GPB:国家儿童医学中心/北京儿童医院发表基于单细胞转录组数据准确识别病毒感染信息的新算法DVsc

2023-12-29 测序中国 测序中国

该研究开发了一套新流程DVsc,利用单细胞RNA测序探索病毒复制过程中的病毒多样性和细胞变异,能够同时检测感染的细胞,揭示细胞内多种病毒的组成。

病毒与宿主细胞之间的相互作用对于有效治疗传染病至关重要。已有研究从病毒和细胞转录谱的角度探索了病毒生命周期对宿主免疫系统的影响。然而,要同时在病毒和细胞水平上表征宿主-病毒相互作用的完整图谱,仍然是一项具有挑战性的任务。病毒的复制效率在很大程度上依赖于其宿主,因为病毒会适应利用宿主细胞的机制。因此,细胞的异质性直接影响着病毒的复制周期和感染结果,研究感染过程中的细胞异质性具有重要意义。

近日,国家儿童医学中心/首都医科大学附属北京儿童医院的医学遗传学李巍教授团队在生物信息学期刊Genomics, Proteomics & Bioinformatics发表题为“DVsc: An Automated Framework for Efficiently Detecting Viral Infection from Single-Cell Transcriptomics Data”的研究论文。该研究开发了一套新流程DVsc,利用单细胞RNA测序(scRNA-seq)探索病毒复制过程中的病毒多样性和细胞变异,能够同时检测感染的细胞,揭示细胞内多种病毒的组成。这一新算法的推出将有助于加深对病毒感染在单细胞水平上的理解,为病毒学和临床医学领域的研究提供了强有力的支持和工具。

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DVsc的工作流程如图1所示。首先根据测序读取的质量、长度和复杂度对原始FASTQ数据进行质量修剪,随后将过滤后的测序读取映射到高质量的病毒基因组。由于病毒读数高度重复且可能产生显著的测序伪迹,因此在DVsc中识别到的病毒需要通过内部质量控制策略进行过滤,消除病毒检测中的假阳性。最终,基于UMI和唯一细胞条形码,对经过滤的病毒读数进行解复用,并分配给相应的病毒转录本和感染细胞。

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图1.研究工作流程。

为了研究DVsc在真实数据集中的适用性,研究人员将其应用于大约200个不同病毒感染的多样化临床样本。结果显示,DVsc能够准确检测所有感染样本,并精确映射宿主-病毒感染关系,在系统检测各种细胞类型中的病毒感染方面表现出了很高的精度。

研究团队收集了来自SARS-CoV-2感染患者的scRNA-seq临床样本和原始测序数据,然后进行DVsc分析,以评估其实用性。DVsc成功地从严重COVID-19患者、结肠和回肠类器官样本以及所有感染的人支气管上皮细胞系中检测到SARS-CoV-2的有效测序reads。同时,通过对1例重症COVID-19患者的数据进行DVsc分析,研究发现了另一种病毒——人偏肺病毒(hMPV),可在样本中超过一百万个有效病毒reads中检测到。以上结果表明,DVsc是系统分析人类临床样本感染源或合并感染源的最佳方法。

随后,研究团队使用10x Genomics平台在更多的公共数据集上对DVsc进行基准测试,以评估该框架在更广泛范围内的敏感性。分析显示,DVsc通过宿主病毒感染图谱可准确检测到所有感染样本,表明DVsc是一个高度敏感的可靠工具,可基于scRNA-seq数据识别病毒reads和表征病毒感染的细胞。

研究团队还将DVsc流程用于另外两种重要的scRNA测序方法:Drop-seq和Seq-Well,利用不同组织样本进行验证分析。通过分析原始测序数据,识别了病毒reads数逐渐增加的感染细胞(图2A)。使用Seq-Well平台分析了从感染COVID-19或甲型流感病毒的成人和健康供体收集的另一个scRNA序列数据集,DVsc成功地检测了病毒reads和感染细胞类型(图2B和C)。验证结果表明,DVsc是一个敏感而准确的分析框架,可用于检测和识别不同scRNA-seq平台、不同组织、不同病毒类型和载量的病毒感染。

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图2.跨不同scRNA-seq平台的病毒reads检测性能评估。

此外,利用scRNA-seq和bulk RNA-seq数据集,研究团队进行了一项基准研究来评估DVsc和病毒检测方法Venus、Viral-Track检测病毒转录mRNA的准确性。总体而言,DVsc在scRNA-seq和bulk RNA-seq数据集上都表现良好。在scRNA-seq数据集中,DVsc准确率为80%,Viral-Track为75%,Venus为67%;在bulk RNA-seq数据集中,所有三种方法在阳性样本中均达到100%的准确性,但阳性和阴性样本的准确性之间存在显著差异。在阴性样本中,DVsc准确率为100%,Viral-Track为53%,Venus为19%。(表1)

表1.基于不同方法的基准测试结果图片

综上,广泛验证结果证实了DVsc作为一种敏感且准确的新型分析框架,可以精确定量分析单细胞转录组数据中的病毒感染情况并确定感染细胞类型,为感染和免疫研究提供了新的视角,对于开发治疗方法和理解病毒感染的复杂性具有重要意义。

国家儿童医学中心/首都医科大学附属北京儿童医院张鹏研究员,李巍教授,郝婵娟教授为本文的共同通讯作者,冷菲助理研究员为本文的第一作者。DVsc项目目前已经开源,本地版和网页服务器(webserver)版本均可通过http://62.234.32.33:5000/DVsc获取。

原文链接:

https://academic.oup.com/gpb/advance-article/doi/10.1093/gpbjnl/qzad007/7479691

作者:测序中国



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