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人体躯体组织在正常衰老过程中会积累突变。其中一些突变会影响与癌症相关的驱动基因，并赋予突变祖细胞竞争优势，从而导致克隆扩增。人类食管上皮是这一现象的典型例证，到成年期时已成为由相互竞争的突变克隆构成的高密度镶嵌体。然而，这些突变所导致的表型后果及其在癌发生中的潜在作用仍不清楚。用于从单细胞转录组学（scRNA-seq）数据中从头检测突变的新型生物信息学工具，理论上可利用大量公开可用的数据资源，帮助在体描绘突变细胞的表型。 在本研究中，我们测试了 SComatic 算法在正常多克隆食管上皮中识别躯体突变的能力。我们分析了一个公开的 scRNA-seq 数据集，该数据集来源于一个人类队列，每位供体提供多个食管样本；同时还分析了一项独立的小鼠研究，在该研究中小鼠接受了实验性诱变处理，且样本已进行重测序以供验证。这些非常规实验设计使我们能够控制非特异性。我们观察到，scRNA-seq 变异检测输出受到非期望技术伪影和种系变异的显著影响；通过一系列定制化的、合理的过滤步骤，我们得以降低这些影响并富集躯体突变。随后，我们利用最终筛选出的候选突变重建克隆谱系，并将其映射到 UMAP 嵌入中的分化轨迹上。我们发现，较低的读取深度和稀疏的细胞采样更有利于乘客突变的检出，却阻碍了对驱动突变体表型的推断。总体而言，我们展示了基于 scRNA-seq 的突变检测当前所面临的局限性，同时提出了若干方法学建议，供未来利用单细胞转录组学研究正常多克隆组织中突变克隆行为的相关研究加以考虑。
人体体细胞组织在正常衰老过程中会积累突变。其中一些突变会影响与癌症相关的驱动基因，并赋予突变祖细胞竞争优势，从而导致克隆扩增。人类食管上皮是这一现象的典型例证，到成年期已成为由相互竞争的突变克隆构成的致密镶嵌体。然而，这些突变所造成的表型后果及其在致癌过程中的潜在作用仍然未知。用于从单细胞转录组学（scRNA-seq）数据中从头检测突变的新型生物信息学工具，或可利用大量公开可得的数据资源，帮助在体描绘突变细胞的表型。在本研究中，我们检验了 SComatic 算法在正常、多克隆性食管上皮中识别体细胞突变的能力。我们分析了一个公开的 scRNA-seq 数据集，该数据集来源于一个人类队列，每位供体具有多个食管样本；同时还分析了一项独立的小鼠研究，其中小鼠接受了实验性诱变处理，且相关样本已通过重新测序进行验证。这些非常规实验设计使我们能够控制非特异性。我们观察到，scRNA-seq 变异检测结果受到不期望的技术伪影和种系变异的严重影响；通过一系列定制化的合理筛选步骤，我们得以减少这些影响，并富集体细胞突变。随后，我们利用最终候选突变重建克隆谱系，并将其映射到 UMAP 嵌入中的分化轨迹上。我们发现，较低的测序读深和稀疏的细胞采样有利于乘客突变的检测，却阻碍了对驱动突变体表型的推断。总体而言，我们展示了基于 scRNA-seq 的突变检测当前所面临的局限性，同时提出了方法学上的建议，这些建议应在未来旨在利用单细胞转录组学研究正常多克隆组织中突变克隆行为的研究中予以考虑。
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.07.737010v1?rss=1
🏷️ 单细胞转录组 体细胞突变 食管上皮 克隆扩增 突变检测 生物信息学方法