Single Cell Transcriptomics Reveals the Hidden Microbiomes of Human Tissues

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.10.11.511790v2

이제 막 연구되는 분야 중 하나인 single cell에서의 microbiome.

생물학자들은 어떤 결과를 보고 싶어하고, 어떤 어려움을 겪고있는지 살피기 위함이다.

더불어 어떻게 데이터가 만들어지고 어떤 정보가 있는지 공부하고자 한다.

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Motivation & Purpose

• create an atlas of human tissue microbiome, called Tabula Sapiens Microbiome.
  • 11 human organ
  • 19 tissue type
  • 400,000+ annotaed cells
  • 100+ cell types
  • ~70 billion sequences from bacterial, viral and fungal species

• 

• 여전히 미지의 기관 및 조직 존재, 그리고 감염성 질병이 아닌 경우의 연구의 부재
  • 감염성 질병이 아니면, 미생물이 없다고 추정함
• 의의
  • mapping microbial flow routes in body, 예상치 못한 경로의 존재 입증
  • tumor/ tumor-free tissues 간의 유의미하게 차이가 있는 bacterial genera 발견
  • by increasing the resolution of sampling, cell type 별 host-microbe 네트워크를 밝힘

Novelity

• SIMBA pipeline
• quality filtering
• mapping microbial flow routes
• increase the resolution of tissue microbiomes
• network of human cell types

Materials

• 기존의 Tabulas Sapiens을 viral, baterial and fungal 시퀀스 식별하는 것으로 확장한 것.
  • 품질 관리 방법: ML for decontamination and a LLM for habitat classficiaation 
  • raw single-cell transcriptomic dataset을 이용
• 16개의 외부 데이터와 통합 
• for identificaiton of microbioal seuqences 
  • the Human Gastrointestinal Bacteria Culture Collection (HBC)
  • the expanded Human Oral Microbiome Dataset(HOMD)
  • Human Microbiome Project (HMP) 등  
• for decontamination and analysis 
  • Narunsky-Haziza et al.(tumor mycobiomes)
  • Nejman et al. (tumor microbiomes)
  • the Unified Human Gastrointestinal Genome5 (UHGG) collection,
  • Genomes from Earth’s Microbiomes (GEM)
  • Pathosystems Resource Integration Center(PATRIC)
• for validation
  • addtional cohort of 8 donors, called EHTM dataset

Results

Interested in

• 굉장히 단순한 아이디어로 quality control를 사용한 것으로 더 개선하거나 automatics하게 바꿔볼 수 있겠다.
• host genome으로부터 microbiome 데이터를 extract함으로써 더 많은 결과데이터들을 얻을 수 있었던 점.
• 데이터베이스화한 덕분에 추후 해당 분야의 연구(scRNAseq microbiome )가 활발해질 것으로 기대가 되는 점
• 다양한 관점에서 데이터를 분석해, 구체적인 데이터 활용성을 제시하고 기존과 다른 가설을 제안
• 이 것들을 시각화해서 잘 풀어내서 흥미로웠던 논문.