空间组学开启生物医学新篇章 | 时空简讯28期

时空简讯第28期。

2020年空间组学（spatial omics）技术被Nature Methods评为年度技术方法；2021年有关该技术在不同领域的重大突破和发现被大量报道；2022年空间组学技术又被Nature评为年度值得关注的七大榜单技术。可以说，空间组学技术已“引爆”科研界，成为了生命科学和医学史上最为激动人心的技术突破之一。本期我们特选了关于空间组学出现、发展历程，以及相关技术在基础研究和临床应用的9篇综述文章，供了解参考。

时代已来

The Time Has Come

空间转录组学时代已到来

Nature Reviews. Genetics [IF: 43.704]

① 该述评基于已有的转录组学在空间层面的研究成果，总结了研究方法及主要研究发现，并提出当空间转录组学技术应用于各种不同组织研究时，有很大潜力提供全面系统的分子图谱，并为单细胞分辨率下进行转录本深入解析提供新思路。

② 空间转录组学方法旨在表征基因表达谱，同时保留其空间组织背景信息，通常分为基于荧光原位杂交（FISH）和基于scRNA-seq的两种方法类型，每种方法都有其优势和局限性。前者方法中转录物在组织切片中直接被标记，它们的单细胞位置能实现可视化，但当同时观察到数百种转录物时，细胞内的分子拥挤会导致荧光信号的空间重叠；后者能够描述整个转录序列，但由于scRNA-seq之前细胞就被分离，故将转录序列与其在单细胞分辨率上的原始位置联系起来较困难。

③ seqFISH+的最新研究中，包含4个条形码序列，作为荧光标记二级探针的靶点；转录本根据在四轮被称为“条形码”的连续探测过程中二级探针与这4个条形码位点结合而确定；Eng的研究团队通过设计10,000个基因的转录本探针集，证明了seqFISH+技术的可行性。

④ Rodriques、Stickels的研究团队利用Drop-seq珠子（beads）实现了高分辨率空间捕获（被称为Slide-seq；通过识别一些小鼠和人体器官中已知的组织结构证明了Slide-seq的可行性）。首先在固体表面上排列条形码珠以形成“pucks”，然后进行测序（保持puck完整）以识别每个位置上存在的条形码；再将组织切片放在puck上，通过组织消化释放RNA，并生成包含该位置特异性条形码的RNA序列库。（此木）

Spatial transcriptomics coming of age.

2019.04.12, DOI: 10.1038/s41576-019-0129-z

述评；时空技术；空间转录组学，荧光原位杂交，seqFISH+, scRNA-seq, Drop-seq; Darren J, Burgess；Nature Reviews Genetics; UK.

Transcriptome-scale super-resolved imaging in tissues by RNA seqFISH. Chee-Huat Linus Eng, Michael Lawson, Qian Zhu, et al. Nature, 2019, 568(7751): 235-239. DOI: 10.1038/s41586-019-1049-y.（关联文章）

Slide-seq: a scalable technology for measuring genome wide expression at high spatial resolution. Samuel G Rodriques, Robert R Stickels, Aleksandrina Goeva, et al. Science, 2019, 363(6434): 1463-1467.  DOI: 10.1126/science.aaw1219. （关联文章）

RNA测序这十年

Nature Reviews. Genetics [ IF: 43.704]

① 介绍了一些最基本的短读长（reads）cDNA-seq中的DGE方法，并将这种基础方法与长读长cDNA-seq和dRNA-seq（direct RNA sequencing）进行比较，发现短读长cDNA-seq适合做基因定量，研究基因差异表达；长读长cDNA-seq适合于研究转录本结构信息，如异构体、可变剪切、基因融合等；dRNA-seq可研究转录本结构信息和修饰信息，但是对RNA样本要求会更高。

② 描述了改良RNA-seq建库方法，包括在选择RNA-seq时，取代dligo-dT富集的替代方法，或是那些专门选择转录本的3’或5’末端的方法，或是使用UMIs进行区分技术重复和生物重复的方法，以及针对RNA易降解特性改良的文库制备方法；这些方法的组合可解析由可变poly（A），或替代启动子使用和可变剪切生成的复杂转录本。

③ 指出在设计DGE RNA-seq实验时，应考虑到复制的层次、测序深度以及单端还是双端测序，这对于获取高质量和生物意义数据非常重要；将RNA-seq数据分析划分为测序读长的比对与组装、转录本丰度的量化、过滤与归一化、差异表达的统计建模四个阶段，并描述个不同阶段用到的具体工具及用法。

④ 简单介绍了主要的单细胞测序、空间RNA-seq方法，以及它们与常规RNA-seq的不同，并对于如何选择scRNA-seq方法给出了建议。（Lina）

单细胞和空间RNA-seq流程示意图

RNA sequencing: the teenage years.

2019.07.24, DOI: 10.1038/s41576-019-0150-2

综述；时空技术，生信工具；RNA-seq，scRNA-seq，空间RNA-seq，比较，使用范围；Rory Stark, James Hadfield; University of Cambridge, Oncology R&D; UK.

发展历程与重要事件

Development and Major Events

空间转录组技术的文献数据库

Nature Methods [IF: 47.990]

① 回顾了前传和当前时代空间转录组技术的发展历程（最早追溯到1987年），详细地从原位杂交技术在可视化空间中的基因表达，以及基因捕获和增强子捕获筛选两条技术发展路线描述了空间转录组技术的前传时代，而当前时代空间转录组技术的基础多是在自1970s以来的几十年间建立的。

② 当前时代的空间转录组技术主要划分为物理分割定位（ROI selection）、单分子荧光原位杂交（single molecular fluorescent in situ hybridization, smFISH）、靶向原位测序（In situ sequencing，ISS）、空间标签定位（NGS with spatial barcoding）和其他非成像技术（No imaging）五种类型，并描述了这些技术的工作原理和优缺点。

③ 讨论了不同类型技术在高检测效率、全转录组分析、高空间分辨率，甚至更大的组织面积之间的权衡，以及技术选择相关的实际因素，如FFPE兼容性和成本/可用性。

④ 介绍了空间转录组学数据的处理和分析方法，包括在预处理、scRNA-seq数据的空间重构、基于微阵列数据的细胞类型去卷积、空间高变基因的识别、细胞间相互作用的推导等。

⑤ 描述了空间转录组技术的领域应用趋势，展望了该技术未来的发展方向，并指出当前面临的一些挑战，例如数据收集技术有待改进、当前的数据尚未整合到综合数据库中、研究的物种和组织不够多样化等。（Lina）

当前时代空间转录组技术发展中的重大事件

Museum of spatial transcriptomics.

2022.03.10, DOI: 10.1038/s41592-022-01409-2

综述；时空技术；空间转录组，发展历程，数据分析，应用领域；Lambda Moses , Lior Pachter; California Institute of Technology; USA.

临床应用与基础研究

Clinical and Research Applications

新兴空间组技术揭示生命复杂性的更多细节

Nature Reviews. Genetics[IF: 59.581]

① 总结了从具有低空间分辨率的早期协议放大到最近提供单细胞甚至亚细胞分辨率的空间解析基因组方法，并区分了固相转录组捕获方法和确定性空间条形码方法，以及通过原位条形码和解离结合单细胞和空间转录组的精细解决方案。

② 概述了基于图像的空间转录组方法及性能特征，并重点描述了靶向原位测序、非靶向原位测序和荧光原位杂交方法。

③ 描述了基于图像的空间蛋白质组方法及其性能，该方法主要分为荧光循环方法和基于质量标签的一步方法，通常适用于新鲜冷冻和福尔马林固定石蜡包埋的样品。

④ 举例说明了以上三类空间组技术对细胞生物学和临床应用的影响，讨论了建立标准化实验和分析框架的协调努力的必要性，并展望了未来的技术突破和影响领域。（Lina）

空间分析的示例

The emerging landscape of spatial profiling technologies.

2022.07.20, DOI: 10.1038/s41576-022-00515-3

综述；时空技术；空间解析基因组，空间转录组，空间蛋白质组，细胞生物学，临床应用；Jeffrey R. Moffitt, Holger Heyn; Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, celona Institute of Science and Technology (BIST); USA, Spain.

利用空间转录组技术探索组织结构

Nature [IF: 49.962]

① 回顾了能够跨组织区域进行转录组水平检测的常见空间转录组技术，这些技术主要分为两类：基于下一代测序（Next-Generation Sequencing，NGS）的方法，在NGS测序前将位置信息编码到转录本上；基于成像的方法，包括基于原位测序——转录本在组织中扩增和测序，和基于原位杂交的方法——成像探针在组织中被连续杂交。

② 简要介绍了空间转录组技术在生理、发育和疾病病机制研究中已取得的成果，概述了空间转录组学数据集的探索性数据分析的五种操作，包括聚类（cluster）、感兴趣区域选择（select）、评分函数（score）、表征（characterize）、关联性分析（relate）。

③ 研究了空间转录组学在不同实验设计中的实用性，并强调了该技术与其他数据模式的集成在生物学方面的应用潜力和前景。（Lina）

空间转录组技术提供一个基因表达矩阵

Exploring tissue architecture using spatial transcriptomics.

2021.08.11, DOI: 10.1038/s41586-021-03634-9

综述；时空技术；组织，结构，空间转录组，生物学，临床应用；Anjali Rao, Dalia Barkley, Itai Yanai; Institute for Computational Medicine, NYU Langone Health; USA.

空间转录组技术的临床和应用价值

Signal Transduction and Targeted Therapy [IF: 38.104]

① 概述了空间转录组技术的发明、发展历程，在ST技术发展中具有代表的有ProximID、seqFISH+、Stereo-seq、sci-Space、STARmap、Visium、Slide-seqV2、Seq-Scope；具体描述了基于不同原理的各种ST技术，如TIVA、FISSEQ、seqFISH、LCM、APEX-seq等；讨论了当下空间转录组技术面临的一些挑战和机遇。

② 总结了有关空间转录组的生物信息学工具，包括空间聚类分析、空间可变基因分析、细胞类型反卷积、提高基因表达分辨率，以及识别细胞之间通讯的方法，并给出了具有代表性的生物信息学工具的详细信息和在线资源。

③ 介绍了空间转录组技术在神经科学、胚胎发育、病理学和炎症性疾病中的应用进展，以及在临床应用中尚未解决的问题，例如人类样本的数量仍有限，临床前空间转录组图谱如何更有效地指导临床，构建和绘制空间图谱的综合分析还需要进一步标准化、自动化等。（Lina）

空间转录组技术应用过程中的工作流程

Clinical and translational values of spatial transcriptomics.

2022.04.01, DOI: 10.1038/s41392-022-00960-w

综述；时空技术，生信工具；空间转录组，scRNA-seq，生物信息学，胚胎发育，神经科学，病理学，炎症性疾病；Linlin Zhang, Dongsheng Chen, Dongli Song, Xun Xu, Xiangdong Wang; 复旦大学附属中山医院，苏州系统医学研究所，深圳华大生命科学研究院；中国

利用空间组和多路成像技术探索癌症生物学

Nature Methods [IF: 28.547]

① 总结了用于跟踪癌症亚克隆和肿瘤结构变化的荧光光学条形码技术（又称多色克隆谱系追踪），主要包括随机和组合表达转基因的体内表达（转基因模型，如Confetti小鼠），以及在移植到受体小鼠之前，对癌细胞进行体内慢病毒感染以表达不同的荧光蛋白（异位模型，LeGO载体）两种方法，其最大的优势在于进行活细胞和活体成像，并获取单个细胞及其所属亚克隆的动态信息。

② 概括了用于检测特定生物标记物的空间蛋白质组学的新兴技术，主要涉及抗体染色和检测的连续循环，使用元素同位素结合抗体池或使用荧光显微镜或DNA测序检测的DNA条形码抗体进行染色，能够评估几十种蛋白质标记物，并能提供一个更全面的肿瘤及其微环境图谱；此外，展示了这些新兴技术的选择。

③ 基于FISH和基于测序两方面，介绍了用于探索肿瘤及其微环境中细胞的空间转录组方法，其中，基于FISH的方法可分为条形码（光谱、空间、FISH、seqFISH和seqFISH+）和非条形码（smFISH、osmFISH和RNAscope）方法；基于测序的方法分为体外（LCM、mRNA捕获和微流控）和原位（ISS和FISSEQ）测序方法。

④ 描述了用于空间组和成像数据分析的12种方法（包括单独用于成像或测序数据的常用方法，以及在使用这两种数据类型时进行的新分析，如基于成像数据的表达预测），并重点关注了这些方法是如何允许集成互补多模态数据的。

⑤ 讨论了空间技术的未来发展和应用前景，虽然当前面临诸多挑战（如固定和组织降解），但有望推动下一代癌症的研究和诊疗策略。（Lina）

空间癌症生物学领域的突出问题

Spatial omics and multiplexed imaging to explore cancer biology.

2021.08.21, DOI: 10.1038/s41592-021-01203-6

综述；时空技术，癌症；肿瘤结构，肿瘤微环境，空间转录组，空间蛋白质组，多路成像技术；Sabrina M. Lewis, Verena C. Wimmer, Delphine Merino, Kelly L. Rogers, Shalin H. Naik; The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, The University of Melbourne; Australia.

整合植物空间转录组学和3D成像数据的价值

Plant Physiology [IF: 8.005]

① 空间转录组技术主要分为靶向和非靶向，其中靶向方法如单分子、荧光原位杂交技术，具有较高的分辨率（亚细胞分辨率），但所获得的基因数量较低；非靶向方法是基于阵列或网格的捕获技术，其基因捕获数量相对前者较高，但其分辨率较低。

② 介绍了几种较有前景的空间转录组技术，包括Spatial Transcriptomics（ST）、Slide-seq、HDST、XYZeq等，并回顾了植物中空间转录组技术的一些研究进展。

③ 描述了3D显微成像技术，包括X射线显微成像技术（XRM）、膨胀显微成像技术（ExM）、光片荧光显微技术（LSFM）、X射线计算机体层成像（XCT），并介绍了它们在植物结构三维成像中的重要应用，包括花序和分生组织结构的完整成像、植物-微生物相互作用，以及花形态和发育的高分辨率成像等。

④ 改进的XRM可用于各种植物样本，以非破坏性方式对植物器官进行细胞和亚细胞3D成像，尤其是无法用激光和电子断层扫描系统有效成像的样品；将空间转录组技术与LSFM或XRM相结合，有助于在植物多维背景下提供更高分辨率、更准确的空间结构化数据。

⑤ 提出了有关空间转录组和3D成像技术在植物研究中待解决的一些问题，例如，能否设计一种单一的样品制备方法，既能进行高对比度的XRM成像，又能收集可靠的空间转录组数据？当空间转录组学与3D成像数据整合时，需要对信息学工作流程进行哪些更改？（叶晶晶）

XRM和空间转录组技术相结合以揭示大豆3D基因表达的定位

Organizing your space: The potential for integrating spatial transcriptomics and 3D imaging data in plants.

2022.02.04, DOI: 10.1093/plphys/kiab508

综述；（植物）时空技术；植物，花序，根系，空间转录组，3D成像，scRNA-Seq，X射线显微成像技术；Kevin L. Cox, Sai Guna Ranjan Gurazada, Keith E. Duncan, Blake C. Meyers; Donald Danforth Plant Science Center, Howard Hughes Medical Institute, Delaware Biotechnology Institute, University of Delaware, University of Missouri–Columbia; USA.

多重免疫组化和原位杂交技术在科研和临床中的应用

Journal of Pathology [IF: 7.996]

① 介绍了常用的蛋白多重免疫组化技术及其特点，分为依靠光学成像的技术[包括TSA（tyramide signal amplifification）、Ultivue、CODEX、Histocytometry、MultiOmyx、Cyclic multiplexing等]和无需光学成像的技术[包括NanoString digital spatial profifiling （DSP）/GeoMx、Imaging mass cytometry、Multiplex ion beam imaging]两类。

② 描述了常用的空间转录组学技术及其特点，分为靶向技术（包括GeoMx、sm-FISH和MERFISH）和非靶向技术（包括FISSEQ、Spatial Transcriptomics和Slide-seq）两类。

③ 提出多重免疫组化的结果需要进行标准化验证，通常使用分级表达的目标蛋白检测抗体的灵敏度和特异性，构建定量标准。此外，使用嵌入合成肽的牛血清蛋白凝胶制作组织芯片成为了一种定量分析结果的新方法。

④ 讨论了在临床实践中使用多重分析方法面临的挑战，如跨技术进行基准测试、冷冻和福尔马林包埋石蜡固定组织的分析前变异性的标准化、需要足够的队列规模来解决生物变异性等。（弹珠）

Clinical and research applications of multiplexed immunohistochemistry and in situ hybridization.

2021.05.06, DOI: 10.1002/path.5663

综述；时空技术；多重免疫组化方法，原位杂交技术，单细胞转录组；临床应用；Lisa M McGinnis, James Ziai; Genentech Inc.; USA.

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