生物信息学

单细胞转录组分析

代表性UMAP聚类图，由模拟数据生成用于版式展示。

模拟数据

此输出代表分析方法和可视化风格。实际项目结果取决于输入数据质量、样本量、组织解离方法和批次结构。

项目问题

肿瘤微环境中哪些免疫细胞群体表现出可用于指导机制假设和实验优先级排序的一致模式？

一个临床前研究团队需要表征肿瘤微环境样本中的免疫细胞异质性，以支撑机制假设并为下游功能性实验设计提供指导，用于研发证据包。

研究人员需要：(1) 识别应答者与非应答者样本之间差异丰度的免疫细胞群体；(2) 生成关于细胞间相互作用网络的可验证假设；(3) 优先排序哪些细胞群体和标志物值得进行功能验证。

应用严格质控、批次校正、多分辨率聚类，以及基于整合参考图谱的细胞类型注释。进行条件间的差异丰度和差异表达分析。使用 curated 数据库构建配体-受体相互作用假设。

Treg和耗竭性CD8+ T细胞群体在耐药样本中显著富集。一个推测的Treg-巨噬细胞相互作用轴被认为是候选耐药机制。一个髓系亚群表现出差异标志物表达，提示免疫抑制性极化。这些模式在生物学重复中保持一致。

细胞类型图谱和相互作用假设为设计后续功能性实验（如耗竭研究、共培养检测或空间转录组学）提供了数据驱动的基础，并为构建耐药或应答机制的转化叙述提供了支撑。

通过共培养或空间转录组学验证Treg-巨噬细胞相互作用假设。评估髓系亚群标志物是否可通过流式细胞术检测，以支持下游检测方法开发。考虑这些发现是否支持联合治疗假设。