空间转录组-在生长发育中的应用2

不同功能类型的细胞数量与时间和空间差异相结合，构成了哺乳动物器官转录异质性的主要组成部分。通过对不同时间点的样本取材，使用单细胞转录组测序技术能够解析时间维度上细胞类型和基因表达的变化过程。随着单细胞测序技术的不断发展，单细胞组分、转录水平可通过多种技术检测到，极大的提高了研究者们从异质性样本中分析细胞类型特异性的基因调控网络的能力，然而单细胞测序实验的前提是组织必须通过酶解消化成单细胞悬液，此过程不可避免的丢失了组织中细胞所处的原始位置信息，也导致了细胞间的通讯网络被打破，这使我们难以获得组织中不同区域的细胞构成和基因表达状态，以及不同功能区之间的基因差异表达等信息。

空间位置信息，或者细胞在组织中天然的状态在研究过程中其实具有十分重要的价值，特别针对某些研究领域，如发育生物学（不同位置的细胞接受不同的信号浓度梯度、响应不同的外界刺激，具有不同的发育命运）。空间异质性是器官功能的关键特征，细胞的位置信息对细胞命运调控机制和细胞谱系发生过程的研究十分重要。因此，为了更好地了解细胞，有必要同时记录其转录异质性和空间坐标。

空间转录组（Spatial Transcriptomics，ST）基于10X Visium平台，是以高空间分辨率解析RNA-seq数据的技术，实现解析单个组织切片中的所有RNA，从而能够定位和区分功能基因在特定组织区域内的活跃表达信息。生长发育是一个复杂的过程，其中动态变化在生物分子水平上迅速发生。对这种微观变化的时间和空间方面的分析都具有挑战性。使用空间转录组学技术可以表征生物生长发育的空间表达蓝图。

案例一

英文题目：Spatiotemporal analysis of human intestinal development at single-cell resolution 

中文题目：单细胞分辨率下人类肠道发育的时空分析

期刊：Cell  2021.2

IF：38.637

试验材料：代表不同发育时间点和组织位置的17个胚胎中77个肠道样本。

试验方法：单细胞转录组和空间转录组测序

研究背景：肠道是人体最大的屏障器官，与肠道微生物共生协调营养需求和免疫。多种相互关联的细胞类型构成了成熟的肠道及其独特的形态，但它们发育的分子基础尚不清楚。在这项研究中，作者利用高通量scRNA-seq和ST空间转录组技术创建了人类肠发育的大规模单细胞时空图谱，绘制了跨越时间、位置和细胞室的形态发生。编写了一个整合的在线资源，包括细胞多样性，细胞-细胞信号和转录调控网络等，对深入探究肠道发育的分子机制奠定了重要的基础。

研究结论：

本文中作者将单细胞RNA测序和空间转录组学联系起来，以表征肠道形态发生的时间特征。共鉴定了101种细胞状态，包括上皮细胞和间充质祖细胞群以及与关键形态发生相关的程序。描述了隐窝绒毛轴的形成原理；发育中的肠道的神经、血管、间充质形态发生和免疫群体。鉴定了正在发育的成纤维细胞和肌成纤维细胞亚型的分化层次，并描述了它们的不同功能，包括血管生态位细胞等。查明了佩耶氏斑和肠道相关淋巴组织(GALT)的起源，并描述了位置特异性免疫程序。作者利用资源来呈现一个无偏见的形态梯度分析，引导细胞分化的连续波，并确定细胞和位置与罕见的发育性肠道疾病。

作者提出了对不同细胞群体协调出现的见解，定义了调节其发育的TF和细胞通讯网络。最后，本研究还建立了胎儿肠道发育的时空分析的高维度数据资源集。

原文链接：https://international.biocloud.net/zh/article/detail/33406409

案例二

英文题目：A Spatiotemporal Organ-Wide Gene Expression and Cell Atlas of the Developing Human Heart 

中文题目：发育中的人类心脏的时空基因表达和细胞图谱

期刊：Cell  2019.12

IF：38.637

试验材料：3个发育阶段（4.5–5，6.5和9 post-conception weeks(PCW)）的人类胚胎心脏进行空间转录组测序分析，选取6.5 PCW人类心脏进行单细胞转录组测序分析。

试验方法：单细胞转录组和空间转录组测序

研究背景：心脏是人类胚胎中第一个具有功能的实体器官。它起源于中胚层，发育成心管，在受孕后21天左右开始跳动。大约30天后，心管开始循环，形成四个独立的心腔(即左右心房和左右心室)和心外膜。随后，流出道(OFT)发生分化，心室外壁变为致密心肌和室间隔。最终，OFT分为主动脉和肺动脉，大部分心脏腔室在妊娠早期结束时完成。这些复杂的事件是复杂而适时的基因表达相互作用的结果，这些相互作用与空间和功能程序在发育中的心脏的每个部分起作用有关。受到传统转录组测序和单细胞转录组测序的限制，无法表征单细胞空间分辨率下的基因表达特征和细胞类型图谱，因此，对人类心脏的发育过程并不完全清楚。

研究结论：

本文中作者提出了一种分子方法，揭示了胚胎心脏三个发育阶段中细胞类型的全面转录景观，并将细胞类型特异性基因表达映射到特定的解剖领域。空间转录组学鉴定出独特的基因图谱，对应于每个发育阶段的不同解剖区域。通过单细胞RNA测序确定的人胚胎心脏细胞类型证实并丰富了胚胎心脏基因表达的空间注释。然后使用原位测序（In situ sequencing，ISS）来完善这些结果，并为这三个发育阶段创建空间亚细胞图。最后，作者做了一个可公开获得的人类心脏发展的网络资源，可以用来调查和可视化2D和3D模型(https:// hdca-sweden. sciifelab .se/a-study-on-human heart development/)心脏发育期间的时空基因表达模式。这些模型清楚地表明，空间和时间信息与单细胞基因表达数据的整合对于识别细胞类型之间的关键差异和详细分析发展中的组织是必不可少的，以促进人类心脏发生的未来研究。

总之，作者已经利用单细胞时空方法研究了人类心脏发育，并构建了一种分子方法，可以用于探索其他信息很少的生物体的发育过程。使探索组织的整体空间转录模式成为可能，分解其细胞异质性，并选择性地靶向关键基因的空间异质性表达模式。

原文链接：https://international.biocloud.net/zh/article/detail/31835037 

案例三

英文题目：Single-cell and spatial transcriptomics reveal somitogenesis in gastruloids

中文题目：单细胞和空间转录组揭示类原肠胚中的体节发生

期刊：Nature  2020.2

IF：43.07

试验材料：小鼠胚胎干细胞系 E14-IB10 和 LfngT2AVenus。

试验方法：单细胞转录组和空间转录组测序

研究背景：类原肠胚是胚胎干细胞的三维聚集体，在移植后表现出哺乳动物发育的关键特征，包括胚层分化和轴向组织。目前为止，只有少数基因的表达模式在类原肠胚中被显微镜探索，而且尚不清楚类原肠胚中全基因组表达模式多大程度上模仿了胚胎中的表达模式。

研究结论：

本文中作者使用单细胞 RNA 测序和空间转录组比较了小鼠类原肠胚和小鼠胚胎。鉴定到了多种之前在类原肠胚中未知的胚胎细胞类型，并表明体节发生的关键调控因子在胚胎和类原肠胚之间表达相似。利用活体成像，作者发现体节发生时钟在类原肠胚中活跃并且具有与体内类似的动力学。由于类原肠胚可以大量生长，作者通过一个小的筛选揭示 FGF 信号减少如何导致胚胎中短尾表型。最后作者证明基质凝胶中包埋可以诱导类原肠胚中产生正确头尾模式的体节，随着时间的推移依次出现在前后方向。本研究显示了类原肠胚作为一个模型系统的能力，可以通过高通量的方式体外探索发育和体节生成。

 原文链接：https://international.biocloud.net/zh/article/detail/32076263

可以看到以上应用都是采用空间转录组结合单细胞转录组技术的策略，达到单细胞分辨率的空间基因表达信息，实现时空维度组织解析。为此百迈客已经为您准备了空间转录组进阶玩法，联合单细胞转录组的数据，近似完成空间上单细胞分辨率。我们再来一起看看百迈客如何玩转单细胞和空间转录组联合分析数据，详情请看百迈客：10x单细胞转录组与空间转录组联合分析一睹为快!

基因表达具有时间和空间特异性。scRNA-seq 使得我们可以在前所未有的分辨率上研究转录组表达数据。空间转录组学（ST）可以将转录特征映射到不同组织区域，使得人们能够从空间的角度解析数据。百迈客可为您提供10x genomics scRNA-seq & spatial transcriptomics (ST) 技术服务，得到单细胞时空图谱数据实现在时空上分析基因的表达。

1、单细胞和空间转录组表达数据相关性分析    对同一样本的 scRNA-seq 的基因表达数据与空间转录组的基因表达数据或者同一样本的不同切片数据进行 Pearson 相关性分析，从而评估技术重复之间的相似性^[1]。

Fig1. 相关性散点图

2、细胞类型和空间组织区域的锚定    将 scRNA-seq 数据集作为参考，使用因子分析来预测每个spot可能的单细胞组成，从而实现在空间上定位所有的 scRNA-seq 亚群^[2]。

Fig2. 细胞类型在空间组织区域的分布

注：左侧图为ST的各个簇（cluster）的UMAP展示；左侧中间图为 clusters 在空间组织上的聚类可视化展示；右侧图为 ST 与 scRNA-Seq 细胞类型注释结果的整合

 Fig3. 细胞类型在空间组织区域的分布

注：左图展示单独各个细胞类群在空间的分布情况，右图为空间组织切片每个spot的细胞类型展示图，不同颜色表示不同的细胞类型

2、多模式交互式分析

为了注释不同组织区域的精确的细胞组成，引入了 multimodal intersection analysis 方法^[3]整合 scRNA-seq 数据和ST数据。MIA 方法通过计算某区域的差异基因与scRNA-seq数据鉴定的细胞类型差异基因之间的重叠程度，来推断特定组织区域中特定细胞类型的富集情况。

Fig4. MIA

 注：热图行表示个细胞类型，列为空间组织区域，红色表示富集，蓝色表示缺失

     通过绘制韦恩图展示空间组织区域的差异基因与scRNA-seq各亚群差异基因的整体情况。

Fig5. venn

注：每个花瓣上的数字表示该细胞亚群或组织区域的差异基因总数，中间圆心的数字表示所有细胞亚群与组织区域的交集基因数

欣赏完单细胞&空间转录组联合分析的数据，百迈客轻松搞定空间转录组单细胞分辨率的分析方法， 百迈客为您提供scRNA-seq & ST 服务分析平台，如果您也对单细胞和空间转录技术感兴趣，欢迎老师来电咨询！

参考文献

1. A Spatiotemporal Organ-Wide Gene Expression and Cell Atlas of the Developing Human Heart

2. Spatiotemporal analysis of human intestinal development at single-cell resolution

3. Multimodal Analysis of Composition and Spatial Architecture in Human Squamous Cell Carcinoma

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文：cxtc

排版：市场部

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