除了image和NGS-base，也许空间转录组平台该按分辨率划分：单细胞、亚细胞、多细胞

一、写在前面此前我们在分享《Nature》空间转录组综述时学习过空转平台可按信号测定原理分为image和NGS-base但站在应用端也许我们更应该关注空转平台的分辨率划分为单细胞、亚细胞、多细胞更有利于我们挑选符合自己课题设计的平台。空间转录组学是一种能够在组织空间上下文中同时分析基因表达的方法为理解组织结构、细胞类型分布和细胞互作提供了新的视角。本文将介绍空间转录组概述主要是阐述发展历程、技术分类、平台对比和上游测序数据定量主要介绍三大平台10x Visium、 SeekSpace、Stereo-seq软件安装、定量实操、读取andata对象等手把手教你学会上游定量分析如果你想彻底吃透空间转录组全套内容、跟着老师系统学习可以报名参加我们的课程Python空间转录组数据分析二、空间转录组概述2.1 背景与发展历程传统转录组学1、bulk RNA-seq平均化了组织内所有细胞的表达信息2、scRNA-seq单细胞分辨率但失去了空间信息3、组织结构与功能密切相关4、需要保留细胞在组织中的空间位置发展历程1、早期基于原位杂交ISH/FISH2、高通量空间捕获技术10x Visium、Slide-seq3、高分辨率方法MERFISH、seqFISH4、多组学整合空间转录组 单细胞RNA-seq xxx2.2 常见技术分类2.3 分辨率划分的平台代表2.3.110x Visium(多细胞分辨率)1、组织制备组织切片一般 5-10 μm固定于Visium空间条码芯片上2、染色与成像HE染色获取组织图像3、RNA捕获组织切片上mRNA被芯片上的空间条码捕获4、cDNA 合成与测序文库构建5、高通量测序生成空间基因表达矩阵6、初步分析图像对齐、空间坐标匹配7、优势全转录组、大片组织覆盖、兼容临床 FFPE、成本低、适合宏观组织图谱目前10x Visium已经推出HD版本精度可以达到 2×2 μm大小的spot可以看出分辨率简直天差地别2.3.2SeekSpace单细胞分辨率高通量条码捕获 空间分辨率优化1、组织切片固定并贴附于高密度条码芯片2、高分辨率 RNA 捕获每个 spot 更小如 8 μm bin3、cDNA 文库构建优化 PCR 扩增保证高灵敏度4、测序生成高密度空间基因表达矩阵5、数据预处理空间坐标映射图像和表达矩阵结合6、分析高分辨率细胞类型定位空间邻域分析7、优势· 分析简单、成本适中、真实还原组织微环境2.3.3Stereo-seq (亚细胞分辨率)1、组织切片固定在 DNA nanoballDNB芯片上2、RNA 捕获超高密度 DNB 条码捕获 mRNA3、cDNA 合成与测序文库构建4、超高通量测序生成亿级 spot 的表达矩阵5、数据处理空间坐标精确定位到亚细胞级可进行单细胞或亚细胞分析6、下游分析细胞类型分布细胞-细胞通讯组织微结构重建7、优势极致精细、局部微区分析Stereo-seq 的 DNA Nanoball (DNB) 技术(1) 纳米球是什么定义DNA nanoballDNB是一种高度紧密的环状 DNA 分子通过滚环扩增Rolling Circle Amplification, RCA形成直径约200–300 nm 的球状 DNA 聚合物。特点体积小密度高 → 可以在芯片上排列得非常密集每个 DNB 含有大量相同的 DNA 拷贝 → 提高信号强度可附带独特条码序列→ 精确标记空间位置(2) 纳米球在Stereo-seq中的作用(3) 相比传统平台的优势1、超高分辨率10x Visium~50 μmSeekSpace~8 μmStereo-seq~200 nm → 接近单细胞甚至亚细胞级别2、高通量单个芯片可容纳亿级 DNB spots可覆盖大面积组织3、信号稳定性DNB 多拷贝 → 测序噪声低4、灵活组合可与 scRNA-seq 或蛋白质组等多组学整合2.4空间转录组平台对比