LRT: Интеграционный анализ данных scRNA-seq и SCTCR-seq для изучения клональной неоднородности.

Данные о секвенировании с одной клеткой RNA (scRNA-seq) широко используются для определения траектории клеток, при этом предполагается, что клетки с аналогичными профилями выражения имеют одинаковое дифференцированное состояние. Однако предполагаемая траектория может не свидетельствовать о клональной неоднородности между клонами клеток Т. Данные о секвенировании клеточных рецепторов с одной клеткой Т (scTCR-seq) дают неоценимое представление о клональной взаимосвязи между клетками, однако у них нет функциональных характеристик. Таким образом, данные scRNA-seq и SCTCR-seq дополняют друг друга в деле улучшения траектории, где до сих пор отсутствует надежный вычислительный инструмент. Мы разработали LRT, вычислительную систему для комплексного анализа данных SCTCR-seq и scRNA-seq для изучения однородности траектории клональной дифференциации. В частности, ЛРТ использует транскриптомную информацию из данных scRNA-seq для построения общих траекторий клеток, а затем использует как информацию о последовательности ТКР, так и информацию фенотипа для выявления клонотипных групп с особой предвзятостью. ЛРТ обеспечивает полный рабочий процесс анализа, включая предварительную обработку, выбор траектории клеток, группирование клонотипов, оценку траектории траектории предвзятости и клонотипную характеристику кластеров. Мы продемонстрировали его полезность с использованием данных scRNA-seq и SCTCR-seq клеток CD8+T и CD4+T клеток с острым лимфоцитным хориомингитом. В ходе этого анализа были выявлены несколько клонотипных кластеров с различным диспропорциональным распределением по пути дифференциации, которые не могут быть выявлены исключительно на основе данных scRNA-seq. Клоны из различных клонотипных скоплений демонстрировали различные возможности расширения, модели использования генов V-J и мотивы CDR3. Рамочная программа LRT была внедрена в качестве пакета R "LRT", и в настоящее время доступ к ней открыт на сайте https://github.com/JuanXie19/LRT. Кроме того, она предлагает два приложения ShinyCloone и ShynyClust, которые позволяют пользователям интерактивно изучать распределение клонотипов, проводить репертуарный анализ, осуществлять группирование клонотипов, оценку траектории предвзятости и клоннотиповую характеристику.