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[Nature Machine Intelligence | 论文简读] 使用 Benisse 解释单细胞基因表达的B细胞受体库

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智能生信
发布2022-12-29 17:43:09
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发布2022-12-29 17:43:09
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文章被收录于专栏:智能生信

简读分享 | 王汝恒 编辑 | 王宇哲

论文题目

Interpreting the B-cell receptor repertoire with single-cell gene expression using Benisse

论文摘要

B细胞受体(BCRs)是B细胞发育和激活的关键角色,其成熟形式作为抗体分泌,执行中和入侵病原体等功能。所有当前的BCR分析方法都只研究BCR序列,而忽略了它们与B细胞转录组学的相关性,从而得出关于BCR和B细胞作用的未知功能相关性的结论,并可能产生有偏见的解释。许多单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术现在可以捕获每个B细胞的基因表达和BCR,这可能会解决这个问题。在这里,作者用匹配的scBCR测序研究了来自13个scRNA-seq数据集的43938个B细胞,并观察到BCR与B细胞转录组学之间的关联。受此启发,作者开发了Benisse模型(由scRNA-seq主导的BCR嵌入图形网络),以提供由单细胞基因表达指导的BCR的精细分析。Benisse揭示了沿着BCR轨迹的B细胞激活梯度。作者发现在新冠肺炎感染期间,BCR和B细胞基因表达之间存在较强的耦合。并且与T细胞受体的趋同进化模式相比,BCR形成了连续和线性进化的定向模式,以实现最高的抗原靶向效率。总的来说,通过Benisse的视角,同时消化BCR和B细胞的基因表达,将导致对不同生物背景下BCR基因库功能相关性的更深入的解释。

论文链接

https://www.nature.com/articles/s42256-022-00492-6

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原始发表:2022-12-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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