大家好，今天跟大家分享一篇题为Single-cell epi genetic transcrip tionaland protein profiling of latent and active HIV-1 reservoir revealed that IKZF3 promotes HIV-1 persistence（潜伏和活性HIV-1宿主的单细胞表观遗传、转录和蛋白质分析表明，IKZF3促进HIV-1的持续存在）尽管采用抑制性抗逆转录病毒治疗(ART)，HIV-1 感染的细胞仍会终生持续存在。了解 HIV-1 感染细胞如何增殖和持续存在是根除 HIV-1 的关键，但 HIV-1 感染细胞的异质性和稀有性阻碍了机制研究。
01
研究背景
了解 HIV-1 感染细胞如何增殖和持续存在是根除 HIV-1 的关键，但 HIV-1 感染细胞的异质性和稀有性阻碍了机制询问。在这里，我们使用单细胞 DOGMA-seq 同时捕获 6 名 HIV-1 感染者在病毒血症期间和抑制性抗逆转录病毒治疗后记忆 CD4 T 细胞中的转录因子可及性、转录组、表面蛋白、HIV-1 DNA 和 HIV-1 RNA。
我们发现潜伏的 HIV-1 感染细胞 （RORC） 和转录活性的 HIV-1 感染细胞 （干扰素调节转录因子 [IRF] 和激活蛋白 1 [AP-1]）的转录因子可及性增加。增殖程序 （IKZF3 、 IL21 、 BIRC5 和 MKI67 共表达） 促进了转录活性 HIV-1 感染细胞的存活。潜伏和转录活性 HIV-1 感染细胞均增加 IKZF3 （Aiolos） 表达。
不同的表观遗传程序驱动 HIV-1 感染细胞的异质细胞状态：IRF：激活、Eomes：细胞毒性效应子分化、AP-1：迁移和细胞死亡。我们的研究揭示了潜伏和转录活跃的 HIV-1 感染细胞的单细胞表观遗传、转录和蛋白质状态以及促进 HIV-1 持久性的细胞程序。
见图一
单细胞 DOGMA-seq 捕获 HIV-1 感染期间记忆 CD4+ T 细胞的异质表观遗传、转录和表面蛋白状态。
图一
（A） 由细胞间多模态邻居（ATAC、RNA 和 ADT 数据相似性的加权组合）鉴定的记忆 CD4 T 细胞的协调 WNN UMAP 投影（n = 93,209 个细胞，包括 25,778、56,771 和 10,660 个细胞，分别处于病毒血症、病毒抑制和未感染条件下）。+
（B） 饼图表示病毒血症、病毒抑制和未感染条件下的细胞亚群分布。
（C 和 D）成对基因表达的热图比较 Pearson 相关系数，用于 WGCNA 鉴定的增殖基因程序。WGCNA 使用与 25,778 个病毒血症细胞转录谱中的前 7 个主成分最正相关和负相关的前 50 个基因来鉴定增殖基因程序。对于针对 10,000 个随机模块排列的至少 95% 的 Wilcoxon 秩和检验，p < 0.05。
（E） 每个细胞亚群和感染条件的增殖基因程序模块评分。
（F） 按条件分组的增殖簇细胞中转录因子结合基序的染色质可及性，在热图中表示为 ATAC-seq chromVAR 偏倚校正偏差（Z 评分）中组均值的比较。显示的所有基序都显着提高了可及性 （p < 0.05，平均 Z 评分差异≥ 0.3）。
（G） 在增殖簇细胞中差异表达的基因，在热图中表示为标准化和缩放 RNA 表达的组均值的比较。在病毒血症中，所有基因都通过 p < 0.05，表达该特征的细胞的最小百分比 （min.pct） ≥ 0.1，对数2-fold change （log （对数）2FC） ≥ 0.25。
（H） 在增殖簇细胞中差异表达的表面蛋白，在热图中表示为 DSB（按背景去噪和缩放）归一化和缩放蛋白质表达中组均值的比较。所有特征都通过 p < 0.05 和 log2FC ≥ 0.25。还测试了显示的所有蛋白质特征的平均表达大于其特异性同种型对照在增殖簇细胞中的平均表达（Z > 2;双样本 Z 测试）。对于所有热图，n = 1,073、1,373、281 个增殖细胞分别处于病毒血症、病毒抑制和未感染条件下。热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。所有 p 值均使用 Benjamini-Hochberg 程序进行假发现率 （FDR） 调整。
见图二
DOGMA-seq 捕获的 HIV-1 前病毒和病毒基因组景观。
图二
映射到 HXB2 参考基因组和自体 HIV-1 序列的 HIV-1 DNA 读数 （A） 和 HIV-1 RNA 读数 （B） 的综合基因组学查看器 （IGV） 图。
见图三单细胞 DOGMA-seq 捕获转录失活的 HIV-1 感染细胞（HIV-1 DNA、HIV-1 RNA+−） 和转录活性 HIV-1 感染细胞 （HIV-1 RNA） 及其各自的表观遗传学景观。
图三
（A 和 B）通过将 ATAC-seq 和 RNA-seq 读数分别映射到自体 HIV-1 和 HXB2 参考序列来鉴定 HIV-1 DNA 细胞和 HIV-1 RNA 细胞。HIV-1 感染的细胞被定义为每个条形码至少有 2 个 HIV-1 读数，以防止索引跳跃和测序伪影。维恩图按比例绘制，交叉点描绘了 HIV-1 感染细胞的子集，这些细胞是 HIV-1 DNA RNA（浅粉色）。对于所有下游图，HIV-1 DNA RNA++++++−细胞称为 HIV-1 DNA 细胞（蓝色），而 HIV-1 DNA+−RNA 细胞和 HIV-1 DNA RNA 细胞合并，称为 HIV-1 RNA 细胞（粉红色）。
（C） 指示单元格子集分布的饼图。
（D 和 E）火山图表明转录因子结合基序在 HIV-1 DNA 细胞 （n = 233） 和 HIV-1 之间具有增加的整体染色质可及性（通过 chromVAR 偏差校正偏差测量）+−病毒血症 （D） 中以及 HIV-1 RNA 细胞 （n = 256） 与 HIV-1 之间的细胞 （n = 2,238）+−病毒血症 （E） 中的细胞 （n = 2,238）。
（F） HIV-1 DNA 细胞和 HIV-1 RNA 细胞中转录因子结合基序的全局染色质可及性，相对于彼此以及相对于 HIV-1 的可及性++−病毒血症中的细胞在热图中表示为 chromVAR 偏倚校正偏差（Z 分数）中组均值的比较。显示的所有基序都显着提高了可及性 （p < 0.05，平均 Z 评分差异≥ 0.2）。所有火山图和热图都显示了病毒血症的比较 （HIV 1 DNA 、 HIV-1 RNA 和 HIV-1 中的 n = 233 、 256、 2,238 个细胞++−).热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。为了公平地比较火山图和热图中的各组，HIV-1−缩小细胞大小以匹配 HIV-1 组中具有相同数量的细胞，具有 1,000 次 bootstrap 重复。将 1,000 p 值转换为遵循标准 Cauchy 分布，并将组合 p 值计算为 Cauchy 转换 p 值的加权和，然后使用 Benjamini-Hochberg （FDR） 程序进行多重比较校正。
见图四
转录失活的 HIV-1 感染细胞上调 IKZF3、I 型 IFN、细胞毒性 T 细胞反应和归巢 RNA 表达。
图四
（A 和 B）火山图表明 HIV-1 DNA 细胞 （n = 233） 或 HIV-1 RNA 细胞 （n = 256） 与 HIV-1 之间病毒血症中基因的差异表达++−单元格 （n = 2,238）。p < 0.05，最小百分比 ≥ 0.15，对数2FC ≥ 0.25。
（C） 在 HIV-1 RNA 细胞和 HIV-1 DNA 细胞的病毒血症中高度表达的基因，在热图中表示为标准化和缩放 RNA 表达的组均值的比较。所有基因均通过 p < 0.05，min.pct ≥ 0.15，log++2FC ≥ 0.25。热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。为了公平地比较火山图和热图中的各组，HIV-1−缩小细胞大小以匹配 HIV-1 组中具有相同数量的细胞，具有 1,000 次 bootstrap 重复。将 1,000 个 p 值转换为遵循标准柯西分布，并将组合 p 值计算为柯西转换 p 值的加权和，然后使用 Benjamini-Hochberg （FDR） 程序进行校正以进行多重比较。
（D 和 E）在病毒血症的 HIV-1 DNA 细胞中鉴定出的显著上调的基因（如 （A） 所示）和在 HIV-1 RNA 细胞中（如 （B）所示）中鉴定出的显著上调的基因的平均归一化和缩放 RNA 表达的点图，这些基因在病毒抑制期间在 HIV 感染的细胞中也上调。日志++2HIV-1 细胞和 HIV-1 之间的 FC > 0+−病毒抑制的细胞。由于捕获的 HIV 细胞数量少，P 值在病毒抑制中未达到统计学意义。n = 19、14、56,738 个 HIV-1 DNA 细胞、HIV-1 RNA 细胞和未感染的细胞分别处于病毒抑制状态。
（F 和 G）成对基因表达的热图比较 WGCNA 鉴定的增殖 （MKI67） 驱动基因程序的 HIV-1 DNA-1 细胞与 HIV-1 之间的 Pearson 相关系数+−病毒血症 （F） 和 HIV-1 RNA-1 细胞之间的细胞与 HIV-1 的比较+−病毒血症中的细胞 （G）。通过考虑前 50 个与前 8 个主成分最正和负相关的前 50 个基因，在病毒血症的 HIV-1 RNA 细胞中鉴定出该基因程序 （p < 0.05，至少 95% Wilcoxon 秩和检验针对 10,000 个随机模块排列）。
（H） 使用 WGCNA 鉴定的增殖基因程序中的基因作为查询确定的富集基因本体生物过程。
见图五转录失活的 HIV-1 感染细胞上调 Th1/Th17、T 细胞活化和归巢蛋白表达。
图五
（A 和 B）火山图表明 HIV-1 DNA 细胞 （n = 233） 或 HIV-1 RNA 细胞 （n = 256） 与 HIV-1 之间病毒血症中表面蛋白的差异表达++−单元格 （n = 2,238）。p < 0.05 和 log2FC ≥ 0.25。
（C） HIV-1 DNA 细胞病毒血症中高度表达的表面蛋白与 HIV-1 RNA 细胞与 HIV-1++−细胞，在热图中表示为 DSB 标准化和缩放蛋白表达中组均值的比较。所有蛋白质均通过 p < 0.05 和 log2FC ≥ 0.3。还测试了显示的所有蛋白质特征的平均表达大于其特异性同种型对照 （Z > 2;双样本 Z 测试） 在 HIV-1 细胞中的平均表达。热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。为了公平地比较各组之间的比较，HIV-1+−缩小细胞大小以匹配 HIV-1 组中具有相同数量的细胞，具有 1,000 次 bootstrap 重复。将 1,000 个 p 值转换为遵循标准柯西分布，并将组合 p 值计算为转换后的 p 值的加权和，然后使用 Benjamini-Hochberg （FDR） 程序进行校正以进行多重比较。+
（D 和 E）在 HIV-1 DNA 细胞和病毒血症 （D） 的 HIV-1 RNA 细胞（A 和 B）中鉴定出的蛋白质显著上调，这些蛋白质在 HIV-1 感染的细胞中也上调病毒抑制 （log++2HIV-1 细胞和 HIV-1 之间的 FC > 0+−病毒抑制中的细胞）（E）。蛋白质表达在平均 CLR 归一化和缩放表达的点图中可视化。由于捕获的 HIV-1 细胞数量少，P 值在病毒抑制中未达到统计学意义。n = 19、14、56,738 个 HIV-1 DNA 细胞、HIV-1 RNA 细胞和未感染的细胞分别处于病毒抑制状态。
见图六
异质性 HIV-1 感染的 T 细胞库包括四种不同的细胞状态：IRF、细胞毒性、AP-1 和细胞死亡。
图六
（A-C）由转录谱定义的所有 522 个 HIV-1 细胞的 RNA UMAP 投影（病毒血症 HIV-1 DNA、病毒血症 HIV-1 RNA、抑制的 HIV-1 DNA 和抑制的 HIV-1 RNA 分别为 n = 233、256、19、14）。注释了四个表型不同的簇 — IRF 、 细胞毒性 、 AP-1 和 MT 簇 — （A）。感染条件或 HIV-1 RNA 表达 （B） 或研究参与者 （C） 未观察到明显的批次效应。参与者之间的批量效应由 Harmony 校正。+++++
（D） 大多数高度差异表达基因的标准化和缩放 RNA 表达的热图 （对数2FC） 的 Pod S Tp < 0.05，最小 pct ≥ 0.25，对数2FC ≥ 0.25。
（E） 转录因子结合基序的差异可及性，在热图中表示为 ATAC-seq chromVAR 偏差校正偏差（Z 分数）平均值的比较组间。显示的所有基序都显著提高了可及性，p < 0.05，平均差值≥ 0.3。
（F） 每个细胞组高度表达的蛋白质，在热图中表示为 DSB 标准化和缩放蛋白质表达中组均值的比较。所有特征都通过 p < 0.05，并且 log2FC ≥ 0.25。还测试了显示的所有蛋白质特征的平均表达大于其特异性同种型对照在 HIV-1 感染细胞中的平均表达 （Z > 2;双样本 Z 测试）。通过 Wilcoxon 秩和检验确定所有热图的统计显着性，用于每组与其他三组中的所有细胞之间的比较。
（G） 在 HIV-1 细胞的四个表型不同的簇中，每个细胞簇中具有丰富的结合基序可及性并上调基因和蛋白质的转录因子。
02
研究结论
虽然没有细胞标志物可以作为 HIV-1 感染细胞的唯一特异性标志物，用于治疗靶向，但在 T 细胞分化的背景下了解 HIV-1 感染细胞的表观遗传和转录调控52,53和 T 细胞克隆扩增动力学54指导治疗策略的制定。我们的研究将我们对 HIV-1 储存库的理解推进到 T 细胞增殖和 HIV-1 感染细胞表型复杂性的宏观理解。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
01
研究背景
了解 HIV-1 感染细胞如何增殖和持续存在是根除 HIV-1 的关键，但 HIV-1 感染细胞的异质性和稀有性阻碍了机制询问。在这里，我们使用单细胞 DOGMA-seq 同时捕获 6 名 HIV-1 感染者在病毒血症期间和抑制性抗逆转录病毒治疗后记忆 CD4 T 细胞中的转录因子可及性、转录组、表面蛋白、HIV-1 DNA 和 HIV-1 RNA。
我们发现潜伏的 HIV-1 感染细胞 （RORC） 和转录活性的 HIV-1 感染细胞 （干扰素调节转录因子 [IRF] 和激活蛋白 1 [AP-1]）的转录因子可及性增加。增殖程序 （IKZF3 、 IL21 、 BIRC5 和 MKI67 共表达） 促进了转录活性 HIV-1 感染细胞的存活。潜伏和转录活性 HIV-1 感染细胞均增加 IKZF3 （Aiolos） 表达。
不同的表观遗传程序驱动 HIV-1 感染细胞的异质细胞状态：IRF：激活、Eomes：细胞毒性效应子分化、AP-1：迁移和细胞死亡。我们的研究揭示了潜伏和转录活跃的 HIV-1 感染细胞的单细胞表观遗传、转录和蛋白质状态以及促进 HIV-1 持久性的细胞程序。
见图一
单细胞 DOGMA-seq 捕获 HIV-1 感染期间记忆 CD4+ T 细胞的异质表观遗传、转录和表面蛋白状态。
图一
（A） 由细胞间多模态邻居（ATAC、RNA 和 ADT 数据相似性的加权组合）鉴定的记忆 CD4 T 细胞的协调 WNN UMAP 投影（n = 93,209 个细胞，包括 25,778、56,771 和 10,660 个细胞，分别处于病毒血症、病毒抑制和未感染条件下）。+
（B） 饼图表示病毒血症、病毒抑制和未感染条件下的细胞亚群分布。
（C 和 D）成对基因表达的热图比较 Pearson 相关系数，用于 WGCNA 鉴定的增殖基因程序。WGCNA 使用与 25,778 个病毒血症细胞转录谱中的前 7 个主成分最正相关和负相关的前 50 个基因来鉴定增殖基因程序。对于针对 10,000 个随机模块排列的至少 95% 的 Wilcoxon 秩和检验，p < 0.05。
（E） 每个细胞亚群和感染条件的增殖基因程序模块评分。
（F） 按条件分组的增殖簇细胞中转录因子结合基序的染色质可及性，在热图中表示为 ATAC-seq chromVAR 偏倚校正偏差（Z 评分）中组均值的比较。显示的所有基序都显着提高了可及性 （p < 0.05，平均 Z 评分差异≥ 0.3）。
（G） 在增殖簇细胞中差异表达的基因，在热图中表示为标准化和缩放 RNA 表达的组均值的比较。在病毒血症中，所有基因都通过 p < 0.05，表达该特征的细胞的最小百分比 （min.pct） ≥ 0.1，对数2-fold change （log （对数）2FC） ≥ 0.25。
（H） 在增殖簇细胞中差异表达的表面蛋白，在热图中表示为 DSB（按背景去噪和缩放）归一化和缩放蛋白质表达中组均值的比较。所有特征都通过 p < 0.05 和 log2FC ≥ 0.25。还测试了显示的所有蛋白质特征的平均表达大于其特异性同种型对照在增殖簇细胞中的平均表达（Z > 2;双样本 Z 测试）。对于所有热图，n = 1,073、1,373、281 个增殖细胞分别处于病毒血症、病毒抑制和未感染条件下。热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。所有 p 值均使用 Benjamini-Hochberg 程序进行假发现率 （FDR） 调整。
见图二
DOGMA-seq 捕获的 HIV-1 前病毒和病毒基因组景观。
图二
映射到 HXB2 参考基因组和自体 HIV-1 序列的 HIV-1 DNA 读数 （A） 和 HIV-1 RNA 读数 （B） 的综合基因组学查看器 （IGV） 图。
见图三单细胞 DOGMA-seq 捕获转录失活的 HIV-1 感染细胞（HIV-1 DNA、HIV-1 RNA+−） 和转录活性 HIV-1 感染细胞 （HIV-1 RNA） 及其各自的表观遗传学景观。
图三
（A 和 B）通过将 ATAC-seq 和 RNA-seq 读数分别映射到自体 HIV-1 和 HXB2 参考序列来鉴定 HIV-1 DNA 细胞和 HIV-1 RNA 细胞。HIV-1 感染的细胞被定义为每个条形码至少有 2 个 HIV-1 读数，以防止索引跳跃和测序伪影。维恩图按比例绘制，交叉点描绘了 HIV-1 感染细胞的子集，这些细胞是 HIV-1 DNA RNA（浅粉色）。对于所有下游图，HIV-1 DNA RNA++++++−细胞称为 HIV-1 DNA 细胞（蓝色），而 HIV-1 DNA+−RNA 细胞和 HIV-1 DNA RNA 细胞合并，称为 HIV-1 RNA 细胞（粉红色）。
（C） 指示单元格子集分布的饼图。
（D 和 E）火山图表明转录因子结合基序在 HIV-1 DNA 细胞 （n = 233） 和 HIV-1 之间具有增加的整体染色质可及性（通过 chromVAR 偏差校正偏差测量）+−病毒血症 （D） 中以及 HIV-1 RNA 细胞 （n = 256） 与 HIV-1 之间的细胞 （n = 2,238）+−病毒血症 （E） 中的细胞 （n = 2,238）。
（F） HIV-1 DNA 细胞和 HIV-1 RNA 细胞中转录因子结合基序的全局染色质可及性，相对于彼此以及相对于 HIV-1 的可及性++−病毒血症中的细胞在热图中表示为 chromVAR 偏倚校正偏差（Z 分数）中组均值的比较。显示的所有基序都显着提高了可及性 （p < 0.05，平均 Z 评分差异≥ 0.2）。所有火山图和热图都显示了病毒血症的比较 （HIV 1 DNA 、 HIV-1 RNA 和 HIV-1 中的 n = 233 、 256、 2,238 个细胞++−).热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。为了公平地比较火山图和热图中的各组，HIV-1−缩小细胞大小以匹配 HIV-1 组中具有相同数量的细胞，具有 1,000 次 bootstrap 重复。将 1,000 p 值转换为遵循标准 Cauchy 分布，并将组合 p 值计算为 Cauchy 转换 p 值的加权和，然后使用 Benjamini-Hochberg （FDR） 程序进行多重比较校正。
见图四
转录失活的 HIV-1 感染细胞上调 IKZF3、I 型 IFN、细胞毒性 T 细胞反应和归巢 RNA 表达。
图四
（A 和 B）火山图表明 HIV-1 DNA 细胞 （n = 233） 或 HIV-1 RNA 细胞 （n = 256） 与 HIV-1 之间病毒血症中基因的差异表达++−单元格 （n = 2,238）。p < 0.05，最小百分比 ≥ 0.15，对数2FC ≥ 0.25。
（C） 在 HIV-1 RNA 细胞和 HIV-1 DNA 细胞的病毒血症中高度表达的基因，在热图中表示为标准化和缩放 RNA 表达的组均值的比较。所有基因均通过 p < 0.05，min.pct ≥ 0.15，log++2FC ≥ 0.25。热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。为了公平地比较火山图和热图中的各组，HIV-1−缩小细胞大小以匹配 HIV-1 组中具有相同数量的细胞，具有 1,000 次 bootstrap 重复。将 1,000 个 p 值转换为遵循标准柯西分布，并将组合 p 值计算为柯西转换 p 值的加权和，然后使用 Benjamini-Hochberg （FDR） 程序进行校正以进行多重比较。
（D 和 E）在病毒血症的 HIV-1 DNA 细胞中鉴定出的显著上调的基因（如 （A） 所示）和在 HIV-1 RNA 细胞中（如 （B）所示）中鉴定出的显著上调的基因的平均归一化和缩放 RNA 表达的点图，这些基因在病毒抑制期间在 HIV 感染的细胞中也上调。日志++2HIV-1 细胞和 HIV-1 之间的 FC > 0+−病毒抑制的细胞。由于捕获的 HIV 细胞数量少，P 值在病毒抑制中未达到统计学意义。n = 19、14、56,738 个 HIV-1 DNA 细胞、HIV-1 RNA 细胞和未感染的细胞分别处于病毒抑制状态。
（F 和 G）成对基因表达的热图比较 WGCNA 鉴定的增殖 （MKI67） 驱动基因程序的 HIV-1 DNA-1 细胞与 HIV-1 之间的 Pearson 相关系数+−病毒血症 （F） 和 HIV-1 RNA-1 细胞之间的细胞与 HIV-1 的比较+−病毒血症中的细胞 （G）。通过考虑前 50 个与前 8 个主成分最正和负相关的前 50 个基因，在病毒血症的 HIV-1 RNA 细胞中鉴定出该基因程序 （p < 0.05，至少 95% Wilcoxon 秩和检验针对 10,000 个随机模块排列）。
（H） 使用 WGCNA 鉴定的增殖基因程序中的基因作为查询确定的富集基因本体生物过程。
见图五转录失活的 HIV-1 感染细胞上调 Th1/Th17、T 细胞活化和归巢蛋白表达。
图五
（A 和 B）火山图表明 HIV-1 DNA 细胞 （n = 233） 或 HIV-1 RNA 细胞 （n = 256） 与 HIV-1 之间病毒血症中表面蛋白的差异表达++−单元格 （n = 2,238）。p < 0.05 和 log2FC ≥ 0.25。
（C） HIV-1 DNA 细胞病毒血症中高度表达的表面蛋白与 HIV-1 RNA 细胞与 HIV-1++−细胞，在热图中表示为 DSB 标准化和缩放蛋白表达中组均值的比较。所有蛋白质均通过 p < 0.05 和 log2FC ≥ 0.3。还测试了显示的所有蛋白质特征的平均表达大于其特异性同种型对照 （Z > 2;双样本 Z 测试） 在 HIV-1 细胞中的平均表达。热图的统计显着性通过 Wilcoxon 秩和检验确定，用于每组与其他两组中的所有细胞之间的比较。为了公平地比较各组之间的比较，HIV-1+−缩小细胞大小以匹配 HIV-1 组中具有相同数量的细胞，具有 1,000 次 bootstrap 重复。将 1,000 个 p 值转换为遵循标准柯西分布，并将组合 p 值计算为转换后的 p 值的加权和，然后使用 Benjamini-Hochberg （FDR） 程序进行校正以进行多重比较。+
（D 和 E）在 HIV-1 DNA 细胞和病毒血症 （D） 的 HIV-1 RNA 细胞（A 和 B）中鉴定出的蛋白质显著上调，这些蛋白质在 HIV-1 感染的细胞中也上调病毒抑制 （log++2HIV-1 细胞和 HIV-1 之间的 FC > 0+−病毒抑制中的细胞）（E）。蛋白质表达在平均 CLR 归一化和缩放表达的点图中可视化。由于捕获的 HIV-1 细胞数量少，P 值在病毒抑制中未达到统计学意义。n = 19、14、56,738 个 HIV-1 DNA 细胞、HIV-1 RNA 细胞和未感染的细胞分别处于病毒抑制状态。
见图六
异质性 HIV-1 感染的 T 细胞库包括四种不同的细胞状态：IRF、细胞毒性、AP-1 和细胞死亡。
图六
（A-C）由转录谱定义的所有 522 个 HIV-1 细胞的 RNA UMAP 投影（病毒血症 HIV-1 DNA、病毒血症 HIV-1 RNA、抑制的 HIV-1 DNA 和抑制的 HIV-1 RNA 分别为 n = 233、256、19、14）。注释了四个表型不同的簇 — IRF 、 细胞毒性 、 AP-1 和 MT 簇 — （A）。感染条件或 HIV-1 RNA 表达 （B） 或研究参与者 （C） 未观察到明显的批次效应。参与者之间的批量效应由 Harmony 校正。+++++
（D） 大多数高度差异表达基因的标准化和缩放 RNA 表达的热图 （对数2FC） 的 Pod S Tp < 0.05，最小 pct ≥ 0.25，对数2FC ≥ 0.25。
（E） 转录因子结合基序的差异可及性，在热图中表示为 ATAC-seq chromVAR 偏差校正偏差（Z 分数）平均值的比较组间。显示的所有基序都显著提高了可及性，p < 0.05，平均差值≥ 0.3。
（F） 每个细胞组高度表达的蛋白质，在热图中表示为 DSB 标准化和缩放蛋白质表达中组均值的比较。所有特征都通过 p < 0.05，并且 log2FC ≥ 0.25。还测试了显示的所有蛋白质特征的平均表达大于其特异性同种型对照在 HIV-1 感染细胞中的平均表达 （Z > 2;双样本 Z 测试）。通过 Wilcoxon 秩和检验确定所有热图的统计显着性，用于每组与其他三组中的所有细胞之间的比较。
（G） 在 HIV-1 细胞的四个表型不同的簇中，每个细胞簇中具有丰富的结合基序可及性并上调基因和蛋白质的转录因子。
02
研究结论
虽然没有细胞标志物可以作为 HIV-1 感染细胞的唯一特异性标志物，用于治疗靶向，但在 T 细胞分化的背景下了解 HIV-1 感染细胞的表观遗传和转录调控52,53和 T 细胞克隆扩增动力学54指导治疗策略的制定。我们的研究将我们对 HIV-1 储存库的理解推进到 T 细胞增殖和 HIV-1 感染细胞表型复杂性的宏观理解。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
