数据介绍：

来自谷歌翻译：

肝细胞癌（HCC）代表了肿瘤微环境与肿瘤发展之间关系的范例。在这里，我们为来自四个相关部位的 10 名 HCC 患者生成了超过 70,000 个单细胞转录组：原发肿瘤、门静脉肿瘤血栓 (PVTT)、转移淋巴结和非肿瘤肝脏。我们发现了一组富含 HCC 瘤内三级淋巴结构 (TLS) 的抗肿瘤中央记忆 T 细胞。我们发现慢性 HBV/HCV 感染会增加肿瘤中 CD8+ T 细胞的浸润，但会加剧肿瘤浸润淋巴细胞的耗竭。我们确定 MMP9+ 巨噬细胞是终末分化的肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)，两种不同的分化轨迹与其积累有关。我们进一步证明MMP9+ TAM可以促进HCC细胞迁移、侵袭和血管生成。我们的数据还揭示了恶性肝细胞的异质群体，并发现它们可能在塑造肝癌免疫微环境中发挥多方面的作用。最后，我们确定了可以预测患者预后的 HCC 七种 TME 亚型。总的来说，这个大规模的单细胞图谱加深了我们对原发性和转移性肝癌生态系统的理解，可能有助于识别这种恶性肿瘤的新免疫治疗策略

数据下载与准备：

数据下载地址：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE149614

数据预处理代码：

#下载数据​
wget https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE149nnn/GSE149614/suppl/GSE149614%5FHCC.metadata.updated.txt.gz
wget https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE149nnn/GSE149614/suppl/GSE149614%5FHCC.scRNAseq.S71915.count.txt.gz

#观察数据，metadata中的细胞ID与count矩阵中的细胞ID一致，无需做处理

单细胞分析：

#count数据和metadata数据无需解压可直接读入
Rscript $scripts/seurat_sc_qc.r \
  --count GSE149614_HCC.scRNAseq.S71915.count.txt.gz \
  --metadata GSE149614_HCC.metadata.updated.txt.gz  \
  --nUMI.min 500 \
  --nUMI.max 75000 \
  --nGene.min 250 \
  --mito.gene.pattern "^MT.*-" \
  --percent_mito 20 \
  --log10GenesPerUMI 0.7\
  -o 01.qc -p GSE149614


#单细胞聚类分群分析
Rscript $scripts/seurat_sc_cluster.r --rds 01.qc/GSE149614.afterQC.rds  \
 -p GSE149614  --resolution 0.5  -d 30 \
 -o 02.cluster --integrate.method harmony --batch.id sample \
 --vars.to.regress nUMI  percent_mito --high.variable.genes 2000

结果展示：

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