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从单细胞测序到人群大数据:一文读懂如何利用scRNA-seq与UK Biobank挖掘临床靶点

你是否思考过,在那些错综复杂的肠道神经丛里,胶质细胞真的只是维持结构的“配角”吗?过去我们总把它们看作一类整齐划一的辅助细胞,但最新的研究却打破了这种固有印象。

2026年1月8日Neuron杂志发表了由Meenakshi Rao团队完成的研究,该工作发现速激肽(Tachykinin)信号通路决定了肠神经系统中不同位置胶质细胞的身份和功能。今天我们就来拆解一下这篇文章:Tachykinin signaling defines distinct populations of glia in the enteric nervous system。

研究概述

这项研究通过对比小鼠肠道不同层级的微环境,发现胶质细胞在转录组层面存在明显的空间异质性。研究团队锁定了一个名为Tacr3的基因,它编码神经激肽B受体,且仅在肠肌间丛的神经节内胶质细胞中特异表达。通过遗传学手段,研究证明了NKB-TACR3信号轴在小鼠出生后的胶质细胞多样化过程中起到了驱动作用,并且这种信号在成年期能动态调节肠道的推进运动。

实验设计

研究者综合利用了多种转基因小鼠,包括标记全胶质细胞的Plp1eGFP、用于示踪和操控的Tacr3IRES-Cre以及配体缺失的Tac2 KO模型。实验技术涵盖了大块RNA测序(Bulk RNA-seq)和单细胞RNA测序(scRNA-seq),并结合RNAscope分子原位杂交和免疫组化来验证细胞定位。功能验证部分则利用GCaMP6f钙成像观察胶质细胞在肠道收缩时的动态,同时给小鼠使用TACR3拮抗剂(fezolinetant)来观察其对活体肠道转运时间的影响。此外,研究还调取了UK Biobank的人群数据,分析了人类TAC3基因变异与粪便性状的关联。

研究结果

图1:粘膜胶质细胞和肌层胶质细胞在转录水平上分属于两类完全不同的群体。


图2:Tacr3基因的表达能够精准区分肠肌间丛内的神经节内胶质细胞与其他类型的胶质细胞。


图3:TACR3信号通路通过激活肌间丛胶质细胞的钙反应,起到调节肠道动力“刹车”的作用。


图4:单细胞转录组分析揭示了肌层胶质细胞在空间分布和分子特征上的多样性。


图5:Tacr3在出生后第三周开始大量表达,这一时期对肠道胶质细胞的正常发育和定位至关重要。


图6:来源于神经元的NKB是驱动胶质细胞多样化的必要信号,且该通路在人类肠道功能中同样具有相关性。

数据分析

生信分析

本研究整合了批量RNA测序(Bulk RNA-seq)和单细胞RNA测序(scRNA-seq)等转录组学技术。

分析流程
  1. 1.Bulk RNA-seq分析:使用STAR将数据比对到GRCm39参考基因组,通过FeatureCounts进行基因定量,并利用DESeq2计算差异表达基因。

编者有话:如果你不会或者不擅长写代码,也可以使用Galaxy云平台(usegalaxy.cn)上被广泛使用的 Bulk 转录组分析流程和工具在线分析。

首先进入平台,找到“公共流程”页面,搜索:RNAseq,即可看到所有可用的转录组流程:

  1. 2.scRNA-seq分析:使用CellRanger进行原始数据预处理,随后在Seurat软件框架下完成细胞质量控制、降维聚类以及细胞群标记基因的识别。

  2. 3. 细胞反卷积与富集分析:采用BayesPrism算法对大块测序数据进行反褶积处理,以排除组织污染;功能富集则使用了g:Profiler和GSEA软件。

统计分析

所有定量数据均以均值±标准误差(SEM)呈现。根据实验设计的不同,研究者采用了单因素或双因素方差分析(ANOVA)配合Tukey或Šidák多重比较,或使用配对/非配对t检验来确定组间是否存在统计学差异。

总结

研究意义

这项工作重新界定了肠道胶质细胞的分类范式,明确了粘膜、神经节内和肌间胶质细胞是各司其职的独立亚群。Tacr3的发现不仅为肠神经系统研究提供了全新的遗传学工具,还揭示了肠道动力调节的一种非神经元依赖机制。同时,该研究还解释了临床药物Fezolinetant产生腹泻副作用的潜在生理机理,为治疗肠道动力障碍性疾病提供了新的靶点思路。

文章复现

这篇文章的原始数据和生信分析代码都公开了,非常全面。

原始数据:

  • • Bulk RNA-seq: GSE275794

  • • scRNA-seq : GSE275795

代码仓库:

  • • R 分析脚本 (GitHub): https://github.com/amuppirala/R-scripts-for-small-intestinal-enteric-glia-analysis-Muppirala-et-al.-2025

  • • 归档代码 (Zenodo): https://doi.org/10.5281/zenodo.17568161

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