杨 蕤，万生芳，张 磊，李荣科，杨雅丽，王同亮，张亚男，魏昭辉，白晓丹，荀敏奇

    (1.甘肃中医药大学基础医学院，甘肃 兰州 730000；2.甘肃省中医方药挖掘与创新转化重点实验室，甘肃 兰州 730000)

    糖尿病肾病(diabetic kidney disease，DKD)是糖尿病(diabetes mellitus，DM)的微血管并发症之一，长期高血糖导致肾损伤，病变可逐渐累积全肾，以持续性白蛋白尿和(或)肾小球滤过率(eGFR)进行性下降为主要特征，可发展为终末期肾病(end-stage renal disease，ESRD)。肾小球结构和功能的损伤在DKD 发生发展过程中起重要作用，其病理改变主要包括肾小球基底膜增厚、系膜基质增宽及肾小球硬化[1]。DKD 发病机制非常复杂，多与遗传因素、糖脂代谢紊乱、血流动力学改变、炎症反应、氧化应激等诸多病理生理机制相关[2]，而针对DKD 发病相关细胞的研究相对较少。本研究通过单细胞转录组学探究DKD 患者和健康人肾组织细胞转录的差异，与大量数据的肾小球表型数据集比对后，通过Scissor 从单细胞数据中准确地识别出与表型基因最相关的肾小球细胞，根据不同细胞类型进行细胞亚群鉴定，选择其中的关键细胞筛选差异基因，结合基因富集分析(gene set enrichment analysis，GSEA)探讨差异基因富集情况及富集通路的表达情况，识别在DKD 发生发展中起到关键性作用的细胞，以期为进一步探究DKD 发病机制提供新思路。

    1 材料与方法

    1.1 DKD 单细胞测序数据 在基因表达数据库(gene expression omnibus，GEO)将物种设置为“Homo Sapiens”，以“(DKD)AND(Single cell)”为检索式搜索得到GSE131882 数据集，样本组织来源为肾脏，包含6个样本，其中3 个正常样本对照(GSM3823939～GSM3823941)，3 个DKD 患者样本(GSM3823942～GSM3823944)，见表1。通过nawo 对原始FASTQ 文件进行表达定量。按照Seurat 包中的NormalizeData函数对所有的数据进行标准化，FindVariableFeatures函数识别每个样本高差异度表达特征，使用Scale-Data 函数进行归一化，设置参数npcs=30 进行线性降维。随即去除核糖体或线粒体基因表达大于10%的细胞(图1)，并通过harmony 方法进行样本批次校正，FindClusters 功能对细胞进行聚类 ......