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T Cell Clonal Analysis Using Single-cell RNA Sequencing and Reference Maps

T细胞受体 生物 计算生物学 T细胞 克隆选择 转录组 表型 抗原 细胞 单细胞分析 遗传学 免疫系统 基因 免疫学 基因表达
作者
Massimo Andreatta,Paul Gueguen,Nicholas Borcherding,Santiago J. Carmona
出处
期刊:Bio-protocol [Bio-Protocol]
卷期号:13 (16) 被引量:5
标识
DOI:10.21769/bioprotoc.4735
摘要

T cells are endowed with T-cell antigen receptors (TCR) that give them the capacity to recognize specific antigens and mount antigen-specific adaptive immune responses. Because TCR sequences are distinct in each naïve T cell, they serve as molecular barcodes to track T cells with clonal relatedness and shared antigen specificity through proliferation, differentiation, and migration. Single-cell RNA sequencing provides coupled information of TCR sequence and transcriptional state in individual cells, enabling T-cell clonotype-specific analyses. In this protocol, we outline a computational workflow to perform T-cell states and clonal analysis from scRNA-seq data based on the R packages Seurat, ProjecTILs, and scRepertoire. Given a scRNA-seq T-cell dataset with TCR sequence information, cell states are automatically annotated by reference projection using the ProjecTILs method. TCR information is used to track individual clonotypes, assess their clonal expansion, proliferation rates, bias towards specific differentiation states, and the clonal overlap between T-cell subtypes. We provide fully reproducible R code to conduct these analyses and generate useful visualizations that can be adapted for the needs of the protocol user. Key features Computational analysis of paired scRNA-seq and scTCR-seq data Characterizing T-cell functional state by reference-based analysis using ProjecTILs Exploring T-cell clonal structure using scRepertoire Linking T-cell clonality to transcriptomic state to study relationships between clonal expansion and functional phenotype Graphical overview.

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