Dissecting cellular crosstalk by sequencing physically interacting cells

细胞生物学 生物 串扰 细胞 单细胞分析 单元格排序 细胞信号 计算生物学 信号转导 遗传学 物理 光学
作者
Amir Giladi,Merav Cohen,Chiara Medaglia,Yael Baran,Baoguo Li,Mor Zada,Pierre Bost,Ronnie Blecher‐Gonen,Tomer‐Meir Salame,Johannes U. Mayer,Eyal David,Franca Ronchese,Amos Tanay,Ido Amit
出处
期刊:Nature Biotechnology [Springer Nature]
卷期号:38 (5): 629-637 被引量:261
标识
DOI:10.1038/s41587-020-0442-2
摘要

Crosstalk between neighboring cells underlies many biological processes, including cell signaling, proliferation and differentiation. Current single-cell genomic technologies profile each cell separately after tissue dissociation, losing information on cell-cell interactions. In the present study, we present an approach for sequencing physically interacting cells (PIC-seq), which combines cell sorting of physically interacting cells (PICs) with single-cell RNA-sequencing. Using computational modeling, PIC-seq systematically maps in situ cellular interactions and characterizes their molecular crosstalk. We apply PIC-seq to interrogate diverse interactions including immune-epithelial PICs in neonatal murine lungs. Focusing on interactions between T cells and dendritic cells (DCs) in vitro and in vivo, we map T cell-DC interaction preferences, and discover regulatory T cells as a major T cell subtype interacting with DCs in mouse draining lymph nodes. Analysis of T cell-DC pairs reveals an interaction-specific program between pathogen-presenting migratory DCs and T cells. PIC-seq provides a direct and broadly applicable technology to characterize intercellular interaction-specific pathways at high resolution.
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