国内高通量植物单细胞转录组文章

root-atlas

三个关键字，国内，高通量和转录组
一个网页工具: http://wanglab.sippe.ac.cn/rootatlas

2019年4月18日，国内第一篇植物根部单细胞转录组文章在 Molecular Plant 发表，题为"A Single-Cell RNA Sequencing Profiles the Developmental Landscape of Arabidopsis Root", 地址为https://www.cell.com/molecular-plant/fulltext/S1674-2052(19)30133-9。

原本计划在题目中加上诸如「重大技术突破」，「重大进展」等词，但是考虑我们是严谨的科研工作者，决定就用一些比较客观词就够了。并且，我觉得用那么多形容词，反而有一种担心别人认识不到这篇文章重要性的感觉。

关于植物单细胞测序，其实前段时间在 Plant Physiology, Developmental Cell 和 Plant Cell 已经有相应的文章的发表，说明已经有人尝试将单细胞测序技术应用到植物上。

我们这篇文章也是和植物根细胞发育相关，通过前期大量预实验，成功捕获7,695个根单细胞转录组数据。在那么多细胞量的情况下， 我们一共发现24个细胞类群，让我们能更深刻的理解植物的根部结构。在高维数据可视化上，我们不仅仅使用了t-SNE方法，还采用UMAP方法进行可视化，并且发现UMAP能更好的展示类群之间的关系。在后续的细胞发育轨迹的刻画上，我们根据UMAP提供位置信息，选取了临近类群进行分析，展现出根部细胞发育更加连续的过程。

我还用shiny 给这篇文章做了一个网页工具 http://wanglab.sippe.ac.cn/rootatlas, 目前还比较简陋，如果你有什么想要的功能或者发现什么问题，不要犹豫，直接发邮件到 [email protected]。

这是我们认为文章中比较有趣的结果，更加具体的文章解析，估计明天会有很多公众帮助大家解读，这里也就不赘述了。

当然除了文章本身，我其实更想写的是文章背后的人，也就是我的师兄张天奇，因为他既做了这篇文章的实验部分，也做了文章的数据分析部分。最早，张天奇师兄是负责湿实验，没有任何生物信息学背景。由于我跟着他坐在一块，他刚好有一台MacBook Pro(MBP)，然后我就忍不住想让他多用Mac的命令行，毕竟买Mac不会用命令行，那就是浪费呀，所以一有机会我就演示几个命令，后来他就开始用命令行完成一些工作，比如说文件重命名，文件移动等。最开始的单细胞数据分析工作是我负责探索，我在服务器上搭建了对应的分析平台，Cellranger，Rstudio Server等，然后将分析过程都进行了翻译。由于我还有自己的课题，发现单细胞个性化的探索实在是太耗费时间了，于是我开始教我师兄学习R语言。当然这里的“教”也只是将我写的RMarkdown给了我师兄，他根据文档内容慢慢的运行，出了错我负责解决而已。最后，他又会Linux，还会R语言，就将这篇文章给分析了出来。