第一位speaker是来自哈佛医学院生物医学信息系Peter Park实验室的博士生Craig Bohrson, 他首先简要介绍了他在博士期间开发的从单细胞DNA测序数据中检测体细胞突变的工具：LiRA  (Linked-read analysis)。由于单细胞扩增过程中会产生大量假阳性突变，而用传统方法检测体细胞突变的话假阳性率极高。LiRA主要运用相邻突变等位基因之间的连锁信息来过滤假阳性突变，可大幅降低噪音70%以上。Craig同时还介绍了他使用LiRA在一组神经细胞中的发现，随着年龄的升高，神经细胞内累计发生的突变每年呈线性上升，并且多数突变特征类似于一个之前研究者在癌症数据中发现的“时钟”突变特征，此发现揭示了体细胞突变发生的可能机制。

第二位speaker是来自Broad Institute / Harvard Medical School / Brigham and Women’s Hospital的Soumya Raychaudhui实验室的张帆博士。她开发了一个集成多种数据的计算方法，包括单细胞RNA测序数据、bulk RNA测序数据、质谱流式细胞数据和流式细胞数据，来对细胞进行准确分类并削弱批次效应。她应用这个方法在51个滑膜组织样本中（36个类风湿关节炎的病人，15个骨关节炎）获得的~6000组单细胞（包括B细胞、T细胞、巨噬细胞和成纤维细胞）RNA测序数据中鉴定出18组不同的细胞类群。她发现了与类风湿性关节炎密切相关的基质和免疫细胞群，并描述了它们在炎症通路中的作用。该工作对于探讨类风湿性关节炎的病因和寻找类风湿关节炎的可能药物靶点具有重要意义。她提出通过减少不同单细胞测序方法的技术批处理效应来整合其他免疫性疾病的单细胞数据的必要性，包括系统性红斑狼疮，炎症性肠病等其他组织靶向病症，这将对探索自身免疫性疾病的机理有重要作用。

第三位speaker是来自Broad Institute Eric Lander实验室和Whitehead Institute的Rudolf Jaenisch 实验室的舒健博士。他在最近的工作中与合作者共同开发了一个名为“Waddington-OT”的算法，该方法把数学中的最优传输理论运用于单细胞RNA测序数据，旨在根据单细胞RNA测序数据推断每个细胞随着时间所发生的连续的细胞命运变化。他们收集了MEF细胞重编程形成iPSCs过程中不同时间窗口共计315,000个单细胞RNA测序谱，并从中发现了比以往研究更多的细胞重编程和发育的中间过程。有趣的是，在重编程过程中，细胞倾向于慢慢到达多种状态：包括iPSCs，间质细胞，神经样细胞，滋养层样细胞等。该研究对于细胞的重编程研究具有重要意义，并提供了一种研究生物体发育过程的新方法。

第四位speaker是来自Broad Institute / Dana Farber Cancer Institute Dr. Catherine Wu 实验室的李书强博士。他在最近的工作中巧妙地利用RNase H-dependent PCR (rhPCR)技术，设计了针对TCRα和TCRβ链可变区和恒定区的引物， 以及加入一般的含有细胞barcode和adapter高通量测序引物，通过single step PCR，就可以得到高通量测序文库，进而得到单个T细胞中配对的α和β链CDR3区域序列。这种方法提高了现有的single cell TCRseq 技术的敏感性和特异性，并且从96 个单细胞提高到384个单细胞通量，从而从有限的样品中得到更多的有效数据。作者将这种方法进一步应用于肿瘤浸润T细胞中，期望找到肿瘤特异性的TCR序列，进而提高neoantigen免疫疗法的可行性以及有效性。

本次Symposium是HMS-CSSA举办的Frontier Symposium系列活动之一，2017-2019年间，HMS-CSSA分别以Deciphering the Genomes，Metabolism and Diseases, Gene Editing, Immuno-oncology, Single Cell为主题，邀请哈佛系统工作的优秀青年学者作为演讲嘉宾，希望能够促进哈佛医学院及附属医院专家学者之间的学术交流。

(撰稿：窦岩梅，王宠，曹婵；编辑：李江)

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