构建基于基因可塑性的新型免疫细胞分类系统
免疫细胞在表型和功能上高度复杂，且越来越多的免疫细胞亚群被发现。几乎所有的主要免疫细胞类型都具有高度的异质性，它们构成了丰富多样的免疫细胞世界。
传统的免疫细胞分类系统虽然能够较好地反映免疫细胞谱系之间的关系，但是无法很好解释免疫细胞表型异质性问题。来自北京大学医学部、北京大学人类疾病基因研究中心的研究人员基于大量的免疫细胞转录学数据分析提出了基因可塑性 (gene plasticity)的组学概念，用以描述基因表达水平发生改变的能力，包括表达量及表达秩次的改变两个方面，建立了量化描述基因可塑性的方法并将基因分为高可塑和低可塑两种主要类型。由于高可塑基因的表达水平具有高的变化能力，研究人员提出高可塑基因适合作为标志分子用于描述免疫细胞的功能状态并预测新的免疫细胞亚群(主要是功能性亚群)。
为了进一步分析高可塑基因在免疫细胞亚群标识方面的作用，课题组研究人员首先对文献报道的已知免疫细胞亚群进行了系统梳理，从56个免疫学相关期刊下载到17万篇英文文献全文，通过文本挖掘累计收集到已被实验验证的2757个人和2233个小鼠免疫细胞亚群。对其标志基因进行了基因可塑性得分分析，发现这些标志基因在高可塑基因中显著富集，提示高可塑基因在维持免疫细胞表型方面具有重要作用，且高可塑基因的组合极大增加了免疫细胞表型的多样性。
因此，鉴定各个免疫细胞谱系的高可塑性基因，不仅可以有效促进新免疫细胞亚群的发现，而且对于高可塑基因变化规律的探索将有助于揭示免疫细胞表型的转换规律。
研究人员进一步基于大量的转录组芯片、大量细胞转录组测序 (bulk RNA-Seg) 以及单细胞转录组测序(scRNA-Seg)数据，采用新的基因可塑性得分量化方法分别对B 细胞、CD4+及CD8+T细胞、单核细胞以及自然杀伤细胞等高可塑基因进行了分析和鉴定，获得了一批具有高度可塑性的基因。
通过对这些高可塑性基因及其组合所代表的潜在新免疫细胞亚群进行了分析和预测，对其进行了文献验证并在T细胞中进行了部分实验验证结果表明高可塑基因在分析和预测免疫细胞表型方面不仅可行，而且快速高效。因此，研究人员提出了基于基因可塑性的免疫细胞分类方法，其以组学大数据分析为基础，核心是任一免疫细胞亚群均可以基于其高可塑性基因进一步划分为细小亚群。
作为一个理论性架构，基于基因可塑性的新型免疫细胞分类系统不仅可以有效解释免疫细胞表型的多样性，而且可以对新的免疫细胞亚群进行预测，并且与传统的分类方法具有兼容性，而不是相互排斥。
