揭示人类视网膜神经节细胞发育异质性：解析成熟连续性的单细胞转录组图谱

本研究通过构建人类胎儿视网膜单细胞RNA测序（scRNA-seq）图谱（孕8-27周），创新性地提出视网膜神经节细胞（RGC）成熟是连续非离散过程的假说。作者运用伪时间分析技术解析RGC发育轨迹，揭示了其内在（差异基因、调控网络）与外在（神经营养受体、细胞互作）特征，为视网膜发育研究提供了具有时间维度的新型参考工具。

　　

研究亮点

• 建立首个孕8-27周人类胎儿视网膜单细胞转录组图谱

• 提出视网膜神经节细胞（RGC）成熟连续性假说

• 开发基于伪时间分析的发育轨迹重构方法

方法创新

通过优化Seurat分析流程（设置FindNeighbors()和RunUMAP()维度参数为50），整合108,838个单细胞数据，实现视网膜细胞亚群的高分辨率聚类。特别采用孕周级时间分辨率，保留原始胎儿日数据以增强时间轴精度。

核心发现

1. 1.

   内在特征：鉴定出RGC成熟驱动基因（如调控网络关键转录因子）及其动态表达模式

2. 2.

   外在特征：绘制神经营养受体（如Trk家族）在发育过程中的表达图谱

3. 3.

   技术应用：该图谱可作为自动化注释标准，支持新型scRNA-seq数据的嵌入式分析

讨论启示

本研究突破传统"细胞类型vs状态"二维分析框架，通过引入成熟时间维度，为理解视网膜发育提供三维视角。伪时间排序技术不仅优化计算分析流程，更真实还原了RGC的分子发育轨迹。

结论

该研究通过单细胞尺度解析人类RGC发育的时空连续性，其建立的开放式分析平台将推动视网膜疾病建模、再生医学等领域的突破性进展。