[目的]利用成年小鼠室管膜下區(qū)的神經(jīng)發(fā)生及其參與的嗅球神經(jīng)微環(huán)路可塑性過(guò)程的特性,通過(guò)整合分析相關(guān)區(qū)域的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),探究成鼠嗅球新生神經(jīng)元的發(fā)展過(guò)程及表達(dá)特征,并討論其定位及分離獲取的可行性。為神經(jīng)系統(tǒng)再生修復(fù)及神經(jīng)環(huán)路可塑性等領(lǐng)域的相關(guān)研究提供基礎(chǔ)支持。[方法]收集并篩選成鼠嗅球及室管膜下區(qū)的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。經(jīng)質(zhì)控及預(yù)處理,將單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)及注釋�；诤侠淼暮Y選過(guò)程,構(gòu)建各樣本的表達(dá)譜矩陣并進(jìn)行校正及整合。通過(guò)有效的降維及聚類算法估計(jì)各細(xì)胞類型及部分類型的亞群。利用Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)篩選各細(xì)胞群間的差異基因作為其表達(dá)譜特征。基于降維結(jié)果及相關(guān)性,構(gòu)建各細(xì)胞發(fā)生軸的擬時(shí)間序列。通過(guò)共表達(dá)分析構(gòu)建各發(fā)生軸時(shí)序相關(guān)基因的共表達(dá)模塊及各模塊的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的各模塊分別進(jìn)行GO功能富集分析。[結(jié)果]通過(guò)對(duì)3組單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的整合分析,總共獲得了 96,732個(gè)細(xì)胞及其27,375個(gè)基因的表達(dá)情況。經(jīng)分類,確定了 27種細(xì)胞分類群、4種星形膠質(zhì)細(xì)胞亞群,以及嗅球的5種神經(jīng)元亞群。通過(guò)表達(dá)譜的降維結(jié)果,觀察到了從星形膠質(zhì)細(xì)胞開(kāi)始的神經(jīng)元發(fā)生軸及少突膠質(zhì)細(xì)胞發(fā)生軸... 

【文章來(lái)源】：昆明醫(yī)科大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：103 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１嗅球神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其微環(huán)路結(jié)構(gòu)模式圖??

ｆｅａｔｕｒｅ?ＭＪｔｏ．?ＲＮＡ?Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｃｏｕｎｔ?ａｎｄ?ｆｅａｔｕｒｅ??（ｃｏｒ－０．９６６）??？?Ｉ?３０００??４０００?．?２Ｓ?？??＊?＊?＂?＊?．?．??：［＊?＾??ｋｔｏｎＷｙ?Ｉｄｅｎｔｉｔｙ?＾??圖４液滴及表達(dá)特征的統(tǒng)計(jì)及篩選??嗅球測(cè)序數(shù)據(jù)由于各樣本均存在４組技術(shù)重復(fù)，為了將其整合并進(jìn)行技術(shù)偏??倚校正，首先計(jì)算各技術(shù)重復(fù)組篩選細(xì)胞之間的Ｐｅａｒｓｏｎ相關(guān)系數(shù)矩陣，并以最??大相關(guān)性為邊構(gòu)建無(wú)向圖。之后按連通度大于４且ｂａｒｃｏｄｅ最大１個(gè)堿基的錯(cuò)配??的條件進(jìn)行重復(fù)合并，各合并細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組表達(dá)最取均值。??最后篩除各樣本表達(dá)量小于３的表達(dá)特征，將各組各樣本最終篩選得到的??ｂａｒｃｏｄｅ區(qū)分作為細(xì)胞標(biāo)記，ＵＭＩ結(jié)果作為特征即表達(dá)基丙的標(biāo)記，構(gòu)建各自的??轉(zhuǎn)錄組表達(dá)矩陣。??２．５定置結(jié)果的校正與整合??２．５．１技術(shù)偏倚的校正??由于室管膜下區(qū)測(cè)序數(shù)據(jù)在建庫(kù)流程中使用了?Ｓｐｉｋｅ－ｉｎ技術(shù)，即加入了??ＥＲＣＣ?Ｓｐｉｋｅ－ｉｎ片段作為內(nèi)參，故可用其在一定程度上對(duì)技術(shù)偏倚進(jìn)行校正ｔＭ］。??通過(guò)計(jì)算各樣本表達(dá)特征間的Ｐｅａｒｓｏｎ相關(guān)系數(shù)矩陣，可以發(fā)現(xiàn)在使用ＥＲＣＣ??Ｓｐｉｋｅ－ｉｎ作內(nèi)參的樣本中存在髙表達(dá)相關(guān)性的ＥＲＣＣ序列片段（表１）。本流程使??用奇異值分解獲得ＥＲＣＣ?Ｓｐｉｋｅ－ｉｎ片段的特征向量，對(duì)各樣本整體的表達(dá)量進(jìn)行??校正，并比較了?Ｓｐｉｋｅ－ｉｎ校正的效果。此外，本流程基于ＥＲＣＣ?Ｓｐｉｋｅ－ｉｎ片段與??其他基因的相關(guān)性，對(duì)其他基因作為內(nèi)參的可行性進(jìn)行分析。??１７??

基因進(jìn)行基因本體（Ｇｅｎｅ?Ｏｎｔｏｌｏｇｙ，?ＧＯ）的生物學(xué)功能（Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ?Ｐｒｏｃｅｓｓ，?ＢＰ）富集??［７２］。通過(guò)?Ｇｏｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ?工具（ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ＯＣＢＨＯ／Ｇｏｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）采集小鼠轉(zhuǎn)錄組的??ＧＯ功能注釋（數(shù)據(jù)釆集于２０２０年５月１０日），并按注釋層級(jí)構(gòu)建有向無(wú)環(huán)圖??（Ｄｉｒｅｃｔｅｄ?Ａｃｙｃｌｉｃ?Ｇｒａｐｈ．?ＤＡＧ）（圖５），通過(guò)超幾何分布對(duì)各分類的差異基因集進(jìn)??行富集分析，篩選出ＦＤＲ＜０．０５的富集結(jié)果作為各分類所涉及的生物學(xué)調(diào)控過(guò)程。??Ｇ０：０００８１５０??ＧＯ?００４８８５６?Ｇ０：００３２５０１?Ｇ０：００５０７８９??＼ｙ?—??Ｇ０：００４８７３１?Ｇ〇：００５１２３９??圖５?ＧＯ部分生物學(xué)功能注釋層級(jí)構(gòu)成的有向無(wú)環(huán)圖??２１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中縫核5-羥色胺能神經(jīng)投射對(duì)嗅球調(diào)制效應(yīng)的研究進(jìn)展[J]. 王德娟,周楊,操田田,李安安.  生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展. 2017(02)



本文編號(hào)：3347741