RT-PCR表达量数据也可以差异分析

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最近搜集整理单细胞研究的时候，看到于2015年发表在nature杂志的文章是： Single-cell analysis reveals a stem-cell program in human metastatic breast cancer cells ，蛮有意思的，居然是 Single-cell multiplex qPCR 数据哦！

研究者们首先通过流式预先把细胞分类，分成： basal/stem, luminal, and luminal progenitor cells这3群细胞，如下所示：
流式细胞分选
首先看了看3群细胞的不同病人的表达量差异情况，一般来说，做差异分析的话，组内差异肯定是要小于组间差异，不然就成为了强行找差异，如下所示，符合标准：
主成分分析看细胞亚群距离
分别是：B, basal/stem; LP, luminal progenitor; L, luminal 这3个组。
差异分析的热图就比较好理解了：
差异分析后的热图可视化

数据在GEO可以下载

Single-cell multiplex qPCR data are available at the NCBI GEO database (accession GSE70555).

  • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE70555
    其中属于Human patients - mammary cells的有271个细胞，大家可以自行下载表达矩阵，然后完成前面的PCA分析图，以及差异分析后的热图。

    学徒作业

    完成这个差异分析后的热图，根据表达矩阵。

    差异分析涉及到的基因

    因为RT-PCR是低通量的，所以依赖于生物学背景，研究者在设计这个课题的时候就确定了检测的基因是：116 genes involved in

  • stemness,
  • pluripotency,
  • epithelial-to-mesenchymal transition (EMT),
  • mammary lineage specification,
  • dormancy,
  • cell cycle
  • proliferation
    当然了，后面有很多精彩的分析，包括看肿瘤转移到不同器官：BM, bone marrow; BR, brain; LN, lymph node; LU, lung; PB, peripheral blood; T, tumour. 就不一一讲解啦。
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