ゲノム全体の発現プロファイルに基づく幹細胞分化の評価

近年、STEMおよび前駆細胞をより成熟した細胞タイプに区別するためのプロトコルが確立されています。しかし、この分野の進歩は、宇宙細胞由来細胞の分化状態を偏りのない方法で評価するのが難しいことによって妨げられています。ここでは、分化の程度を定量化し、意図した標的細胞または組織からの違いを説明する転写制御因子を特定するための公開されたデータと方法に基づいた分析パイプラインを提示します。パイプラインには、幹細胞の開始集団のRNA-seqまたは遺伝子アレイデータが必要であり、「成熟」細胞と一次標的細胞または組織が導出されました。これは、グローバルな式の変化を表し、以下などの特別な注意を必要とするデータセットの可能な問題を特定するための主成分分析で構成されています。同様の特徴を持つ遺伝子グループを特定するためのクラスタリング技術。同定された遺伝子クラスターの生物学的モチーフと転写制御因子を特徴付ける過剰表現分析。メタゲンと、影響力のある転写因子の定量的な細胞型評価と同定のための遺伝子調節ネットワーク。分析パイプラインの可能性と制限は、ヒト胚性幹細胞とヒト誘導多能性細胞の例を使用して「肝細胞様細胞」を生成します。パイプラインは、不完全な分化の程度と残りの幹の程度を定量化し、実際の肝細胞には存在しないが現在利用可能な分化プロトコルによって誘導される結腸および線維芽細胞関連遺伝子クラスターなどの不要な特徴を識別します。最後に、不完全で不要な分化の原因となる転写因子が特定されます。提案された方法は広く適用可能であり、幹細胞由来細胞の偏りのない定量的評価を可能にします。この記事は、テーマの問題「デザイナーの人間組織：近くのラボに来る」の一部です。

In recent years, protocols have been established to differentiate stem and precursor cells into more mature cell types. However, progress in this field has been hampered by difficulties to assess the differentiation status of stem cell-derived cells in an unbiased manner. Here, we present an analysis pipeline based on published data and methods to quantify the degree of differentiation and to identify transcriptional control factors explaining differences from the intended target cells or tissues. The pipeline requires RNA-Seq or gene array data of the stem cell starting population, derived 'mature' cells and primary target cells or tissue. It consists of a principal component analysis to represent global expression changes and to identify possible problems of the dataset that require special attention, such as: batch effects; clustering techniques to identify gene groups with similar features; over-representation analysis to characterize biological motifs and transcriptional control factors of the identified gene clusters; and metagenes as well as gene regulatory networks for quantitative cell-type assessment and identification of influential transcription factors. Possibilities and limitations of the analysis pipeline are illustrated using the example of human embryonic stem cell and human induced pluripotent cells to generate 'hepatocyte-like cells'. The pipeline quantifies the degree of incomplete differentiation as well as remaining stemness and identifies unwanted features, such as colon- and fibroblast-associated gene clusters that are absent in real hepatocytes but typically induced by currently available differentiation protocols. Finally, transcription factors responsible for incomplete and unwanted differentiation are identified. The proposed method is widely applicable and allows an unbiased and quantitative assessment of stem cell-derived cells.This article is part of the theme issue 'Designer human tissue: coming to a lab near you'.