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J-GLOBAL ID：202102283253017014   整理番号：21A0286223

蛋白質-蛋白質相互作用ネットワークによる単一細胞RNA配列決定データの統合による機能的モジュール検出【JST・京大機械翻訳】

Functional module detection through integration of single-cell RNA sequencing data with protein-protein interaction networks

著者 (7件)： Klimm Florian (Department of Mathematics, Imperial College London, London, UK) ,  Klimm Florian (Mitochondrial Biology Unit, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Toledo Enrique M. (Discovery Technology and Genomics, Novo Nordisk Research Centre Oxford, Oxford, UK) ,  Monfeuga Thomas (Discovery Technology and Genomics, Novo Nordisk Research Centre Oxford, Oxford, UK) ,  Zhang Fang (Discovery Technology and Genomics, Novo Nordisk Research Centre Oxford, Oxford, UK) ,  Deane Charlotte M. (Department of Statistics, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Reinert Gesine (Department of Statistics, University of Oxford, Oxford, UK)
資料名： BMC Genomics (Web)  (BMC Genomics (Web))
巻： 21  号： 1  ページ： 1-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7048A  ISSN： 1471-2164  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一細胞RNA配列決定における最近の進歩は,研究者が細胞レベルで転写機能を探索することを可能にした。特に,単一細胞RNA配列決定は,異なる転写状態を示す類似の遺伝子発現プロファイルを持つ細胞のクラスターが存在することを明らかにした。本研究では,異なる転写状態の細胞において活性モジュールを検出する蛋白質-蛋白質相互作用ネットワークと単一細胞RNA配列データを統合するための方法,scPPINを提示する。RNA配列決定データをクラスタ化し,差次的発現遺伝子を同定し,ノード加重蛋白質-蛋白質相互作用ネットワークを構築し,正確なSteiner-treeアプローチで最大重量連結部分グラフを見つけることによりこれを達成した。事例研究として,ヒト肝臓スフェロイドとヒト脂肪組織からそれぞれ2つのRNA配列データセットを調べた。scPPINを用いて,蛋白質相互作用からの情報による差次的発現遺伝子解析の出力を拡大した。異なる転写状態は,生物学的経路を表す蛋白質-蛋白質相互作用ネットワークの異なるサブネットワークを有することを見出した。これらの経路において,scPPINは差次的に発現しない蛋白質を同定したが,重要な生物学的機能(例えば受容体として)を持ち,従って,標準的な差次的発現遺伝子解析を超える生物学を明らかにした。導入したscPPIN法を用いて,蛋白質相互作用データと統合することにより,単一細胞RNA配列決定データにおける差次的発現遺伝子を系統的に解析することができた。各クラスタを特徴付ける検出モジュールは,それらの細胞に関連する生物学的機能を同定し,仮説するのに役立つ。本分析は,単一細胞RNA配列決定データのみから検出されないこれらの経路における予想外の蛋白質の関与を示唆する。ここで述べた技術は他の生物と組織に適用可能である。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *RNA【核酸】 ,  遺伝子 ,  脂肪組織 ,  受容体 ,  *タンパク質 ,  ヒト ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  生物活性 ,  事例研究
準シソーラス用語： *蛋白質間相互作用 ,  遺伝子解析 ,  *単一細胞 ,  差次的遺伝子発現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

引用文献 (68件)：

• Addiction; Alcohol consumption and non-communicable diseases: epidemiology and policy implications; CD Parry, J Patra, J Rehm; 106; 10; 2011; 1718-24; 10.1111/j.1360-0443.2011.03605.x; citation_id=CR1
• Nat Commun; Single cell RNA sequencing of human liver reveals distinct intrahepatic macrophage populations; SA MacParland, JC Liu, X-Z Ma, BT Innes, AM Bartczak, BK Gage, J Manuel, N Khuu, J Echeverri, I Linares, R Gupta; 9; 1; 2018; 1-21; 10.1038/s41467-018-06318-7; citation_id=CR2
• Nephrol Dial Transplant; Diabetes mellitus, a complex and heterogeneous disease, and the role of insulin resistance as a determinant of diabetic kidney disease; J Karalliedde, L Gnudi; 31; 2; 2014; 206-13; citation_id=CR3
• Dünkler A, Rösler R, Kestler HA, Moreno-Andrés D, Johnsson N. SPLIFF: a single-cell method to map protein-protein interactions in time and space. In: Single Cell Protein Analysis. Springer: 2015. p. 151-68.
• Exp Mol Med; Single-cell RNA sequencing technologies and bioinformatics pipelines; B Hwang, JH Lee, D Bang; 50; 8; 2018; 1-14; 10.1038/s12276-018-0071-8; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 蛋白質-蛋白質相互作用 ,  単一細胞 ,  RNA ,  統合 ,  モジュール