Single-cell profiling of tumor heterogeneity and the microenvironment in advanced non-small cell lung cancer

肿瘤微环境 生物 肺癌 癌症研究 细胞 电池类型 表型 转录组 癌细胞 单细胞测序 癌症 肿瘤进展 单细胞分析 病理 医学 基因 肿瘤细胞 基因表达 遗传学 外显子组测序
作者
Fengying Wu,Jue Fan,Yayi He,Anwen Xiong,Jia Yu,Yixin Li,Yan Zhang,Wencheng Zhao,Fei Zhou,Wei Li,Jie Zhang,Xiaosheng Zhang,Meng Qiao,Guanghui Gao,Shanhao Chen,Xiaoxia Chen,Xuefei Li,Likun Hou,Chunyan Wu,Chunxia Su
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:12 (1): 2540-2540 被引量:762
标识
DOI:10.1038/s41467-021-22801-0
摘要

Lung cancer is a highly heterogeneous disease. Cancer cells and cells within the tumor microenvironment together determine disease progression, as well as response to or escape from treatment. To map the cell type-specific transcriptome landscape of cancer cells and their tumor microenvironment in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC), we analyze 42 tissue biopsy samples from stage III/IV NSCLC patients by single cell RNA sequencing and present the large scale, single cell resolution profiles of advanced NSCLCs. In addition to cell types described in previous single cell studies of early stage lung cancer, we are able to identify rare cell types in tumors such as follicular dendritic cells and T helper 17 cells. Tumors from different patients display large heterogeneity in cellular composition, chromosomal structure, developmental trajectory, intercellular signaling network and phenotype dominance. Our study also reveals a correlation of tumor heterogeneity with tumor associated neutrophils, which might help to shed light on their function in NSCLC.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
SciGPT应助Ajian采纳,获得10
2秒前
3秒前
充电宝应助magic77采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
上岸发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
11秒前
11秒前
11秒前
12秒前
Gao15264892发布了新的文献求助10
14秒前
小赵完成签到 ,获得积分20
14秒前
谢朝邦完成签到 ,获得积分10
15秒前
鳗鱼思真发布了新的文献求助10
15秒前
鳗鱼思真发布了新的文献求助10
15秒前
woaizuoshiyan发布了新的文献求助10
15秒前
鳗鱼思真发布了新的文献求助10
15秒前
18秒前
orixero应助狂野荣轩采纳,获得10
19秒前
夏天冷完成签到 ,获得积分10
20秒前
七听发布了新的文献求助10
21秒前
毛哥看文献完成签到 ,获得积分10
23秒前
23秒前
黄123huang_发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
24秒前
Gao15264892完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
好人一生平安完成签到,获得积分10
28秒前
科研通AI6.4应助栗Lina采纳,获得10
30秒前
Nole应助栗Lina采纳,获得10
30秒前
dai发布了新的文献求助10
31秒前
彩云之南发布了新的文献求助10
33秒前
33秒前
清爽的大炮完成签到 ,获得积分10
34秒前
就是开心发布了新的文献求助10
34秒前
云染完成签到,获得积分10
35秒前
36秒前
机智书桃发布了新的文献求助10
37秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
煤炭地下气化渗流燃烧方法的研究 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7632632
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9206959
关于积分的说明 19746365
捐赠科研通 7201938
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274880
关于科研通互助平台的介绍 2436759
邀请新用户注册赠送积分活动 2271591