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文献内容
胃癌细胞微环境格局
肿瘤基质的特征存在活化的成纤维细胞
肿瘤内皮细胞与血管生成途径
巨噬细胞显示炎症二分法
淋巴细胞转向免疫抑制和分化表型
细胞通信网络揭示了胃癌发展的潜在驱动因素
胃癌免疫治疗批量RNA-seq的整合揭示了细胞和分子的反应倾向
数据代码获取
亮点：结合了单细胞及样本配对的转录组数据进行分析，并有完整的数据和代码进行学习。
gastric-cancer/00.Processed Data/bulk_rna_tpm.txt at main · chriscainx/gastric-cancer (github.com)
GEO Accession viewer (nih.gov) GSE206785
文献内容
肿瘤微环境 （TME） 已被证明对各种适应症癌症患者的治疗结果有很大影响，并影响总生存期。然而，在胃癌中形成TME的细胞尚未得到广泛的表征。我们结合了来自肿瘤的批量和单细胞RNA测序，以及24名初治GC患者的匹配正常组织，以更好地了解哪些细胞类型和转录程序与胃的恶性转化有关。聚类 96,623 个非上皮来源的细胞揭示了 81 种明确的 TME 细胞类型。我们发现活化的成纤维细胞和内皮细胞在肿瘤中的表达最为突出。独立队列的细胞间网络重建和生存分析表明，这些细胞类型与免疫抑制性髓系细胞亚群和调节性 T 细胞一起在建立免疫抑制微环境方面具有重要意义，该微环境与抗 PD1 治疗患者的预后恶化和缺乏反应相关。相比之下，我们发现一部分 IFNγ 激活的 T 细胞和表达 HLA-II 的巨噬细胞与治疗反应和总生存期增加有关。
胃癌细胞微环境格局
根据定义标记基因的表达对主要簇进行注释，这些标记基因为B细胞（CD19，MS4A1），浆细胞（IGHG1，CD79A），CD4 T细胞（CD3D，CD4），CD8 T细胞（CD3D，CD8A），自然杀伤（NK）细胞（NCR1，FGFBP2），髓系细胞（CD14，CD68），肥大细胞（TPSAB1，TPSB2），内皮细胞（ RAMP2、PECAM1）、成纤维细胞（DCN、LUM）、壁细胞（PDGFRB、ACTA2）、神经胶质细胞（PLP1、SOX10）或上皮细胞（PGC、PGA3）
肿瘤基质的特征存在活化的成纤维细胞
癌症相关成纤维细胞中的转录重编程。16,492 个成纤维细胞的 UMAP，颜色编码为组织（上）和簇注释（下）。B 肿瘤中每个成纤维细胞簇的平均分数与正常组织 （n = 20） 的对数比值（上图）。带有 holm 校正的 Wilcoxon 秩和检验，*：p < 0.05，**：p < 0.01，***：p < 0.001。点图显示缩放的平均表达和每个成纤维细胞簇顶部标记物的表达百分比（底部）。C 成纤维细胞相关基因簇的缩放平均表达（附加文件 1：图 S4）。D F12-ANGPT2 和 F13-CTHRC1 的顶级标记基因分别与基因簇 U6 和 U7 相连。E TCGA 中胃癌患者的总生存期，按 F13-CTHRC1 的前 20 个标记基因特征划分的组。基因特征 U1、U6 和 U7 反映了胃肿瘤样本中上调的基因簇，而基因特征 D9 和 D11 反映了胃肿瘤样本中下调的基因簇。
肿瘤内皮细胞与血管生成途径
胃癌中的混合内皮细胞状态。3684 个内皮细胞的 UMAP，用于组织（左）和簇注释（右）。B 肿瘤中每个内皮细胞簇的平均分数与正常组织的对数比 （n = 20）（上图）。具有 holm 校正的 Wilcoxon 秩和检验，**：p < 0.01。每个聚类顶部标记的点图，显示缩放的平均表达量和表达量百分比（底部）。C 非恶性和恶性活检内皮细胞间差异表达基因的热图，包含在指定的基因本体术语中。显示的是缩放的平均表达式和表达式百分比。D、ETCGA中胃癌患者的总生存期，分别按SERPINE1水平划分的组和EN10簇的前20个标记基因。
巨噬细胞显示炎症二分法
促炎巨噬细胞和抗炎巨噬细胞在胃癌患者之间呈负相关且高度多样化。10,646 个髓样细胞的 UMAP，用于组织（底部）和簇注释（顶部）的颜色编码。每个细胞簇的促炎（IL1B、CCL20、S100A8、S100A9）和抗炎（CD163、MAF、SEPP1、APOE）基因评分的B条图（上图）。每个髓系簇顶部标记的点图，显示缩放的平均表达和表达百分比（底部）。C 肿瘤中每个髓系簇注释的平均分数与正常组织的平均分数的对数比 （n = 20）。具有霍尔姆校正的 Wilcoxon 秩和检验，*：p < 0.05，**：p < 0.01，***：p < 0.001。我们队列 （n = 20） 和 TCGA-STAD 队列 （n = 407） 的 scRNA-seq 数据中 B 的促炎和抗炎基因特征的 D 条形图。E TCGA 中胃癌患者的总生存期，按 B 的促炎（左）和抗炎（右）基因特征的表达水平划分
淋巴细胞转向免疫抑制和分化表型
胃癌中的免疫抑制性 T 细胞动力学。A，B12,537 个 CD4 T 细胞 （A） 和 28,772 个 CD8 T 细胞 （B） 的 UMAP 颜色编码用于簇注释。C 对正常和肿瘤组织中每位患者的 T 细胞簇分数进行成对分析，显示上调和下调最多的 T 细胞。配对 Wilcoxon 秩和检验，显示每个聚类的 Holm 调整 p 值。D 在 CD4 T 细胞 UMAP 上可视化的 T 细胞相关基因簇 U4 的平均表达（附加文件 1：图 S3）。E 来自基因簇 U4 的基因热图，颜色为缩放平均表达+++
细胞通信网络揭示了胃癌发展的潜在驱动因素
从胃癌中单细胞转录组谱推断的细胞通讯显示 F13-Activated-CTHRC1 成纤维细胞的核心作用。在推断的集群式蜂窝通信网络中，所有蜂窝亚型的紧密中心性排名，显示了前 10 个亚型。B F13-Activated-CTHRC1成纤维细胞与其他细胞亚型的通讯强度，仅绘制了显着的通讯（连通性>0.05）。C F13-髓系通讯中显着的配体-受体对突出了 F13-CTHRC1 细胞对骨髓细胞中整合素-Akt 通路的肿瘤富集激活。D F13-内皮通讯中显着的配体-受体对显示出细胞间通讯的肿瘤限制程序。X 轴代表配体和受体对，第一个基因在 F13-Act-CTHRC1 细胞上表达，第二个基因在 Y 轴中表示的相互作用细胞类型上表达。红色：肿瘤本体RNA-seq中上调的基因。蓝色：肿瘤体积下调（不存在）。E F13-CTHRC1与其他小区亚型的通信强度，红线表示集群连接截止值为0.05
胃癌免疫治疗批量RNA-seq的整合揭示了细胞和分子的反应倾向
对癌症免疫治疗的反应和非反应基因的细胞起源。A 对总共 45 名接受免疫治疗的胃癌患者的批量 RNA-seq 进行了反应者（完全和部分反应者，n = 12）和非反应者（疾病稳定和进展，n = 33）之间的差异表达分析。用于下游分析的基因（红色），调整后的 p 值< 0.1，log2 倍变化> 0.25。B 上调和下调基因 （A） 根据它们在单细胞 RNA-seq 数据的次要细胞类型中的表达进行聚类（附加文件 1：图 S3）。在这里，显示了胃癌上单细胞 RNA-seq 的每个主要细胞类型的上调基因簇的缩放平均表达的热图。C，D在 UMAP 上可视化具有基因簇 R8 （C） 的髓系细胞和具有基因簇 NR10-13 （D） 的成纤维细胞的注释和 UCell 评分。E 与特定细胞亚型对应的基因特征评分的 E ROC 曲线，对 A 队列的响应数据
数据代码获取
处理后的单细胞RNA-seq数据以种质（GSE206785，http://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE206785）存入GEO存储库[93]。本研究的原始FASTQ文件以加入（HRA002336，https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human/browse/HRA002336
抗PD1治疗胃癌患者的大量RNA-seq数据可在欧洲核苷酸档案库（PRJEB25780，http://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/?term=PRJEB25780）
用于所有处理和分析的代码可在 Github （GitHub - chriscainx/gastric-cancer）
其他和处理过的数据可在Zenodo获取。
作者也在github上上传了转录组数据：gastric-cancer/00.Processed Data/bulk_rna_tpm.txt at main · chriscainx/gastric-cancer (github.com)
文献：Parallel single-cell and bulk transcriptome analyses reveal key features of the gastric tumor microenvironment
