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题目：Pan-cancer T cell atlas links a cellular stress response state to immunotherapy resistance 期刊|日期：nature medicine | 26 April 2023 DOI：https://doi.org/10.1038/s41591-023-02371-y 简介：来自德克萨斯大学安德森癌症中心的Linghua Wang研究团队收集了16种肿瘤类型的>30W个T细胞表达数据，对多种T细胞亚型及其分子、临床特征展开了深入地分析。值得一提的是文章发现了一种曾被忽视的Tstr亚型，并揭示了其与免疫治疗抵抗的关系。 1、数据整体概况#（1）数据规模 27个单细胞数据集(10个为内部测序数据，其余17个来自公共数据)，涉及16种癌症 测序样本根据病理情况可分为healthy, 癌旁的uninvolved, primary以及metastatic tumor（2）初步分析 经合并、过滤处理(method部分有详细介绍)后，共得到308,048个T细胞表达数据 初步分群注释后共得到6种主要的T细胞类型 CD4+, CD8+, γδ T, NKT, MAIT,以及proliferative T cells 其中CD4+, CD8+占比最多，分别达55.76%与35.78%
（1）CD8+ T细胞亚型分析 亚群分析得到14个 clusters/states，其中可分为Naive，Effector，Memory， Exhausted以及其它； 在其它类中的c4_Tstr特异性高表达应激相关的热休克基因（例如HSPA1A和HSPA1B）； 在拟时序分析中，鉴定出以Naive为发育起点的3条发育轨迹，其中一条的终点是Tstr； 进一步观察了特定亚型在不同样本病理状态下的比例分布差异。 
（2）CD4+ T细胞亚型分析 群分析得到12个 clusters/states，其中可分为Naive，Memory，Cytotoxic， Regulatory，Helper以及其它(也包括一类Tstr)； 同样观察了特定亚型在不同样本病理状态下的比例分布差异； 考虑到Treg与Tfh类亚型的异质性，进一步对这二者进行亚群分析，分别得到7、5个cluster。
（3）其它类型T细胞 最后同样对γδ T, NKT, MAIT,以及proliferative T cells进行亚型注释以及分析。 3、亚型特征相关分析#（1）T细胞亚型间相关性 使用层次聚类，将上述31种T细胞state可分为4大类； 基于样本水平亚型比例相关性，分析存在正相关或负相关的 state-pairs
（2）T细胞亚型与样本表型相关性 使用特定肿瘤的scRNA-seq数据集，分析特定亚型在normal/primariy/metastase状态下的分布差异； 使用TCGA预后数据以及特定亚型的signature，分析生存相关的亚型； 使用CPI1000数据集，分析与突变、ICB治疗相关的亚型。
（1）验证Tstr亚型的存在，而非细胞裂解时的人为刺激因素 通过黑色素瘤的situ hybridization验证HSPA1B的表达 通过MSCLC的空间分子成像验证HSPA1A，HSPA1B的表达 通过多种癌症的空间转录组学验证HSPA1A，HSPA1B的表达
（2）Tstr亚型与免疫治疗的关系 另外收集了6个肿瘤scRNA-seq数据，涉及到经anti-PD-1/PD-L1治疗有或者没有响应的样本； 观察发现在Tstr均相对富集在non-response的样本组中，提示其与ICB resistance可能有关。
小结： **（1）**文章本身对于肿瘤T细胞方面深入探索的意义是一方面，其对特定细胞类型在肿瘤（其它疾病）中的多角度分析思路也可以给我们提供一些参考价值。 **（2）**这篇文章在前期的数据收集与前期处理方面下了一番功夫。虽然作者提及将数据整理成了一个网页(https://singlecell.mdanderson.org/TCM/) ，但好像并不提供数据下载。在原文中也仅是提供了公共数据来源(部分还需要申请)，所以想直接使用文章数据有一定门槛； **（3）**在method方法部分，文章较为详细交代了数据前期处理的方法（Seurat），可供借鉴。文章提到对harmony与Seurat-rPCA两种批次整合方法进行了比较，结合silhouette score轮廓分数治疗最终选择了后者。 **（4）**最后作者也在Github上提供了部分绘图R语言代码(https://github.com/Coolgenome/TCM)，如对文章某一张图感兴趣，可以学习一下。例如其在比较细胞亚型在不同分组样本的分布差异时，绘制了一种特殊的DimPlot点图。如下所示。 
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# 参考Github代码，结合10X示例数据绘制如下
library(TENxPBMCData)
library(Seurat)
library(patchwork)
tenx_pbmc3k %
NormalizeData() %>%
FindVariableFeatures(nfeatures = 2000) %>%
ScaleData() %>%
RunPCA() %>%
RunUMAP(dims = 1:30) %>%
FindNeighbors(dims = 1:30) %>%
FindClusters(resolution = c(0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5,0.8,1))
Idents(sce) |
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