Nature｜代码开源！衰老特征小鼠做全脑单细胞的视觉盛宴

分享一篇《Nature》的单细胞文章，全篇从分析思路和配图都令人耳目一新，数据呈现和配色这些都极具科学性和美感，不过度捧杀，大家欣赏与借鉴学习一下。做组织的全细胞类型图谱还是工作量不小的，多内容好堆现。

标题：小鼠健康衰老的全脑细胞类型特异性转录组特征
DOI: 10.1038/s41586-024-08350-8

开源数据与代码

拓展R包：文中有提及，用迭代聚类高分辨率识别细胞类型的，
【scrattch.hicat】https://github.com/AllenInstitute/scrattch.hicat；
【scrattch.bigcat】https://github.com/AllenInstitute/scrattch.bigcat。
Link： https://data.nemoarchive.org/other/grant/Mouse_Aging/zeng/transcriptome/scell/10x_v3/mouse/processed/counts/

RAW文件大家自行下载即可，太大了，Code这边打爆了有需要自行领取哈～

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结果

全脑单细胞和原位 RNA 分析

大脑解剖分区、实验流程、细胞注释、衰老相关分析策略及单细胞转录组数据的可视化结果。包括解剖的大脑区域示意图、文库生成及细胞注释流程、基于 ABC-WMB 图谱的细胞层级关系、衰老影响细胞类型的分析策略，以及 UMAP 细胞分布、年龄相关差异表达（age-DE）基因的统计分析及其与 Augur AUC 评分的关系。

衰老影响成人神经发生微环境的细胞

不同细胞类型在衰老过程中的基因表达变化，重点关注非神经元细胞超类型和 IMN 亚类的年龄相关差异表达（DE）基因。主要思路包括：统计各细胞类型的年龄-DE 基因数量，比较老年与成年细胞在不同簇中的比例差异，并结合 MERFISH 数据解析神经发生区域的细胞空间分布。此外，图中展示了年龄-DE 基因与细胞类型功能（如 GO）及 Augur AUC 评分的关系，并以热图和点图直观呈现关键基因在不同细胞群中的表达模式及其空间定位。

后脑富集老化少突胶质细胞

通过 UMAP、空间定位和基因表达分析，探索 OPC 和少突胶质细胞在不同脑区、年龄和性别中的分布及转录特征。结合 RSTE1 数据，展示了等皮质中 OPC-Oligo 细胞的空间分布及密度量化，并在多个脑区分析了衰老相关 MOL 细胞簇的富集情况。此外，原位杂交数据精确定位了关键基因的 mRNA 表达，进一步揭示衰老过程中 OPC-Oligo 细胞功能的潜在变化。

室管膜细胞和伸长细胞随年龄的变化

围绕 Astro-Epen 细胞的空间分布和年龄相关基因表达变化展开分析。UMAP 展示了不同亚类及其在主要大脑结构中的分布，并通过热图量化伸长细胞和室管膜细胞的顶级年龄-DE 基因效应。结合 RSTE3 数据，解析这些细胞在 V3 区域的空间定位及关键基因的表达模式。此外，构建 UMAP 和星座图揭示伸长细胞簇与经典亚型的关系，并进一步通过高分辨率成像展示特定基因（如 H2-K1 和 Ifi27）的表达。最后，分析 V3 周围免疫细胞的分布，量化不同细胞类型附近 BAM 和小胶质细胞的丰度。

下丘脑神经元在能量稳态和衰老中的作用

下丘脑神经元亚类的衰老相关基因表达变化及其空间分布。首先，通过线性模型分析年龄-DE 基因数量与 Augur AUC 评分的关系，并在 UMAP 中展示所有下丘脑神经元的分布，突出显示具有较多年龄-DE 基因的关键亚类及其空间定位。进一步分析这些亚类与摄食行为和能量稳态相关基因的表达模式，并通过GO富集分析探讨潜在功能。结合 RSTE 数据，展示 TU-ARH Otp Six6 Gaba 和 DMH-LHA Gsx1 Gaba 簇的空间分布，并高分辨率量化 Agrp、Ccnd2、H2-K1 和 B2m 等基因的表达，揭示其在衰老过程中的潜在作用。

不同细胞类型衰老的共同特征

总结了衰老过程中不同细胞类型的基因表达变化趋势。首先，按细胞类型和 GO 进行分层聚类分析，展示重要性得分的热图，揭示随年龄变化的功能通路。随后，分析选定细胞类型的 MHC-I 和 MHC-II 活性，以及 H2 基因的年龄效应，突出免疫相关变化。进一步统计神经元信号传导和结构相关基因的重要性在不同细胞类型中的分布，最终通过机制图概括衰老过程中免疫反应增强和神经元功能下降的主要模式。