GEO公共数据库中4例多指畸形患者细胞间质和上皮细胞的单细胞转录组分析

doi:10.12307/2025.687

中国组织工程研究 ›› 2025, Vol. 29 ›› Issue (20): 4379-4388.doi: 10.12307/2025.687

• 组织构建相关数据分析 Date analysis of organization construction • 上一篇下一篇

GEO公共数据库中4例多指畸形患者细胞间质和上皮细胞的单细胞转录组分析

傅东升1，2，艾克热木江•木合热木1，2

1新疆医科大学第六附属医院骨科，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830001；2新疆医科大学骨科再生医学重点实验室，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830001

收稿日期:2024-03-29 接受日期:2024-08-27 出版日期:2025-07-18 发布日期:2024-12-25
通讯作者: 艾克热木江•木合热木，博士，主任医师，新疆医科大学第六附属医院骨科，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830001；新疆医科大学骨科再生医学重点实验室，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830001
作者简介:傅东升，男，1978年生，汉族，副主任医师，主要从事手足显微外科临床工作和基础研究。
基金资助:
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2020D01C196)，项目负责人：傅东升

Single-cell transcriptome analysis of mesenchymal and epithelial cells from four patients with polydactyly in the GEO public database

Fu Dongsheng1, 2, Aikeremujiang • Muheremu1, 2

1Department of Orthopedics, Sixth Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi 830001, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China; 2Key Laboratory of Orthopedic Regenerative Medicine, Xinjiang Medical University, Urumqi 830001, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China

Received:2024-03-29 Accepted:2024-08-27 Online:2025-07-18 Published:2024-12-25
Contact: Aikeremujiang • Muheremu, MD, Chief physician, Department of Orthopedics, Sixth Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi 830001, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China; Key Laboratory of Orthopedic Regenerative Medicine, Xinjiang Medical University, Urumqi 830001, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China
About author:Fu Dongsheng, Associate chief physician, Department of Orthopedics, Sixth Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi 830001, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China; Key Laboratory of Orthopedic Regenerative Medicine, Xinjiang Medical University, Urumqi 830001, Xinjiang Uygur Autonomous Region, China
Supported by:
the Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region, No. 2020D01C196 (to FDS)

摘要/Abstract

摘要：

文题释义：
转录因子：是一群能与基因5’端上游特定序列专一性结合，从而保证目的基因以特定的强度在特定的时间与空间表达的蛋白质分子。真核生物转录起始过程十分复杂，往往需要多种蛋白因子的协助，转录因子与RNA聚合酶Ⅱ形成转录起始复合体，共同参与转录起始的过程。
多指或多趾畸形：多指或多趾是最常见的一种先天性畸形，但多指伴发多趾畸形者较为少见。多指多见于拇指和小指，部分患者有家族史。赘生指(趾)形态和结构可以是一球状的小肉赘，也可以是发育接近正常具有指甲、骨、关节、肌腱和神经血管束的手指。

背景：多指畸形患者中参与Heghog信号通路的一些转录因子发生异常表达，这些转录因子调控大量靶基因的表达，从而影响细胞的功能。
目的：通过单细胞转录组分析多指畸形患者的转录组特征。
方法：从GEO公共数据库中下载4例多指畸形患者细胞间质和上皮细胞的单细胞转录组数据，将成纤维细胞和角质细胞划分为细胞亚群，并分析不同亚群的转录因子，构建转录因子及其靶基因的调控网络，分析调控因子的功能。
结果与结论：对单细胞的转录谱数据进行分析发现，与多指畸形中细胞功能高度相关的调控因子有HOXD13、MSX2、LHX2、EMX2、LEF1、CREB3L2以及LHX2等HOX家族成员和GLI2转录因子。成纤维细胞中的HOXD13、MSX2和LHX2在多指畸形过程中发挥作用，而HES2和GLIS1在角质细胞的形成和发育过程中起重要作用。结果表明：HOXD13、MSX2和LHX2等转录因子的高表达可能与多指畸形的发育密切相关。通过靶向特定的转录因子或调节其活性，可能为纠正或预防多指畸形提供潜在的治疗策略。
https://orcid.org/0009-0000-0023-9351(傅东升)

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

关键词: 多指畸形, 转录因子, 生物信息学, 单细胞转录组分析, 微环境, Heghog信号通路, 大数据分析

Abstract: BACKGROUND: Aberrant expression of some transcription factors involved in the Heghog signaling pathway occurs in patients with polydactyly, and these transcription factors regulate the expression of massive target genes, thereby affecting cellular function.
OBJECTIVE: To analyze the transcriptome characterization of patients with polydactyly by single-cell transcriptome analysis.
METHODS: The single-cell transcriptome data of mesenchymal and epithelial cells of four patients with polydactyly were downloaded from the GEO public database. Fibroblasts and keratinocytes were categorized into cell subsets, and the transcription factors within each subset were examined. A regulatory network of these transcription factors and their target genes was developed, and the functions of these regulatory factors were analyzed.
RESULTS AND CONCLUSION: The transcriptional profiling data of individual cells indicated that the regulatory factors strongly linked to cell functionality in polydactyly include the transcription factors HOXD13, MSX2, LHX2, EMX2, LEF1, CREB3L2, and LHX2 of the HOX family and GLI2 transcription factors. In fibroblasts, HOXD13, MSX2, and LHX2 are involved in polydactyly, whereas HES2 and GLIS1 are crucial for the formation and development of keratinocytes. To conclude, the elevated expression of transcription factors including HOXD13, MSX2, and LHX2 is potentially closely associated with the development of polydactyly. Potential therapeutic strategies that may be offered to correct or prevent polydactyly by targeting specific transcription factors or modulating their activity.

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

Key words: polydactyly, transcription factors, bioinformatics, single-cell transcriptome analysis, microenvironment, Heghog signaling pathway, bid data analysis

中图分类号:

傅东升, 艾克热木江•木合热木, . GEO公共数据库中4例多指畸形患者细胞间质和上皮细胞的单细胞转录组分析[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(20): 4379-4388.

Fu Dongsheng, , Aikeremujiang • Muheremu, . Single-cell transcriptome analysis of mesenchymal and epithelial cells from four patients with polydactyly in the GEO public database[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2025, 29(20): 4379-4388.

图/表（结果） 12

2.1 多指畸形患者单细胞RNA-seq分析鉴定不同类型的细胞为了更深入地探索多指畸形发展中细胞特异性的关键调控因子，下载GSE158970多指畸形样本的数据，包括4例多指畸形患者的细胞间质和上皮细胞的单细胞数据。首先，在严格的数据质量控制后，获得了11 806个单细胞的转录谱数据。对这11 806个单细胞的转录表达矩阵进行了归一化处理和主成分分析，并选择前50个主成分进行统一流形逼近与投影(uniform manifold approximation and projection，UMAP)降维和可视化。经过无偏聚类分析，获得了23个细胞亚群(聚类)。使用sctype软件并结合原始文献注释中使用的标记基因，鉴定出了12个不同的细胞类型(图1A，B，图2)。同时，还显示了每个细胞类型的前3个标记基因的表达和富集功能通路(|avg_log2FC|≥0.5，P_val_adj≤0.05)(图1C，D)。发现不同细胞类型的标记基因和富集功能存在显著差异。例如，黑素细胞的显著标记基因主要与黑素细胞分化、黑素囊泡组织和黑色素生物合成相关，表明黑素细胞在黑色素分泌和皮肤色素沉着中可能起着重要作用。接下来，分析了每个样本中每种细胞类型的比例(图1E)，发现主要的细胞类型包括成纤维细胞、角质细胞和内皮细胞。
2.2 单细胞分析揭示了与多指畸形细胞功能高度相关的调控因子为了调查多指畸形不同细胞类型调控因子的调控情况，计算了各种细胞群体中转录因子的活性。分别鉴定了在成纤维细胞和角质细胞中特异激活的14个和4个调控因子。图3A，B分别显示了成纤维细胞和角质细胞相关调控因子的特异性得分。成纤维细胞中的调控因子HOXD13(+)和GLI2(+)在AUC评分上更高，并且这两个转录因子的表达在成纤维细胞中也更具特异性。角质细胞中的调控因子HES2(+)和GLIS1(+)在AUC评分上较高，这两个转录因子的表达在角质细胞中也相对特异(图3C)。
为了进一步验证这些转录因子的调控功能，构建了转录因子及其靶基因之间的调控网络(图3D)。其中，GLI2在成纤维细胞中调控的靶基因数量很多。GO富集分析显示在突触后膜组装、背腹极化图案形成和细胞迁移通路上富集(图3E)，表明GLI2转录因子可能在多指畸形的形成过程中被激活。此外，HOXD13也被广泛报道与多指畸形的发生和发展密切相关，其突变可以导致人类和小鼠的肢体异常。HOXD13在指间间质中表达，并作为软骨形成和细胞分化的抑制因子。缺乏HOXD13会减少指融合处的厚度和长度，由此引起多指畸形，产生额外的、延长的手指在轴后面。角质细胞中HES2调控的靶基因主要与转录调控有关(图4)，GLIS1调控的靶基因主要与增殖和凋亡通路相关(图3F)，提示它们在维持细胞功能方面发挥作用。

2.3 成纤维细胞中的转录因子活性与多指畸形为了进一步研究不同成纤维细胞亚群中的转录因子活性，对成纤维细胞进行了二次聚类，共得到了5个亚群(图5A)，其中C8基于原始文献中鉴定的特征基因RSPO4和MME被确定为甲基基质成纤维细胞(基质成纤维细胞)(图6A，B)。同时，发现每个细胞亚群中的标记基因表达具有明显的特异性(图5B)。此外，这些细胞亚群中的富集功能通路也显示出显著差异。例如，C8亚群主要与心内膜垫形成、神经发育和牙釉质母细胞分化相关(图5C)。此外，计算了每个细胞亚群中调控因子的特异性得分(图5D)。HOXD13、MSX2和LHX2在C8亚群中显著激活(图5E)，它们的AUC活性和表达水平在C8亚

群中具有一定的特异性(图5F)。为了进一步验证这些转录因子的调控功能，构建了HOXD13、MSX2和LHX2转录因子及其靶基因的调控网络(图5G)。MSX2和LHX2的靶基因主要富集在胚胎期特异性或前肢形态发生相关的通路中，并且它们在C8亚群中特定性高表达(图5H，6C，D)，提示C8亚群可能与多指畸形的发展有关联，但其关联性还需要通过探讨C8亚群在不同患者样本间及患病与正常样本中的比例差异、基质成纤维细胞与多指畸形发生发展相关性以及通过免疫组化或免疫荧光进一步证明。
2.4 多指畸形患者角质细胞中的转录因子活性为了更全面地研究角质层细胞中各个细胞亚群的转录因子活性，进行了角质层细胞群的二次聚类，共得到5个亚群，包括基底角质细胞(Basal_kera)、表皮上皮细胞(Suprabasal_kera)、增殖角质细胞

(Proliferating_kera)和两种类型的指甲角质细胞(Nail_kera1和Nail_kera2)(图7A)，发现这些细胞亚群中标记基因表达和富集功能通路既有共性又有特异性(图7B，C)。为了进一步确定负责指甲形成的特异转录因子，计算了每个细胞亚群中调控因子的特异性得分(图7D)。其中，EMX2和LEF1在Nail_kera1亚群中显著激活，并且在Nail_kera1亚群中表现出较高的AUC活性和表达水平。此外，CREB3L2和TGIF1在Nail_kera2亚群中特异激活，并且在Nail_kera2亚群中表现出较高的AUC活性和表达水平(图7E)。为了进一步验证这些转录因子的调控功能，构建了EMX2、LEF1、CREB3L2和TGIF1与其靶基因的调控网络(图7F)。GO功能富集显示，LEF1的靶基因主要富集在细胞外基质、细胞增殖和血管生成等信号通路中，而CREB3L2的靶基因主要富集在凋亡和细胞黏附等过程中；此外，这些靶基因在Nail_kera细胞亚群中特异性高表达(图7G，图8)。基于这些结果，推测Nail_kera角质细胞亚群中的转录因子与指甲的形成和发展可能密切相关。

参考文献

[1] AHMAD Z, LIAQAT R, PALANDER O, et al. Genetic overview of postaxial polydactyly: Updated classification. Clin Genet. 2023; 103(1):3-15.
[2] BUBSHAIT DK. A review of polydactyly and its inheritance: Connecting the dots. Medicine (Baltimore). 2022;101(50): e32060.
[3] KYRIAZIS Z, KOLLIA P, GRIVEA I, et al. Polydactyly: Clinical and molecular manifestations. World J Orthop. 2023;14(1): 13-22.
[4] ÁLVAREZ LFG, TENORIO-CASTAÑO J, POLETTA FA, et al. A large, ten-generation family with autosomal dominant preaxial polydactyly/triphalangeal thumb: Historical, clinical, genealogical, and molecular studies. Am J Med Genet A. 2023;191(1):100-107.
[5] IANEVSKI A, GIRI AK, AITTOKALLIO T. Fully-automated and ultra-fast cell-type identification using specific marker combinations from single-cell transcriptomic data. Nat Commun. 2022;13(1):1246.
[6] LEE J, HYEON DY, HWANG D. Single-cell multiomics: technologies and data analysis methods. Exp Mol Med. 2020;52(9):1428-1442.
[7] VAN DE SANDE B, FLERIN C, DAVIE K, et al. A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis. Nat Protoc. 2020;15(7):2247-2276.
[8] LIU S, WANG Z, ZHU R, et al. Three Differential Expression Analysis Methods for RNA Sequencing: limma, EdgeR, DESeq2. J Vis Exp. 2021;(175):e62528.
[9] MA A, WANG C, CHANG Y, et al. IRIS3: integrated cell-type-specific regulon inference server from single-cell RNA-Seq. Nucleic Acids Res. 2020;48(W1): W275-W286.
[10] BU D, LUO H, HUO P, et al. KOBAS-i: intelligent prioritization and exploratory visualization of biological functions for gene enrichment analysis. Nucleic Acids Res. 2021;49(W1):W317-W325.
[11] MITSIS T, EFTHIMIADOU A, BACOPOULOU F, et al. Transcription factors and evolution: an integral part of gene expression. World Acad Sci J. 2020;2(1):3-8.
[12] LOO CKC, PEAREN MA, RAMM GA. The Role of Sonic Hedgehog in Human Holoprosencephaly and Short-Rib Polydactyly Syndromes. Int J Mol Sci. 2021; 22(18):9854.
[13] HAMELIN A, CONCHOU F, FUSELLIER M, et al. Genetic heterogeneity of polydactyly in Maine Coon cats. J Feline Med Surg.2020;22(12):1103-1113.
[14] XU C, YANG X, ZHOU H, et al. A novel ZRS variant causes preaxial polydactyly type I by increased sonic hedgehog expression in the developing limb bud. Genet Med. 2020;22(1):189-198.
[15] JIAO H, WALCZAK BE, LEE MS, et al. GATA6 regulates aging of human mesenchymal stem/stromal cells. Stem Cells. 2021;39(1): 62-77.
[16] YIN J, GUO Y. HOXD13 promotes the malignant progression of colon cancer by upregulating PTPRN2. Cancer Med. 2021; 10(16):5524-5533.
[17] DESALVO J, BAN Y, LI L, et al. ETV4 and ETV5 drive synovial sarcoma through cell cycle and DUX4 embryonic pathway control. J Clin Invest. 2021;131(13):e141908.
[18] PAN J, FANG S, TIAN H, et al. lncRNA JPX/miR-33a-5p/Twist1 axis regulates tumorigenesis and metastasis of lung cancer by activating Wnt/β-catenin signaling. Mol Cancer. 2020;19(1):9.
[19] TAN T, XU Z, GAO C, et al. Influence and interaction of resting state functional magnetic resonance and tryptophan hydroxylase-2 methylation on short-term antidepressant drug response. BMC Psychiatry. 2022;22(1):218.
[20] PELED A, SARIG O, MOHAMAD J, et al. Dominant frontonasal dysplasia with ectodermal defects results from increased activity of ALX4. Am J Med Genet A. 2023; 191(12):2806-2812.
[21] BUTLER A, HOFFMAN P, SMIBERT P, et al. Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species. Nat Biotechnol. 2018;36(5):411-420.
[22] RITCHIE ME, PHIPSON B, WU D, et al. limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Res. 2015;43(7):e47.
[23] IANEVSKI A, GIRI AK, AITTOKALLIO T. Fully-automated and ultra-fast cell-type identification using specific marker combinations from single-cell transcriptomic data. Nat Commun. 2022;13(1):1246.
[24] AIBAR S, GONZÁLEZ-BLAS CB, MOERMAN T, et al. SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering. Nat Methods. 2017;14(11):1083-1086.
[25] SUO S, ZHU Q, SAADATPOUR A, et al. Revealing the Critical Regulators of Cell Identity in the Mouse Cell Atlas. Cell Rep. 2018;25(6):1436-1445.e3.
[26] XIE C, MAO X, HUANG J, et al. KOBAS 2.0: a web server for annotation and identification of enriched pathways and diseases. Nucleic Acids Res. 2011;39(Web Server issue): W316-W322.
[27] JOVIC D, LIANG X, ZENG H, et al. Single-cell RNA sequencing technologies and applications: A brief overview. Clin Transl Med. 2022;12(3):e694.
[28] SLOVIN S, CARISSIMO A, PANARIELLO F, et al. Single-Cell RNA Sequencing Analysis: A Step-by-Step Overview. Methods Mol Biol. 2021;2284:343-365.
[29] MEREU E, LAFZI A, MOUTINHO C, et al. Benchmarking single-cell RNA-sequencing protocols for cell atlas projects. Nat Biotechnol. 2020;38(6):747-755.
[30] KIM N, KIM HK, LEE K, et al. Single-cell RNA sequencing demonstrates the molecular and cellular reprogramming of metastatic lung adenocarcinoma. Nat Commun. 2020; 11(1):2285.
[31] ZHANG Y, WANG D, PENG M, et al. Single‐cell RNA sequencing in cancerresearch. J Exp Clin Canc Res. 2021;40:81.
[32] PAIK DT, CHO S, TIAN L, et al. Single-cell RNA sequencing in cardiovascular development, disease and medicine. Nat Rev Cardiol. 2020;17(8):457-473.
[33] LIAO J, YU Z, CHEN Y, et al. Single-cell RNA sequencing of human kidney. Sci Data. 2020;7(1):4.
[34] WU Y, ZHANG K. Tools for the analysis of high-dimensional single-cell RNA sequencing data. Nat Rev Nephrol. 2020; 16(7):408-421.
[35] KIM HJ, SHIM JH, PARK JH, et al. Single-cell RNA sequencing of human nail unit defines RSPO4 onychofibroblasts and SPINK6 nail epithelium. Commun Biol. 2021;4(1):692.

引言

材料方法

1 资料和方法 Data and methods
1.1 设计单细胞转录组分析。
1.2 时间及地点研究于2024年1-2月在新疆医科大学第六附属医院完成。
1.3 资料从NCBI Gene Expression Omnibus database (准入码 GSE158970)下载4例多指畸形患者(东亚人种)的单细胞RNA-seq数据，得到特异性分子标签(unique molecular identifier，UMI)计数矩阵。
1.4 方法
1.4.1 研究假设作者推测，在多指畸形患者异常表达的转录因子中，参与Heghog信号通路的一些转录因子发生变化，这些转录因子调控大量靶基因的表达或失调，从而影响细胞的功能。
1.4.2 公共数据的检索和处理获取来自GSE158970的单细胞RNA-seq数据得到了UMI计数矩阵。利用Seurat R包(版本4.0.4)将该矩阵转化为Seurat对象[5-6]。将UMI计数低于500、检测到的基因数低于200或线粒体UMI计数超过30%的细胞分类为低质量细胞并排除。此外，筛选出在少于5个细胞中检测到的基因进行进一步分析。
1.4.3 单细胞RNA-seq数据预处理经过质量控制后，对UMI计数矩阵进行了对数归一化。然后，利用Seurat中的FindIntegrationAnchors函数使用前2 000个可变基因生成潜在锚点。随后，利用IntegrateData函数进行数据整合。为了减少scRNA-Seq数据集的维度，对整合数据矩阵进行主成分分析。利用Seurat中的Elbowplot函数确定前50个主成分用于下游分析。使用Seurat中的FindClusters函数，并将默认的分辨率设置为0.6，识别关键细胞群集。使用FindMarkers函数在Seurat包中检测基因标记物，然后使用ScType工具和先前发表的标记基因进行注释，实现对每个群集的细胞类型的鉴定。
1.4.4 转录因子调控网络分析使用SCENIC python工作流程(版本0.11.2)识别具有默认参数的转录因子模块[7]。从pySCENIC资源中获得了人类转化因子基因列表。在AUC矩阵中检测到激活的转录因子，使用R包limma选择差异激活的转录因子[8]。使用Regulon Specificity Score(RSS)识别群集特异性调控因子，特别是在涉及多个共享调控因子的细胞类型的分析中[9]。使用Cytoscape(v3.9.1)可视化模块内转录因子及其靶基因的网络。
1.4.5 功能富集分析使用KOBAS 2.0的Gene Ontology(GO)术语和KEGG途径对基因的功能类别进行分类[10]。使用超几何检验和Benjamini-Hochberg FDR控制程序定义每个术语的富集程度。
1.5 主要观察指标分析不同亚群的转录因子，构建转录因子及其靶基因的调控网络，分析调控因子的功能。
1.6 统计学分析使用Seurat包中的 FindAllMarkers函数，以|log2FC| > 0.5和校正后的P值< 0.05为标准(Bonferroni多重检验校正，单尾Wilcoxon秩和检验)，筛选差异表达基因。使用R中的pheatmap包(https://cran.r-project.org/web/packages/pheatmap/index.html)基于欧氏距离进行聚类。使用Student’s t检验进行两组之间的比较。P < 0.05为差异有显著性意义。

讨论

转录因子在多指畸形中发挥重要作用，它们通过与真核基因的顺式作用因子特异性相互作用，对发育基因调控网络中的基因表达产生影响[11]。
转录因子通常是关于多指畸形研究的焦点，特别是锌指蛋白Kruppel家族成员GLI1-3已被报道与多指畸形症状的发生和进展有关，这可能是由于Sonic hedgehog(SHH)信号通路的改变，导致肢体发育异常，从而引起多指畸形[12-14]。此外，Gata转录因子在肢体发育中作为关键的负调控因子，特别是丢失肢芽特异性的Gata6可能导致SHH及其靶基因的异常表达，从而引起前轴多指畸形[15]。其他与SHH相关的转录因子，如HOXD13、ETV4/5、Twist1、HAMD2、ALX4 也被报道与多指畸形相关[16-20]。具体来说，在调控肢体发育方面，SHH-GLI信号通路参与了许多负责多指畸形形成的转录因子的表达。已经确定了数百个由SHH和GLI转录因子直接或间接调控的潜在候选基因。然而，对于在不同类型细胞中影响多指畸形的转录因子的表达模式和相关调控机制，仍然知之甚少。
单细胞RNA-seq技术为研究多个异常细胞的异质性和动态调控提供了有利工具[21-22]。细胞是组成组织和器官的基本单位。以往的测序技术主要反映了细胞群集的平均水平。然而，细胞之间的信息和表达水平差异很大，无法客观反映个体细胞的疾病发生和发展状态[23-24]。单细胞RNA-seq可以在单细胞水平上扩增和测序完整的转录组，其原理是扩增孤立的单个细胞的总转录组RNA，然后进行高通量测序[25-27]。该技术可以揭示单个细胞水平上的整体基因表达状态，准确反映细胞之间的异质性，揭示器官中不同类型细胞的多样性，并构建不同细胞群体之间的细胞间网络[28-30]。因此，单细胞转录组测序已被广泛应用于检测生殖、发育和疾病过程中不同类型细胞的基因表达谱，从而揭示这些过程中不同细胞的作用和功能的分子机制。通过单细胞RNA-seq，已经在多种疾病的发展和进程中发现了与细胞特异性基因表达谱相关的显著结果。然而，迄今为止，在单细胞水平上，除了一个使用多指畸形样人类指甲的单细胞转录组谱的报告外，尚无关于多指畸形研究的报告[31-34]。KIM等[35]使用了4例多指畸形患者的样本进行单细胞测序，分析了人类指甲中特定间质基质成纤维细胞和上皮细胞簇的转录组特征，如RSPO4和SPINK6。他们还发现RSPO4基质成纤维细胞与LGR6指甲基质上皮细胞相互作用，通过WNT/β-连环蛋白信号通路促进指甲的形成和生长。
此研究使用sctype软件并结合原始文献注释中使用的标记基因，鉴定出了12个不同的细胞类型，其中细胞群的划分和注释与原始数据基本一致。通过多指畸形患者多余手指的单细胞RNA-seq分析，在11 806个单细胞的转录谱数据中发现与多指畸形细胞功能高度相关的调控因子有HOX家族成员和GLI2转录因子，如HOXD13、MSX2、LHX2、EMX2、LEF1和CREB3L2。此外，比较了每个细胞亚群的标记基因和富集功能通路。首次使用多个先天性的单细胞数据进行了调控因子的详细和深入分析，发现不同细胞群体中的转录因子呈现出由成纤维细胞和角质细胞主导的高度异质性。通过分析成纤维细胞中的调节因子，发现成纤维细胞亚群中存在与多指畸形相关的转录因子，例如HOXD13、MSX2 和 LHX2等。
此研究发现与多指畸形中细胞功能高度相关的调控因子HOXD13、MSX2、LHX2、HES2和GLIS1起重要作用。HOXD13是一个编码转录因子的同源盒基因，涉及四肢和生殖器发育。HOXD13突变会导致多指症。MSX2基因编码一个肌节同源盒基因家族的成员，编码的蛋白是一种转录抑制因子，其正常活性能够维持神经嵴来源细胞的存活和凋亡之间的平衡，这对于正确的颅面形态发生是必需的。编码的蛋白也可能在某些条件下促进细胞生长，可能是RAS信号传导途径中的一个重要靶点。LHX2基因编码一种属于一个大蛋白家族的蛋白质，这些蛋白家族成员携带独特的富含半胱氨酸的锌结合LIM域，编码的蛋白可能作为转录调节因子。EMX2基因编码一个含有同源盒的转录因子，是果蝇“空螺旋”基因的同源物，该基因在人体中的研究主要集中于3个组织中的表达：背侧端脑、嗅神经上皮和泌尿生殖系统。LEF1基因编码一个具有高迁移率组蛋白1同源性的蛋白家族的转录因子。该基因编码的蛋白质可以结合T细胞受体α增强子中的功能位点，从而赋予增强子最大的活性。该转录因子参与Wnt信号通路，并可能在毛细胞分化和毛囊形态发生中发挥作用。该基因的突变已在体细胞皮脂腺肿瘤中发现，还与其他癌症有关，包括雄激素非依赖性前列腺癌。CREB3L2基因编码一个oasis bZIP转录因子家族的成员，编码的蛋白质是一种转录激活因子。LHX2基因编码一个属于大蛋白家族的蛋白质，这些蛋白家族成员携带独特的富含半胱氨酸的锌结合LIM域，编码的蛋白质可能作为转录调节因子。GLI2转录因子编码一种属于Gli家族的C2H2型锌指蛋白亚类的蛋白质。Gli家族锌指蛋白是Sonic hedgehog信号传导途径的递质，它们在胚胎性癌细胞中被认为是致癌基因。
此外，通过对这些转录因子调控的靶基因进行功能富集分析，发现它们可能与肢体形态密切相关，为多指畸形中转录因子的调控机制提供了新的见解。通过对角质细胞的调控因子进行分析，发现存在两个角质细胞亚群，它们包含的一些转录因子可能对指甲的形成和发展至关重要。该研究首次尝试对多指畸形数据进行生物信息学分析，为多指畸形的诊断和治疗提供了新的转录因子和基因。
研究结果对于理解多指畸形的发病机制具有以下更广泛的影响：①研究多指畸形的分子机制可以为正常肢体发育提供见解。通过确定参与其中的特定转录因子和信号通路，研究人员可以对控制肢体形态和形成的调控网络有更深入的了解。②虽然多指畸形可能同时存在遗传和环境因素，但了解多指畸形的遗传基础，包括特定转录因子的参与，有助于评估受多指畸形影响的家族疾病复发的风险，并为做出知情的生殖决策提供信息。③确定参与多指畸形的关键转录因子和分子通路可能为开发靶向治疗提供依据，通过靶向特定的转录因子或调节其活性，可能提供纠正或预防多指畸形的潜在治疗策略。这可以涉及基因编辑技术、小分子抑制剂或其他干预措施，旨在肢体发育过程中规范基因表达模式。④了解多指畸形背后的分子机制还可以促进再生医学的进步。通过阐明肢体发育所必需的信号和因素，研究人员可以了解在截肢或其他肢体缺陷情况下诱导或增强肢体再生的技术。
研究的不足之处：未进行细胞通讯分析和拟时序分析，另外除了与多指畸形相关的遗传变异外，还应考虑到其他超出这些已知遗传变异的因素的影响。例如，母体暴露于某些物质、妊娠条件和生活方式等因素可能会影响多指畸形的发生。将来的研究中，将这些因素纳入分析模型中，以确定它们与多指畸形的相关性，同时考虑到它们的潜在混杂效应，后续研究中还需要以免疫组化和RNA原位杂交实验等进一步验证这些转录因子在多指畸形发生发展过程中的确切作用机制。
结论：HOXD13、MSX2和LHX2等转录因子的高表达可能与多指畸形的发育密切相关。

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

GEO公共数据库中4例多指畸形患者细胞间质和上皮细胞的单细胞转录组分析

Single-cell transcriptome analysis of mesenchymal and epithelial cells from four patients with polydactyly in the GEO public database

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表（结果） 12

参考文献

相关文章 15

引言

材料方法

讨论

文章快阅

延伸阅读

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	邓柯淇, 李光第, GOSWAMI ASHUTOSH, 刘星余, 何孝勇. 基于生物信息学对骨关节炎铁超载关键基因的筛选与验证[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(9): 1972-1980.
[2]	刘琳, 刘世轩, 陆馨悦, 王侃. 慢性肌筋膜触发点模型大鼠的尿液代谢组学分析[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(8): 1585-1592.
[3]	赵嘉诚, 任诗齐, 祝秦, 刘佳佳, 朱翔, 杨洋. 原发性骨质疏松潜在生物标志物的生物信息学分析[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(8): 1741-1750.
[4]	艾克帕尔·艾尔肯, 陈晓涛, 吾凡别克·巴合提. 成骨诱导人牙周膜干细胞来源外泌体促进炎症微环境下人牙周膜干细胞成骨分化[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(7): 1388-1394.
[5]	章镇宇, 梁秋健, 杨军, 韦相宇, 蒋捷, 黄林科, 谭桢. 新橙皮苷治疗骨质疏松症的靶点及对骨髓间充质干细胞成骨分化的作用[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(7): 1437-1447.
[6]	张昊军, 李泓毅, 张辉, 陈浩然, 张力中, 耿杰, 侯传东, 于琦, 贺培凤, 贾金鹏, 卢学春. 间充质细胞源性骨肉瘤中关键分子标志物鉴定及药物敏感性分析[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(7): 1448-1456.
[7]	王咪, 马书杰, 刘杨, 齐瑞. 缺血性脑卒中铁死亡特征基因NFE2L2的鉴定与验证[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(7): 1466-1474.
[8]	喻婷, 吕冬梅, 邓浩, 孙涛, 程钎. 淫羊藿苷预处理增强人牙周膜干细胞对M1型巨噬细胞的影响[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(7): 1328-1335.
[9]	陈伊琳, 蒋晓波, 屈红林, 刘瑞莲. GSK3/Nrf2调控的生物节律在机体衰老中的规律[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(6): 1257-1264.
[10]	刘雅妮, 杨静欢, 陆慧慧, 易玉芳, 李智翔, 欧阳福, 吴璟莉, 魏兵. 纤维肌痛综合征生物标记物的筛选及免疫细胞浸润分析[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(5): 1091-1100.
[11]	刘璐, 钟畅, 余欣, 任晨媛, 巩杨杨, 周平, 王迎斌. 体外合成微环境促进人多能干细胞来源心肌细胞成熟的学术进展及临床应用[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(36): 7856-7862.
[12]	李中正, 陈政豪, 唐子又, 娄凯阳, 张睿, 刘琪, 赵娜, 杨琨. 支架材料结合生物因素对牙囊细胞增殖及骨向分化生物学特性的影响[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(34): 7405-7414.
[13]	张溥链, 刘宝茹, 杨敏. 间充质干细胞治疗再生障碍性贫血：抑制或激活其病理演变过程中的相关靶点[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(31): 6800-6810.
[14]	田宇诗, 付强, 李冀. 急性心肌梗死相关线粒体基因的生物信息学鉴定与验证[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(31): 6697-6707.
[15]	谢铱子, 林雪莹, 张欣欣, 黄秀芳, 詹少锋, 江勇, 蔡彦. 线粒体自噬在特发性肺纤维化中的生物学机制[J]. 中国组织工程研究, 2025, 29(31): 6708-6716.