细胞、软骨细胞、脂肪细胞和肉瘤标志物的差异表达。
g CSC样簇和BMSC簇之间基因表达的差异。
h CSC样簇和成骨细胞簇之间基因表达的比较。
i CSC 样簇和总 OS 细胞之间基因表达的差异。
j 总OS细胞和成骨细胞之间基因表达的差异。*P < 0.05。
见图三
OS细胞三种分化轨迹之间的转录区别。
图三
a 七个操作系统集群之间总 GO 通路富集的差异。
b 11个间充质簇中细胞周期期比例的差异。
c OS-A2和OS-B2簇之间基因表达的差异。
d OS-A2和OS-C2簇之间基因表达的差异。
e OS-B2和OS-C2集群之间的表达差异。
f 热图显示了通过 GSVA 方法计算的 OS-A2/B2/C2 簇中与靶向治疗相关的通路激活差异。
g 热图显示了七个操作系统集群之间路径激活的差异。
h 七个OS簇与正常血管内细胞之间单细胞拷贝数差异的热图。
i 热图显示了七个操作系统集群之间 TF 活动的差异。
j 七个操作系统集群中的 TF 活动。每个集群中标记了前 8 个激活的 TF。
见图四
根据 OS 细胞三个分化分支的标记物对 TARGET 数据集中的 OS 样本进行分类。
图四
a 维恩图显示了OS-A2/B2/C2簇的计算标记的异同。
b 热图显示OS-A2/B2/C2的44个标记基因在所有29个簇中的表达。来自 TARGET 数据集的 OS 患者中总 OS-A2 （c）、OS-B2 （d） 或 OS-C2 （e） 标志物不同表达水平的患者的 Kaplan-Meier 总生存期曲线。
f 在 k = 3 的 TARGET OS 样本中具有 OS-A2/B2/C2 的 44 个标记基因的共识聚类矩阵。
g 热图显示了 44 个标记基因在 TARGET OS 样本的三个聚类组中的表达。
h 三组 TARGET OS 患者总生存期的 Kaplan-Meier 曲线。i 热图显示了 TARGET OS 样本三个亚组中与靶向治疗相关的通路的激活差异。
j 热图显示靶向治疗相关基因在TARGET OS样本的三个亚组中的表达水平。
见图五
基于 IHC 染色的 OS 样本分组。
图五
a ALKBH5、TOM1L2、CDK4、LMO7、COL6A3 和 THBS2 在每组 3 个 OS 样本（OS 样本的第 13、68 和 79 号）中进行 IHC 染色。
b 对每个OS样本中6个基因标记物的表达进行统计分析。
c 三组OS患者总生存期Kaplan-Meier曲线。
见图六
OS干细胞CSC样细胞的分子特征。
图六
a 使用 Monocle3 方法的 CSC 样细胞的 UMAP 图。通过基于图的聚类在类CSC细胞中识别出4个子聚类。
b CSC样细胞的伪时轨迹。
c 每个 OS 样本颜色编码的 CSC 样细胞的 UMAP 图。
d OS样本中CSC样细胞的四个亚簇的平均细胞数。
e CSC、CSCL1、CSCL2、CSCL3和OS-A1/B1/C1簇的总GO通路富集。
f CSC样细胞四个亚簇中每个细胞周期阶段的细胞比例。
g 小提琴图显示CSC样细胞的四个亚簇中增殖标志物和干细胞标志物的表达。
h CSC样细胞四个亚簇中最重要基因的点图热图。i CSCs与其他CSC样亚簇之间基因表达的差异。
j CSCL1 与其他 CSCL2 簇之间基因表达的差异。k CSCL1 与其他 CSCL3 簇之间基因表达的差异。
l CSCL2与其他CSCL3簇基因表达的差异。CSC 样细胞四个亚簇中的 m TF 活性。每个集群中标记前 8 个激活的 TF。
02
研究结论
此外，我们通过对 138 份 OS 样本的 IHC 染色验证了分类模型，揭示了 B 组患者的预后更差。此外，我们描述了 CSCs 的新转录程序，并强调了 EZH2 在 OS 的 CSC 中的激活。本研究结果提供了一种基于scRNA-seq的新型亚分类方法，为OS中CSCs的分子特征提供了新的思路，可为OS的精准治疗和治疗开发提供有价值的参考。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
