衰老解密-一文带你全面了解AgeAnno数据库

导语

衰老是一个复杂的过程，伴随着分子和细胞的改变。识别组织/细胞类型特异性的衰老生物标志物，并在单细胞水平阐明衰老相关基因的详细生物学机制，有助于理解异质性衰老过程并设计有针对性的抗衰老疗法。

背景介绍 

今天小编为大家分享一个最新的衰老相关的单细胞数据库：AgeAnno，这是一个人类衰老单细胞注释的知识库，旨在利用单细胞RNA和ATAC测序数据(scRNA和scATAC)对人类不同组织细胞类型的衰老相关基因进行全面表征。文章发表在《Nucleic Acids Research》上，影响因子为：19.16，文章题目为：AgeAnno: a knowledgebase of single-cell annotation of aging in human。

数据介绍

本研究从Genage、AgingAtlas、Opengene、Digital aging atlas、Gene Ontology和Chatsirisupachai等人基于GTEx数据的一项衰老研究中收集了人类衰老相关基因，然后使用关键词“human”，“单细胞RNA测序”和“单细胞ATAC测序”搜索了PubMed上以前的研究。数据库共纳入276个样本。

结果解析

01、AgeAnno概述

AgeAnno旨在通过使用scRNA和scATAC数据，为人类不同组织细胞类型的衰老相关基因提供全面的特征描述。在细胞和基因质量控制后，纳入28个年龄从0到110岁的健康组织样本中的1678610个细胞。AgeAnno的内容和结构如图1A-1C所示。

图 1

对于scRNA数据，在去除批次效应和质量控制后，本研究首先基于432个标记基因鉴定了17个组织的152种细胞类型。衰老相关基因差异表达分析鉴定出20122个衰老相关deg。其中，2466个基因具有组织特异性，6728个基因在每种组织类型中具有细胞型特异性。本研究还计算了每种细胞类型中与衰老相关的deg的变异系数，与衰老相关的DEGs包括566个免疫基因，310个端粒维持基因和299个昼夜节律基因。在与衰老相关的DEG 中，scATAC分析显示1230个基因可及性增加，966个基因可及性降低。衰老相关DEGs富集分析共鉴定出96189条GO通路，其中生物过程通路79358条，细胞成分通路9243条，分子功能通路7588条。细胞-细胞通讯分析在不同年龄组中鉴定出36670个与衰老相关的L-R对。TF-调控网络分析鉴定出312个富集的TF，其靶基因19293个。对免疫细胞比例变化的分析发现，71种免疫细胞类型的比例随着年龄的增长而变化。

对于 scATAC 数据，本研究根据 179 个标记基因鉴定了 11 个组织的 124 种细胞类型。对与衰老相关的 DAR 的分析确定了 65322 个可及性增加的基因和 36490 个可及性降低的基因。与匹配的对照组织相比，有2196个基因是DEGs。DAR 注释确定了 49438 个启动子、31716 个内含子、2955 个外显子、15050 个远端基因间区域、103 个下游区域、2316 个 3-UTR 区域和 234个 5-UTR 区域。Motif/TF 富集分析和足迹分析确定了 12456 个 TF。其中，随着年龄增长，7099个TF的可及性区域增加，5357个可及性区域减少。此外，疾病分析确定了 5389 个疾病相关基因，化学品和药物-基因相互作用分析确定了 5532 个可能与化学品和药物相互作用的靶向基因。

总之，该数据库可用于识别衰老相关基因的潜在功能和潜在机制，并发现化学-基因相互作用。

02、AgeAnno的注释和实用程序 

1.Cell map。本研究基于 scRNA 和 scATAC 数据进行了细胞聚类和注释，并提供了用于组织特异性细胞簇可视化的 tSNE 和 UMAP 方法。在这个模块中，AgeAnno 还提供了来自不同年龄组的细胞的可视化。来自不同年龄组的细胞数量和细胞特异性标记基因通过交互式条形图和表格进行总结。在Cell map模块中，用户可以选择感兴趣的组织类型，查看细胞比例、标记基因和细胞簇的全局图谱。

在这里，以脑组织为例，如图2所示，本研究根据标记基因注释了六种细胞类型，包括兴奋性神经元、抑制性神经元、少突胶质细胞、内皮细胞、少突胶质祖细胞（OPCs）和星形胶质细胞。从直方图中可以看出，老年组的兴奋性神经元、少突胶质细胞和 OPCs 较多，青年组的内皮细胞较多（图 2C）。

图 2：AgeAnno 中“Cell map”模块的结果截图。A. 不同细胞簇的 tSNE 和 UMAP 图。B. 不同年龄组细胞的 tSNE 和 UMAP 图。C. 不同年龄组的细胞计数。D. 细胞类型特异性标记基因。

2.Aging-related DEG。衰老相关的DEG模块是为了比较不同年龄组衰老相关基因的表达而开发的。该模块提供了四种搜索选项，包括基因符号、年龄组、组织类型或细胞类型（图 3A）。详细信息以表格形式汇总。AgeAnno 还提供了每个 DEG 的箱线图。用户可以右键单击以查看更大尺寸的图形并保存它们。该模块还提供有关该基因是否是组织或细胞类型特异性的信息（图 3B）。

图 3：AgeAnno 中“Aging-related DEG”模块的结果截图。A. 高级搜索界面。用户可以输入自己感兴趣的基因符号、比较年龄组、组织类型或细胞类型。B. 老化相关 DEGs 的详细信息。

3.Aging-related variation coefficient。转录噪声的老化依赖性增加可能影响基因表达。为了测量与衰老相关的转录噪声，本研究对每种细胞类型中的衰老相关基因进行了变异系数分析。在此模块中，用户可以输入基因符号，并比较感兴趣的组或组织类型（图 4A）。AgeAnno 反馈有关单个细胞类型的搜索基因和变异系数雷达图的信息（图 4B）。

图 4：AgeAnno 中“Aging-related variation coefficient”模块的结果截图。A. 高级搜索界面。用户可以输入自己感兴趣的基因符号、比较年龄组、组织类型。B. 结果表包括基因符号、组织、比较组和变异系数雷达图。

4.Aging-related pathway。衰老相关通路模块旨在识别注释的衰老相关基因的生物学功能。用户可以通过基因符号搜索来查看与该基因相关的通路。他们还可以按他们感兴趣的年龄组、组织类型或细胞类型进行搜索（图 5）。

图 5：AgeAnno 中“Aging-related pathway”模块的结果截图。

5.Cell–cell communication。为了更好地注释衰老相关基因的功能，本研究通过跨不同细胞类型的 L-R 对进行细胞-细胞通讯网络分析。AgeAnno 为个体组织提供交互式网络。在细胞-细胞通信网络模块中，用户可以获得不同年龄组中已识别的与衰老相关的 L-R 对的分析结果。用户可以选择他们想要获得不同年龄组细胞相互作用网络的组织类型。在网络中，不同颜色的节点代表不同的细胞类型，而边代表两种细胞类型之间的 L-R 相互作用。两个细胞之间的相互作用越多，边缘越厚。

通过单击节点，用户可以浏览与此单元格类型相关的详细交互（图 6A）。通过单击边缘，用户可以浏览两种细胞类型之间的详细相互作用（图 6B）。

图 6：AgeAnno 中“Cell-cell communication”模块的结果截图。A. 用户可以通过点击交互式圆形网络图上的节点来浏览与该细胞类型相关的详细相互作用（以naïve CD4+细胞为例）。B.用户可以通过单击边缘来浏览两种细胞类型之间的详细相互作用（以naïve CD4+ 细胞和粒细胞为例）。

6.TF regulatory network。越来越多的转录调节功能障碍证据表明，转录因子在衰老和与年龄相关的疾病中起着重要作用。因此，AgeAnno 提供了 TF 监管网络模块，用于识别跨细胞类型的 TF 目标监管网络。在 TF 监管网络模块中，用户可以获得驱动年龄依赖性表达变化的潜在 TF 监管机构。用户可以输入他们感兴趣的基因符号、年龄组和组织类型（图 7A 和 B）。用户还可以通过单击 TF 或目标基因来探索 AgeAnno 中的详细信息。

图 7：AgeAnno 中“TF regulatory network”模块的结果截图。A. 高级搜索界面。用户可以输入基因符号、比较年龄组、组织类型。B. 结果表包括基因符号、组织类型、比较年龄组、motif 图像、RSS 和目标基因。

7.Immune cell proportion。免疫细胞比例的改变可能反映了衰老过程中的免疫衰老。AgeAnno 提供免疫细胞比例模块，用于探索衰老对免疫微环境的影响。在此模块中，用户可以获得不同年龄段的免疫细胞比例（图 8）。

图 8：AgeAnno 中“Immune cell proportion”模块的结果截图。 

8.Aging-related DAR。AgeAnno 提供与衰老相关的 DAR 模块来检测染色质可及性的改变，以探索与衰老相关基因相关的潜在表观遗传机制。在 Aging-related DAR 模块中，用户可以获得在衰老过程中改变的染色质可及性区域。用户可以输入基因符号或选择感兴趣的组织或细胞类型以获得可访问区域（图 9A），搜索结果显示在图 9B 中。

图 9：AgeAnno 中“Aging-related DAR”模块的结果截图。A. 高级搜索界面。用户可以输入基因符号、比较年龄组、组织类型。B. 结果表包括基因符号、组织类型、细胞类型、比较年龄组、染色体位置、基因组位置注释、开始/结束位置、log2FC、p 值、老组与中组相比可及性的增加/减少。

9.Co-accessibility link。基因组元件之间的相互作用（即启动子-增强子相互作用）在转录调控中起着重要作用。AgeAnno 提供 Co-accessibility link 模块，用于老化相关 DAR 的 co-accessibility 分析。在共同访问链接模块中，用户可以输入基因符号或选择组织或细胞类型以获得相互作用的基因组区域对（图 10A）。图 10B 显示了与衰老相关的 DAR 和相关基因组区域的信息，以及这些区域之间的相关系数。

图 10：AgeAnno 中“Co-accessibility link”模块的结果截图。A. 高级搜索界面。用户可以输入基因符号、比较年龄组、组织类型。B.结果表包括差异可及基因及其组织类型、细胞类型、染色体定位和基因组定位及注释，以及相关基因信息。

10.Motif/TF enrichment。AgeAnno 提供了 Motif/TF 富集模块，用于根据与衰老相关的 DAR 提取丰富的 TF，以识别不同年龄组之间的 TF 可及性的差异。还提供足迹图像以可视化不同年龄组的 TF 结合活动。在该模块中，用户可以获得不同年龄段的TF可及性活动。用户可以输入基因符号或选择组织或细胞类型以获得 TF（图 11）。

图 11：AgeAnno中“Motif/TF enrichment”模块的结果截图。

11.Related human diseases and chemical/drug（数据库中模块名为：Related diseases of aging-related genes 和 Related drugs of aging-related genes)。衰老相关基因的疾病信息来自于DisGeNet。共有23501种疾病被确定与衰老相关基因有关。这些结果显示在老化相关基因的相关疾病模块中。用户可以通过基因符号和疾病名称进行搜索，获得疾病的相关信息(图 12A)。此外，AgeAnno还提供从CTD中提取的基因-化学/药物相互作用，并存储了12 576种与衰老相关基因相关的药物。用户可以通过基因符号和药物名称进行搜索，以获得基因-药物相互作用和药物的详细信息(图 12B)。

图 12：AgeAnno 中‘Related diseases’模块和‘Related drugs’模块的结果截图。A. 基因-疾病交互作用结果表。B. 基因-化学/药物相互作用的结果表。

12.“Link”模块精选的与老化相关的工具和方法。AgeAnno 提供了十二种已发表的方法来估计使用组学数据（例如转录组学或表观遗传学数据）的衰老时钟。两种基于神经影像学和遗传数据估计大脑年龄的方法，一种抗衰老药物预测方法和一种用于数据挖掘的生物信息学工具包（图 13）。用户可以浏览这些方法的基本信息。

图 13：AgeAnno 中“链接”功能的结果截图。

13.总结。图14总结了 AgeAnno 的主要功能和用法。

其中(A) AgeAnno主要功能的顶部导航栏。(B) 在“Home”页面，用户可以通过“Search by gene symbol/Entrez ID”和“Search by tissue type”两种方式进行数据查询。(C) AgeAnno 中包含的功能分析。用户可以查询和可视化不同功能分析类别中的基因。(D) “Link”功能包括已发布的与老化相关的算法和工具。(E) 数据下载功能。(F) “Help”功能包含对AgeAnno及其功能的简要介绍。(G) AgeAnno中样本和注释的统计信息。

其中本研究发现血管活性肠肽 (VIP) 在大脑老化后的抑制性神经元中显著下调（图14A），图14B 显示了大脑六种细胞类型中 VIP 变异系数的雷达图。如图14C 所示，VIP 的变异系数在所有类型的细胞中都随着老化而增加。在网络中，不同颜色的节点代表不同的细胞类型，而边代表两种细胞类型之间的 L-R 相互作用，两个细胞之间的相互作用越多，边缘越厚（图14E 和 14F）。粒细胞中 FOS 的 RSS 高于其他细胞类型，这表明 FOS 可能是年龄组中的粒细胞特异性 TF（图14G）。活化的 CD8+ T 细胞比例随年龄增加，而幼稚 CD4+ T 细胞比例下降（图 14H 和 14I）。如图 14J 所示，本研究发现 SOX9 的染色质可及性在老年大脑的星形胶质细胞中显著增加，此外，星形胶质细胞中 SOX9 的表达也上调，这一结果表明，与年龄相关的 SOX9 过表达可能归因于染色质可及性增加。 

图 14

总结

目前，现有的数据库主要侧重于提供集成的多组学数据集和收集与衰老相关的候选基因。AgeAnno 是第一个通过分析 scRNA 和 scATAC 数据系统地表征人类不同组织和细胞类型的衰老相关基因的数据库。迄今为止，AgeAnno 已对来自 28 个健康组织样本的 1678610 个细胞进行了编目。鉴定了与衰老相关的 DEG 和 DAR，并获得了这些衰老基因的综合功能注释。AgeAnno 包含 5580 个衰老相关基因，包括 DEGs、DARs、TFs、配体和受体等。AgeAnno 还提供了不同年龄组的细胞簇和比例。此外，AgeAnno 提供了一个用户友好的搜索和浏览界面（图15A）。如图15B所示，“Home”页面的“Quick Search”允许用户通过两种路径进行数据查询，包括“search by tissue”（选择一个感兴趣的组织）和“search by gene”（输入基因符号或基因 EntrezID）。所有功能分析也可在主页上单独获得（图 15C）。用户可以在“Link”功能中获取已发布的与老化相关的工具和算法（图 15D）。AgeAnno还提供结果下载、统计和帮助功能（图15E-15G）。

图 15

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