服务热线02152235399
当前位置:博客 > 空间转录组

【空间转录组】第二弹之一文带你了解空间转录组研究思路和应用领域

时间:2020-04-14    |    阅读量:9420

上一期,我们介绍了空间转录组测序的原理和实验流程,特别是在样本准备过程中需要注意的地方,(【空间转录组】第一弹之原理与样本制备,你都了解了吗?)今天,小编就结合具体文章案例来分享一些目前空间转录组的分析思路。

 首先来给大家分享一篇18年6月份发表在《Nature Communication》上的文章,该研究通过利用空间转录组(ST)测序,分析表征空间差异基因和途径。


一、

 

发表时间:2018.06

发表期刊:Nature Communication

影响因子:11.878

研究方向:肿瘤-前列腺癌

研究策略

将患者根治性切除后的前列腺癌组织根据病理学注释做了12张组织切片(具体位置如上图所示),共分析了5910个区域,并利用反卷积方法分析转录组数据。

研究结果展示:

研究人员利用用空间转录组学(ST)技术研究整个多灶性前列腺癌的全组织基因表达异质性。并通过去卷积分析转录组提取不同组织成分(如基质,正常腺和PIN腺,免疫细胞和癌症)的独特表达谱。
通过区分健康和疾病区域,分析前列腺癌进展过程中的基因表达变化。该研究与病理学家的注释相比,更准确地描绘了癌灶的范围。
在邻近肿瘤区域的基质中鉴定基因表达梯度,使肿瘤微环境重新分层。



空间转录组在特定组织区域的代谢水平角度为肿瘤特异性预测和药物治疗靶标的探究提供一种新的思路。同时随着技术的日益发展,单纯的空间转录组测序对差异基因及通路分析很难获得更多的数据信息。而空间转录组联合单细胞转录组测序,可以更好的挖掘数据的生物学信息,获得更多的创新性结果。

接下来,我们再来看几篇文章,其通过空间转录组联合单细胞转录组测序分析,描绘了正常组织或肿瘤组织时空基因表达模式布和细胞组成的空间定位

 


二、

 

发表时间2020.01

发表期刊:Nature cell biology

影响因子:17.428

研究方向:骨髓造血微环境

研究策略

 

研究者通过单细胞转录组测序结合空间转录组技术LCM-seq(一种改进的激光捕获显微解剖结合测序),并利用免疫荧光染色实验验证测序分析结果,系统地绘制了小鼠不同骨髓造血微环境的分子、细胞和空间组成。

样本组织:8到12周C56Bl/6J雌性小鼠的股骨,胫骨,髋和脊椎骨

ScRNA-Seq: 使用FACS分选细胞,利用10X genomics测序平台进行单细胞转录组测序,得到7497个细胞进行分析

空间转录组(LCM-Seq)对骨内膜(n=12),骨膜下(n=11),窦(n=14)和小动脉(n=28),非血管(n=11)共76个微解剖区域进行分析。

研究结果:

该研究分析了所有主要的骨髓驻留细胞类型确定了间充质细胞的分化轨迹,对其进行空间定位并阐明了促造血因子的来源,并且还提出了一种可以确定多种组织中细胞三维架构的新计算方法,这些都为白血病的分子机制探讨和靶向治疗奠定了基础。

(烈冰生物已经详细解读过这篇文章,感兴趣的小伙伴可以戳这里单细胞转录组联合空间转录组学||揭示骨髓造血微环境的分子,细胞和空间组织构架



三、

 

发表时间2020.01(2018.01 BioRxiv)

发表期刊:Nature Biotechnology

影响因子:31.864

研究方向:PDAC肿瘤异质性

研究策略

 

研究者分别对PDAC患者的肿瘤组织进行scRNA-Seq和空间转录组测序分析,并通过引入一种新方法多模式相交分析(MIA)将PDAC-A和PDAC-B患者数据整合进行联合分析空间区域的细胞组成和基因表达情况。

ScRNA-Seq:3个PDAC患者的肿瘤组织;(PDAC-A:1926 cell,PDAC-B:1733 cell,PDAC-C:2000 cell)

空间转录组ST6个PDAC患者的10张切片:PDAC-A(3张)、PDAC-B(3张)、PDAC-D(1张)、PDAC-E(1张)、PDAC-F(1张)、PDAC-G(1张)

对PDAC-A患者和PDAC-B患者同时做了scRNA-Seq和空间转录组测序每块4-5mm3大小的新鲜PDAC组织中切割取出1毫米厚的组织,以制备单细胞悬液。同时,将切割的另一表面朝下放入装有预冷OCT的模具中再经过冷却的异戊烷速冻。将冷冻组织切成10 µm厚度的冷冻切片,安装在ST阵列上,并在-80°C下保存直至使用。

研究结果:

引入了MIA算法进行空间和单细胞的整合,将scRNA-Seq结果进行空间定位,并发现亚群的差异化定位使它们在组织中发挥独特的作用。
描绘了在空间背景下肿瘤微环境特点,免疫环境状态,应激水平以及细胞之间相互作用的模式,从而有助于预判患者预后。
利用MIA方法对公共数据库中的数据集进行再分析发现MIA能够反映细胞亚群与空间结构的连接关系。


四、

  

发表时间2019.12

发表期刊:Cell

影响因子:36.216

研究方向:人胚胎心脏发育

研究策略

 

对妊娠4.5-5、6.5和9个孕后周(PCW)人类心脏进行空间转录组测序(ST)、单细胞转录组测序(scRNA-seq)和原位测序(ISS),并通过整合空间信息来生成三维转录图谱。

ScRNA-Seq: 6.5-7PCW的人胚胎心脏组织(3,717个细胞)(6.5-7PCW胚胎心脏组织视为6.5PCW胚胎心脏组织的生物学重复)

空间转录组ST:取4.5-5PCW(4张)、6.5PCW(9张)、9PCW(6张)三个时期的人胚胎心脏,共19张冷冻组织切片。对同一心脏组织连续切片时注意连续的部分非常相似,但不完全相同。

研究结果:

概述了人类心脏发育的时空基因表达模式和空间组织
深入分析了不同细胞类型在心脏发育中的作用
整合了人类胚胎心脏的公共网络资源


         空间转录组测序与单细胞转录组测序联合分析,可以有效地提高测序数据的利用率,不再单单从基因层面理解组织的空间差异性,而是在空间背景下从基因、分泌蛋白、细胞组成以及细胞之间的相互作用等方面深入理解组织的发育过程或疾病病理学

         单细胞转录组测序的分析结果极大地丰富了组织基因表达的空间注释,并可以将细胞类型特异性基因表达映射到特定的空间解剖区域,更好地助力探究空间中细胞的差异化定位在组织发育或疾病进展中发挥的独特作用。


除上述分享给大家的文章外,空间转录组测序在小胶质细胞的再生促进大脑修复[5]、肌萎缩性侧索硬化症分子病理学时空动态研究[6]、 皮肤恶性黑色素瘤异质性[7]、模式植物花序、芽等器官发育[8]等研究中也有所发现。