Adv Sci | FemXpress：揭示雌性样品X染色体失活异质性的单细胞开源工具

X 染色体失活（ X chromosome inactivation, XCI ）是雌性哺乳动物实现 X 染色体基因剂量平衡的关键机制。胚胎早期， 雌性细胞通过沉默其中 一条 X 染色体 ， 实现 X 染色体基因表达剂量与雄性细胞的平衡 。 一般认为 ， XCI 在个体水平上具有随机性，即每个细胞中被失活的 X 染色体源自父系或母系的概率大致相等。然而，近年来借助单细胞 测序 分析 技术发现 ， XCI 在不同组织、 器官 之间存在异质性。例如，在某些生理或病理状态下，细胞群体可能偏向失活父源或母源 X 染色体，形成 “ 偏斜性 XCI” （ skewed XCI ）模式，该现象已被报道与衰老、免疫功能异常及多种肿瘤相关。此外，部分 X 染色体基因可逃逸失活调控，在本应沉默的 X 染色体上持续表达，逃逸程度具有组织和细胞类型特异性 ， 这些逃逸 沉默的 基因可能导致性别 特异 表型。 然而领域尚缺乏在单细胞水平上系统 发现 雌性样品中 XCI 异质性 ，并解析 失活 X 染色体 父源或母源 导致的功能差异 的工具 。

今日， 中国科学院动物研究所 、国家生物信息中心以及中国科学院计算机网络信息中心团队合作， 在Advanced Science期刊发表了题为FemXpress: Systematic Analysis of X Chromosome Inactivation Heterogeneity in Female Single-Cell RNA-Seq Samples的研究论文。该研究开发了一款系统分析雌性哺乳动物单细胞中X染色体失活的异质性的工具FemXpress。该工具无需额外输入父母基因型信息，即可实现样品中单细胞基于XCI信息的聚类和识别XCI逃逸基因。作者在多种哺乳动物和人类数据中验证了FemXpress的准确性与通用性。

FemXpress 基于 雌性样品 sc RNA - S eq 数据中 X 染色体上的杂合性 SNP 位点，首先构建等位基因连锁关系图，并采用多轮投票算法，在无需父母基因组信息的情况下，对细胞进行 XCI 来源分类，从而 根据细胞 失活的 X 染色体为父源或母源 把细胞聚为两类 。随后，在来源一致的 XCI 亚群内部， FemXpress 识别来自失活 X 染色体的等位基因共表达事件，进而筛选出具有逃逸表达特征的 X 染色体基因。此外，该工具还支持计算 X 染色体与常染色体表达量的比值，用于剂量补偿状态的评估。

首先， 作者利用 一套 女性 心脏 组织 scRNA - S eq 数据构建 模拟数据 对 FemXpress 进行性能评估。结果显示， 在加入 0.05% 的测序错误的背景下， FemXpress 仍能实现 99.7% 的细胞分类准确率。该工具在 10 4 级别细胞数和中等覆盖度数据条件下亦具备良好的运行效率，能够在 10 分钟内完成来源判别和逃逸基因检测，为大规模数据分析提供了可行方案。

在真实 数据 中，研究者将 FemXpress 应用于 背景清晰的 杂交小鼠脑组织 scRNA - S eq 数据分析 。 结果显示， 工具 在无 需 父母基因组 数据 的情况下，所得细胞分类与基于父母基因组的参考 分类 结果高度一致，验证了算法的准确性与可靠性。在此基础上，作者进一步识别出 12 个具有逃逸表达模式的 X 染色体基因，其中部分与已有文献报道一致，为后续功能 发现 提供了线索。

进一步， 作者将 FemXpress 应用于食蟹猴的多个组织样本，包括乳腺、肺和子宫等，系统分析了 器官 间 XCI 与 基因 逃逸表达的异质性。结果表明，个体在不同 器官 中存在显著的 XCI 偏斜差异，部分组织表现出更 倾向 母源或父源 一方的 X 染色体失活模式。这些结果提示，在个体层面上， XCI 调控具有显著的 组织 异质性， FemXpress 可作为有效工具捕捉这种组织间变异，为性别偏倚性状的机制研究提供新思路。

综上，本研究提出并验证了 FemXpress 这一开源分析工具，能够在无需父母基因组信息的条件下，基于单细胞 RNA- S eq 数据系统解析雌性哺乳动物 细胞 中 失活 X 染色体来源 异质性，并检测 逃逸 基因 表达及剂量补偿等特征。

中国科学院动物研究所 冯桂海研究员和周琪研究员、国家生物信息中心 马英 克 博士以及 中国科学院计算机网络信息中心 王鹏飞 研究员 为论文的共同通讯作者 。 王馨 博士 、 马英克 博士、 李凡硕士 和崔文韬博士 为共同第一作者 。 中国科学院动物研究所 李伟研究员、 中国科学院计算机网络信息中心 周园春研究员为课题提供重要支持。

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202504754

软件链接：

https://github.com/aprilW0829/FemXpress

欢迎感兴趣的研究团队下载试用，并给出反馈和建议。

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