说在前面

平时发文章的话，做药物用的大多都是仅仅是GEO的bulkRNA，有人的有鼠的，然后做做流水线分析，最后面PCR。今天看一篇发NC的工作量，怎么用转录组分析做药物的转化免疫学

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今天给大家分享的一篇文章：Distinct pulmonary and systemic effects of dexamethasone in severe COVID-19

• 标题：地塞米松对重症 COVID-19 患者的肺部和全身影响不同
• 期刊名称：Nature Communications
• 影响因子：14.7
• JCR分区：1区
• 中科院分区：综合性期刊1区 Top
• 小类：综合性期刊1区

摘要

地塞米松是 COVID-19 危重患者的标准治疗方法，但其降低死亡率和免疫学作用的机制尚不清楚。在这里，我们对下呼吸道和血液样本进行批量和单细胞 RNA 测序，并评估血浆细胞因子分析，以研究地塞米松对全身和肺部免疫细胞区室的影响。

在血液样本中，地塞米松与与 T 细胞活化相关的基因表达下降有关，包括TNFSFR4和IL21R。我们还发现几种免疫途径的表达下降，包括主要组织相容性复合体-II 信号转导、选择素 P 配体信号转导以及通过细胞间粘附分子和整合素激活进行的 T 细胞募集，表明这些是类固醇在 COVID-19 中治疗益处的潜在机制。我们确定了地塞米松作用的其他区域和细胞特异性差异，这些差异在公开可用的数据集中可重现，包括呼吸道中抗类固醇干扰素通路的表达，这可能是额外的治疗靶点。

总之，我们证明了地塞米松对重症 COVID-19 患者的区域特异性作用，提供了具有潜在治疗意义的机制见解。我们的结果强调了研究重症患者区域化炎症的重要性。

主题词：传染病、数据整合、SARS-CoV-2、转化免疫学

结果

地塞米松调节COVID-19患者血液中的细胞因子和免疫细胞基因表达。

• a. RECOVERY试验结果引入地塞米松（Dex）作为危重COVID-19患者的标准护理，对插管患者在这一变化前后收集血液和气管吸取物（TA）样本。图1a由BioRender.com创建。

• b. 分析中包括的患者和时间点。每位患者只使用一个样本，分别为接受地塞米松治疗（橙色）或未接受（蓝色）。DIABLO分析（图2）使用了PBMC散装RNA测序和血浆细胞因子中的重叠样本。

• c. IL-6、IL-10和干扰素γ（IFN-γ）的显著细胞因子对数变换图（双侧Wilcoxon秩和检验，BH调整的p < 0.1）。N = 23地塞米松组，N = 15未使用地塞米松组。

• d. PBMC RNA-seq数据的差异基因表达火山图，使用DESeq2分析（双侧负二项广义线性模型，BH调整的p < 0.1）。N = 10地塞米松组，N = 11未使用地塞米松组。

地塞米松对免疫细胞通路和调节因子的共变效应的监督整合分析。

• a. 使用DIABLO对地塞米松（Dex）和未使用地塞米松（NoDex）患者的血浆细胞因子和PBMC RNA-seq数据进行整合分析。N = 10 Dex，N = 11 NoDex；住院第0天。前两个变量用于比较Dex（橙色）和NoDex（蓝色）样本，参数值为0.5。

• b. 细胞因子对DIABLO变量1的贡献，颜色表示中位值最高的治疗组（橙色为Dex，蓝色为NoDex）。

• c. 使用REACTOME基因集进行基因集富集分析，得到DIABLO变量1中PBMC RNA-seq贡献的GeneNet富集分数。显示最显著的20个术语（BH调整的p < 0.1）：Dex前10名（橙色）和NoDex前10名（蓝色）。

使用或未使用地塞米松治疗的患者的肺和外周血样本的单细胞分析。

• a. 全血（WB）样本收集情况（N = 7 Dex，3 NoDex）或气管吸取物（TA）样本（N = 10 Dex，7 NoDex），叠加在住院（灰色条）和地塞米松治疗（粉色条）上。X轴显示住院天数（第0天=入院UCSF医院）。点表示采样日期，按研究日着色。

• b. 血液（c）或TA（d）样本的单细胞RNA-seq数据的UMAP图，按主要免疫细胞类型聚类和注释。血液（e）或TA（f）样本的单细胞RNA-seq数据的UMAP图，按地塞米松（蓝色）或未使用地塞米松（粉色）样本着色。

• c. 中性粒细胞（g）和调节性T细胞（Tregs）（h）中地塞米松和未使用地塞米松在TA（y轴）和血液（x轴）中的基因表达log2倍数差异图。显著基因：TA中（蓝色）、血液中（棕色）、两者均显著（红色）（BH调整的p < 0.1且|log2倍数差异| > 0.5）。显示两个区室之间的Spearman相关性R值。

地塞米松对肺和外周血中特定细胞类型的基因表达具有不一致的影响，并在外部数据集中得到验证。

• a 和 b：血液（a）和肺（b）中基因集富集分析的净富集分数（NES），按细胞类型分组。橙色圆圈表示正的NES，表明在地塞米松治疗组（Dex）或健康对照中相对于未使用地塞米松组（NoDex），该通路的表达更高。实心圆圈（GSEA BH调整的p < 0.1），空心圆圈（GSEA BH调整的p ≥ 0.1），空白区域表示未计算NES。数据集来自COMET（全血，TA）、Sinha等人（血液）和Liao等人（BAL）。样本量见图S8和补充数据文件2。

单细胞测序数据的受体-配体推断显示地塞米松减少了血液和肺中的炎症、抗原呈递和T细胞募集。

• a：TA样本中地塞米松组（N = 10）和未使用地塞米松组（N = 7）的CellChat结果聚类热图，显示显著的受体-配体对（单侧Wilcoxon符号秩检验，BH调整的p < 0.1，|log2倍数差异 | > 1）。

• b 和 c：比较地塞米松组（右，N = 10）和未使用地塞米松组（左，N = 7）TA样本中的MHC-II和SELPLG细胞类型相互作用网络，线条粗细表示相互作用强度。

• d：血液样本的CellChat结果聚类热图，包括地塞米松组（COMET）、地塞米松组（Sinha等人）、未使用地塞米松组（COMET）、未使用地塞米松组（Sinha等人）和健康对照（COMET），显示在至少一组患者中显著的受体-配体对（单侧Wilcoxon符号秩检验，BH调整的p < 0.1，|log2倍数差异 | > 1）。

• e：COMET数据集中地塞米松组、未使用地塞米松组和健康对照之间的显著受体-配体相互作用比较。样本量见图S8和补充数据文件2。

小结

• 主要数据及方法：

Types	Notes
分析数据	COMET和IMPACC研究数据，，具体见补充数据文件2和图S8
分析方法	Luminex平台血浆细胞因子定量，PBMC散装RNA测序（SMART-Seq低输入协议），TA和WB单细胞RNA测序，主成分分析（Cytokine数据），DESeq2散装RNA测序数据分析，DIABLO整合分析，Seurat单细胞RNA测序数据处理和整合，MAST差异基因表达分析，fgsea基因集富集分析，CellChat受体-配体分析
实验技术	机械通气，Luminex和ELISA平台检测细胞因子，PBMC和TA散装RNA测序，TA和WB单细胞RNA测序，CD45阳性细胞富集，10X Genomics单细胞测序库构建，Illumina NovaSeq6000测序