本次报告属于类型a，针对《briefings in bioinformatics》期刊2020年发表的一项单细胞RNA测序数据分析研究，介绍其研究方法、结果与价值。以下是详细内容：

研究团队及发表信息

本研究由Jinyu Cheng（中山大学中山医学院研究生）、Ji Zhang（中山大学肿瘤防治中心副研究员）、Zhongdao Wu（中山大学教授，生物信息学方向）及通讯作者Xiaoqiang Sun（中山大学副教授，计算系统生物学方向）合作完成，发表于《briefings in bioinformatics》2020年第00卷，DOI号10.1093/bib/bbaa327。

学术背景与研究目的

科学领域：研究结合单细胞RNA测序（scrna-seq）与多层网络建模，聚焦微环境对基因表达的调控机制，属于计算系统生物学与免疫微环境的交叉领域。
背景知识：
1. 细胞微环境（microenvironment）通过细胞间通讯（如细胞因子分泌）和细胞内信号通路（如转录因子调控）影响基因表达。
2. ACE2（血管紧张素转换酶2）是SARS-CoV-2的受体，其表达水平与COVID-19严重程度相关，但调控机制尚未明晰。
研究动机：现有方法（如NicheNet、CellPhoneDB）仅关注细胞间通讯，缺乏对细胞内信号通路的整合分析。
目标：开发新工具scMLnet，构建多层网络模型（multilayer network）解析微环境对ACE2的调控机制，并为COVID-19治疗提供靶点。

研究方法与流程

1. 数据收集与质控

• 研究对象：COVID-19患者支气管肺泡灌洗液（BALF）的scrna-seq数据（GSE145926，9例患者+4例健康对照）。
  
• 质控标准：剔除低质量细胞（基因数200-6000，UMI计数>1000，线粒体基因比例<0.1）。
  

2. 细胞类型鉴定

• 工具：Seurat v3.1.2（R包）进行标准化、降维（PCA+t-SNE）和聚类（Louvain算法）。
  
• 结果：识别12种细胞类型（如分泌细胞、巨噬细胞、T细胞等），ACE2主要在分泌细胞中高表达（图2a-c）。
  

3. scMLnet算法开发

核心创新：整合三层网络——
1. 细胞间网络（ligand-receptor, L-R）：基于2557对已知配体-受体交互（来自DLRP、IUPHAR等数据库）。
2. 细胞内信号通路（receptor-TF）：从STRING数据库提取39,141对受体-转录因子（TF）关系。
3. 基因调控网络（TF-target gene）：整合8,874对TF-靶基因互作（来自TRED、KEGG等）。
统计验证：
- Fisher精确检验评估TF激活（基于下游靶基因表达）。
- Kendall秩相关验证受体-TF、TF-靶基因的共表达（p<0.05）。

4. 实验验证

• 细胞模型：人支气管上皮细胞（BEAS-2B）用EGF、IFN-γ、TNF-α处理。
  
• 检测方法：qPCR定量ACE2表达（表S2）。
  

主要结果

1. ACE2调控网络预测

• 关键配体：EGFR家族（如AREG）、细胞因子（IFN-γ、TNF-α）通过受体（如ERBB3、IFNGR2）激活下游通路（图2d）。
  
• 核心TF：STAT1、HIF1A、IRF1、FOS通过PI3K-AKT、JAK-STAT等通路调控ACE2（图3c）。
  

2. 独立数据集验证

• Bulk RNA-seq分析：COVID-19患者中PI3K-AKT、JAK-STAT等通路显著激活（p<0.05，图3b）。
  

3. 实验验证

• qPCR结果：EGF、IFN-γ、TNF-α剂量和时间依赖性上调ACE2（图4），其中IFN-γ效果最显著（36小时达峰值）。
  

结论与价值

科学价值：
1. 方法学突破：scMLnet首次整合细胞间通讯与细胞内调控网络，为微环境研究提供新工具（GitHub开源）。
2. 机制发现：揭示COVID-19中细胞因子风暴（如IFN-γ、TNF-α）通过STAT1等TF上调ACE2的分子机制。
应用价值：
- 治疗靶点：建议针对STAT1、JAK-STAT通路开发抗炎疗法（如抗TNF-α抗体）。
- 临床意义：为COVID-19重症患者的ACE2异常表达提供干预思路。

研究亮点

1. 多层网络模型：突破现有方法局限，实现从配体到靶基因的全通路解析。
   
2. COVID-19应用：实验验证预测的细胞因子-ACE2调控关系，支持“ACE2上调加剧感染”的假说。
   
3. 跨学科整合：结合生物信息学、单细胞组学与实验生物学，推动微环境研究范式革新。
   

注：原文补充材料包含所有配体-受体对、TF-靶基因列表及qPCR原始数据，为研究可重复性提供支持。