医生视角下转录组学的生物信息学分析

转录组学的生物信息学分析是医生解决临床与科研问题的有力工具。这里罗列医学转录组学相关的几个概念，从使用者（医生）的角度看待理解相关技术，为后续使用该技术说明临床和科研问题奠定基础。

一、转录组的种类

单细胞测序、整体组织测序、空间转录组测序是常用的三种形式，各具特点。

单细胞测序能够精确到单个细胞层面，能识别组织中细胞类型的异质性，捕捉稀有细胞群体，适合研究肿瘤微环境中不同细胞间的相互作用，但费用较高；
整体组织测序是对整个组织样本进行分析，检测的是细胞群体的平均基因表达水平，成本相对较低，适用于初步筛选疾病相关的基因表达变化；
空间转录组则可以保留组织样本的空间位置信息，直观呈现基因表达的空间分布特征，对于研究组织结构与功能的关系至关重要，不过其技术门槛和成本也较高。

医生需根据研究目的和预算，权衡选择合适的技术。例如，若要探究肿瘤发生过程中特定稀有细胞的作用机制，单细胞测序可能是更好的选择；而对于大规模疾病样本的基因表达初步筛查，整体组织测序则更具性价比。
因为单细胞测序是目前最流行的转录组学技术，以下举例都以单细胞测序技术为例。

二、生信分析技术流程

清晰认识生信分析的技术流程（workflow），有助于用户明确该技术的能力边界。
无论是哪种转录组测序技术，都有相对固定的输入和输出。以单细胞测序为例，输入通常是高质量的单细胞悬液样本，经过测序后，输出的数据包含组织中的细胞类型信息以及各种细胞类型的基因表达情况。通过生物信息学分析，可以对细胞进行聚类分群，鉴定不同细胞亚群的特征基因，进而深入了解细胞的功能和状态。
了解这些，医生就能判断该技术是否能满足自己的研究需求，以及如何解读分析结果。比如，当医生想要了解某种疾病中免疫细胞的亚群组成和功能变化时，就可以根据单细胞测序的输出结果，分析不同免疫细胞亚群的基因表达特征，推断其在疾病发生发展中的作用。

单细胞生信分析的一般流程如下：

数据质量控制：对原始单细胞数据进行全面检查，剔除低质量细胞，如细胞内基因计数过低、线粒体基因比例过高的细胞，确保后续分析基于高质量数据。
数据标准化：消除不同细胞间由于测序深度、捕获效率等技术因素导致的差异，让数据处于同一可比尺度，便于后续准确分析。
降维处理：单细胞数据维度高，通过主成分分析（PCA）、t -
分布随机邻域嵌入（t-SNE）等方法降低维度，简化数据结构，突出细胞间关键差异特征。
细胞聚类：根据细胞基因表达特征，将相似细胞聚为一类，挖掘细胞亚群，如免疫细胞中的 T 细胞、B 细胞等不同亚群。
差异基因分析：比较不同细胞亚群的基因表达，找出差异表达基因，为研究细胞功能、疾病机制等提供关键线索。

三、临床表型

以上转录组学的生物信息学分析是转录组学及其分析固有的流程，变化不大，只有与疾病的临床表型相结合，才能说明医生所关心的临床和科研问题，也是生信分析变化之所在。

如果临床表型是肿瘤（对照组是正常组织），利用单细胞测序技术，能够得到肿瘤组织的细胞组成和各种细胞的基因表达变化。通过分析肿瘤细胞与免疫细胞、基质细胞之间的相互作用关系，有助于揭示肿瘤发生的机制，还可以筛选出具有诊断价值的标记物。此外，还可以结合机器学习等手段，对大量的基因表达数据进行挖掘和分析，构建更准确的疾病诊断和预后模型。
如果临床表型是某种耐药组织（对照组是非耐药组织），通过转录组分析可以探究耐药相关基因的表达变化，阐明耐药机制，为临床制定更有效的治疗方案提供依据。
如果临床表型某种治疗后的组织样本（对照组是治疗前的组织样本），分析其基因表达变化能够明确治疗的作用对象和作用机制，评估治疗效果，为后续的个性化治疗提供参考。
如果临床表型是某种遗传性疾病（对照组是健康个体），通过转录组分析能够发现与疾病相关的关键基因变异，探索疾病的遗传机制，为遗传咨询和精准治疗提供重要线索。

如果临床表型是疾病晚期组织（对照组是疾病早期组织），转录组学可以分析疾病发展过程起作用的细胞或基因。

四、注意事项

在应用转录组学技术时，需要特别注意基因表达的暂时性。基因表达会随着时间发生动态变化，因此保证采样组织在时间上的同质性至关重要。在临床样本采集过程中，应严格控制采样时间点和处理时间，尽可能减少样本间的时间差异对基因表达的影响，确保实验结果的准确性和可靠性。同时，不同时间单细胞测序的表现也可以是科学研究设计的一部分，可以说明细胞在不同时间状态下的变化规律，为疾病的动态发展研究提供有价值的信息。
此外，还需留意样本个体差异，不同患者间的遗传背景、生活习惯等因素可能导致基因表达存在差异，这在分析时需加以考量，以避免干扰对疾病相关基因表达特征的准确判断。
最后，转录组学解决的两个问题，疾病表型中细胞类型和基因的鉴别，也可以通过蛋白组学和表观遗传组学来实现，医生在选择转录组学技术时，也可综合考量这些组学技术的优势与特点，从多维度深入剖析疾病机制，为临床决策提供更全面、精准的依据。