Re: [求救] paper問題拜託幫忙

看板Biotech (生命科學)作者tharaohfu (我的最愛全不見了....)時間4月前 (2024/05/07 14:08)推噓1(1推 0噓 0→)

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※ 引述《abeautiii (小燕子)》之銘言： : 各位先進好，有一些paper問題想請教 : Paper標題：Tissue-resident memory CAR T cells with stem-like characteristics d : isplay enhanced efficacy against solid and liquid tumors : 連結：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10313923/ : 主要是圖看不太懂，很多圖都是第一次看到，雖然上網查了很多資料，但還是對於paper : 圖的意義不理解先簡單回答一下你的問題離開生科圈子有一陣子若有不詳盡的再請其他高手幫忙解惑一下 : 像Fig.1 的圖A : https://i.imgur.com/yXsTY0p.jpeg

: Flow的等高線圖越密集應該是代表表現量越高吧，CAR-TRM右上(+,+)和左下(-,-)表現差 : 不多，這是代表什麼意思？ flow analysis的表現量是在X-Y軸，一般來說離原點越遠表現量就越高，但還需要看你的isotpye control的相對位置，這會牽扯到flow 的基本原理，這裡先不贅述，直接上機跑一次flow學得比較快XD 這裡的等高線密度是指cell累積的數量，舉例來說，右邊的CAR-TRM 作者這邊是用四象限gating計算出同時表現CD39+和CD103+的細胞佔全體的30.3%。我沒去看paper內容，也不是專做adaptive immunity，不過作者應該是要表示CAR-TRM的CD39和CD103表現量是比CART-CONV高的。 : Fig.6的圖I : https://i.imgur.com/MXm8Yuq.jpeg

: 這種圖要怎麼看，CAR-TRM在有無CD103的情況下的表現，框框代表什麼，在框框內外是什 : 麼意思？沒有查到y軸的SSH-H是什麼？框框(gating)就是算出該框框範圍內細胞的比例，也就是說作者用了某種方法後，成功地將帶有CD103表現的CAR-TRM cells給剔除掉了，比例從28%降到0%。 SSH我沒看過這種表示法，但看Y軸是用linear表示，這個應該是指flow裡常用的 SSC(side scatter)，用來看細胞裡的顆粒性，T cell的顆粒性相對來說是偏低的。 -H是指flow data裡的Height，flow裡每個data都能夠利用螢光強度的peak算出 Height-Area-Width三種數據，這個會牽扯到基本的flow原理，有興趣再自己去看相關資料。 : Fig.2的圖A : https://i.imgur.com/lzqAQIa.jpeg

: 第一次看到PCA圖，查的資料都是這是將資料降維，有三種主成份，但還是不懂點的遠近 : 跟位置代表什麼意思是降維沒錯，簡單的說資料點越近的表示它們的profile長得越像。 : Fig.3的圖A和Fig.S4的圖B : https://i.imgur.com/Qa7z1Wr.jpeg

: https://i.imgur.com/OxRiPcG.jpeg

: 也是第一次看到UMAP圖，查到是相似的會聚集在一起？Fig.3這是收集細胞後擴增，利用s : cRNA-seq處理，再進行聚類分析，第一張是可以看出三種標記的表現量比較，點的數量就 : 代表表現量嗎？第二張圖的紅點較多代表什麼意思，CAR-TRM的擴增較多？第三張完全看 : 不懂，這是代表細胞主要在哪個階段嗎？是CAR-Tconv還是CAR-TRM，這樣也看不出量多寡 : ，點的位置有意義嗎？ UMAP也是一種降維的統計方法，長得越像的資料點會越靠近，每個點就代表一顆細胞。顏色是代表作者的分群類別而已。比如說3A最上面的圖，用TCF7、CD27、MKI67的表現量分出三群，中和下的圖就用相對位置去對照。進一步說，中間圖的CART-CONV都集中在上方，對照最上面的圖就可以知道他們的TCF7表現量較低。再舉個例子，最下面的在G2/M phase的細胞，對照最上面的圖，就知道在proliferation的cell其CD27表現量就偏低。 : Fig.S4點的數量是表現量嗎？這樣是MKI67表現較多？還是要對照點分佈的位置一起看？點的位置很重要，另外S4B的圖右上方有個漸層表示，這裡的顏色深淺就代表著該gene的表現量多，也就是說位於左半邊的細胞群的MKI67表現會比右邊的表現量高。 UMAP最重要的功用在這裡就是降維簡化，即使每顆細胞同時帶有很多的gene profile ，但你就能用這種方法利用簡化後的2D圖，利用相對位置來分群檢視你的sample。 : 拜託各位先進幫忙，可能很多笨問題，但真的研究很久還是不懂，謝謝您們！ : 如果內容太多，留言不太方便，可以站內信，謝謝！原PO需要再去了解一下flow和sequencing從頭到尾的"原理"和圖表呈現的方法，方法日新月異需要一直不斷嘗試地去學新東西，像我們以前flow還要一層一層的去gating，現在分析軟體直接內建t-SNE，啪一下圖一堆就出來了，效率快很多@@ 加油囉! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.141.150.104 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Biotech/M.1715062098.A.47E.html

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