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单细胞RNA测序(scRNA-seq)可以识别组织内的细胞亚群。scRNA-seq技术的出现，使得人们可以对细胞的基因组学、转录组学以及表观基因组学进行精准的研究。但不能捕捉它们的空间分布，也不能揭示细胞间通讯的局部网络。而空间转录学方法正好相反，于是单细胞测序联合空间转录组测序分析就这样诞生了。接下来，我为大家总结了七篇高质量的最新空间组学+单细胞转录组技术应用的文章，一起来看看吧~
案例一
《单细胞分辨率下人体肠道发育的时空分析》1
发表期刊：Cell
发表时间：2021/01/07
思路总结：
目前我们对人类肠道的发育还不是很清楚。在本文中，作者将单细胞RNA测序和空间转录学联系起来，以描述随时间的变化肠道形态发生过程。作者确定了101种细胞状态，包括上皮和间充质祖细胞群体，以及与关键形态发生的程序。作者描述了肠绒毛的轴线、发育中肠道的神经、血管、间充质形态发生和免疫群体的形成原理。作者确定了发育中的成纤维细胞和肌成纤维细胞亚型的分化等级，并描述了这些亚型的不同功能，包括血管壁细胞。作者还指出Peyer‘s斑块和肠道相关淋巴组织(gut-associated lymphoid tissue，GALT)的起源，并描述特定部位的免疫程序。总而言之，在这项研究中，研究者利用高通量的scRNA-seq和ST（Spatial transcriptomics）创建了一个大规模的人类肠道发育的单细胞时空图谱，绘制了跨越时间、位置和细胞间隔的形态发生图。
案例二
《人乳腺癌单细胞空间分辨图谱》2
发表期刊：Nature Genetics
发表时间：2021/09/09
思路总结：
乳腺癌是复杂的细胞生态系统，复杂细胞之间的相互作用在疾病进展和治疗反应中起着核心作用。然而，我们对乳腺癌的细胞组成和组织的了解是有限的。在这篇文章中，作者利用了单细胞结合空间转录组的方法分析人类乳腺癌。并且作者发展了一种单细胞固有亚型分类方法(SCSubtype)来揭示复发性肿瘤细胞的异质性。采用CITE-SEQ(Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by sequencing)提供了高分辨率的免疫图谱，包括与临床结果相关的新的PD-L1/PD-L2+巨噬细胞群。间充质细胞在三个主要谱系的分化过程中表现出不同的功能和细胞表面蛋白的表达。同时，在肿瘤中，免疫间质微环境的空间组织为抗肿瘤免疫调节的提供了新视角。总之，这项研究提供了乳腺癌细胞结构的全面转录图谱。
案例三
《发育中的小鼠脑的分子结构》3
发表期刊：Nature
发表时间：2021/07/30
思路总结：
哺乳动物的大脑通过复杂的空间结构相互作用促进发育。对这一过程的完整理解需要对大脑发育的整个时空范围内的细胞状态进行系统的描述。单细胞RNA测序和空间转录学揭示复杂组织分子异质性的能力在神经系统中尤为强大。在这里，作者对小鼠大脑从原肠胚形成到出生做了一个全面的单细胞转录图谱。作者鉴定了近800种细胞状态，这些状态描述了大脑及其包围膜的发育程序，包括早期神经上皮、区域特异性次级组织器以及神经源性和胶质源性祖细胞。作者还使用原位 mRNA 测序来绘制关键发育基因的空间表达模式。将原位数据与单细胞簇相结合，揭示了神经系统模式中神经祖细胞的精确空间组织。
案例四
《人类肌腱疾病的单细胞和空间转录组提示免疫稳态失调》4
发表期刊：Annals of the Rheumatic Diseases
发表时间：2021/05/19
思路总结：
肌腱病：包括以疼痛和功能受限为特征的多因素肌腱疾病，仍然是肌肉骨骼医学的一个重要负担。免疫介导的机制在肌腱疾病中起到关键的作用。单细胞技术 (scRNA-seq)越来越多地应用于风湿病，以确定驱动疾病发病机制的关键细胞表型。尽管已经有人在肌腱疾病异质性方面做出了努力，但仍然没有详细的空间肌腱细胞图谱来提供肌腱疾病的空间信息。在这里，作者首次利用scRNA-seq和空间转录学(ST)进行细胞-细胞相互作用分析，以建立一个驱动慢性肌腱疾病发展的动态细胞环境图谱。
案例五
《人鳞状细胞癌成分和空间结构的多模态分析》5
发表期刊：Cell
发表时间：2020/06/25
思路总结：
为了明确皮肤鳞状细胞癌(cSCC)的细胞组成和构筑，作者将一系列人皮肤鳞状细胞和正常皮肤中提取RNA进行单细胞RNA测序并与空间转录相结合。cSCC有四个肿瘤亚群，三个表现正常表皮状态，以及一个肿瘤特异性角质形成细胞(TSK)群，定位于纤维血管壁龛。单细胞和空间数据的整合将配体-受体网络映射到特定的细胞类型，揭示了TSK细胞是细胞间通信的枢纽。作者还观察到潜在的免疫抑制的多种特征，包括T调节细胞(Treg)与CD8T细胞在肿瘤间质中的共定位。最后，人肿瘤异种移植瘤的单细胞鉴定和体内CRISPR筛查确定了特定肿瘤亚群的基因网络在肿瘤发生中的重要作用。这些数据定义了cSCC和间质细胞的亚群、相互作用的空间区位、以及如何参与癌症的通讯基因网络。
案例六
《人心脏发育过程中全器官的基因表达和细胞图谱》6
发表期刊：Cell
发表时间：2019/12/14
思路总结：
人类心脏形态发生的过程尚不完全清楚。心脏发育的完整特征需要深入探索整个器官的基因编排。所以作者用空间转录方法在单细胞分辨率下探索人类心脏发育的基因表达图谱，以构建一个三维器官的图谱。在这里，作者揭示了胚胎心脏在三个发育阶段的细胞类型的全面转录图景，并将特定细胞类型的基因表达映射到特定的解剖结构域。空间转录学确定了独特的基因图谱，这些基因图谱对应于每个发育阶段的不同解剖区域。单细胞RNA测序鉴定的人胚胎心肌细胞类型证实并丰富了胚胎心脏基因表达的空间注释。然后作者使用原位测序来提炼这些结果，并创建三个发育阶段的空间亚细胞图谱。最后，作者创建了一个公开可用的人类发育心脏的网络资源，以促进未来对人类心脏发生的研究。
案例七
发表期刊：Nature Cell Biology
发表时间：2019/12/25
思路总结：
单细胞和空间转录学相结合揭示了分子、细胞和空间骨髓微环境7
骨髓(BM)是血液生产和骨骼再生的主要场所。然而，它的细胞组成和空间组织构成不同的 “微环境”仍然存在争议。在这里，作者结合单细胞和空间分辨的个转录组，系统地绘制了骨内膜、窦状骨和小动脉骨髓的分子和细胞组成图。这使作者能够描述所有主要的BM驻留细胞类型，确定它们的定位，并阐明关键生长因子和细胞因子的细胞和空间来源。重要的是，作者还证明，使用新开发的RNA-Magnet算法，可以从单细胞基因的表达数据中准确地推断出骨髓的三维组织。总而言之，作者的研究揭示了骨髓微环境的细胞和空间组织特征，并提供了一种新的策略来系统地剖析整个器官的复杂组织。
小编总结：
单个细胞基因表达严格按特定的时间和空间顺序发生，但由于单细胞测序的前提是将组织制备成单细胞悬液，从而忽略了细胞所处的原始位置信息，这一点通过空间转录组测序有望解决。然而，目前空间转录组尚不能提供组织中单个细胞的转录本信息。因此，整合scRNA-seq 和空间转录组学数据对研究细胞亚群及其在发育、稳态和疾病中的作用至关重要。
参考文献
1. Fawkner-Corbett D, Antanaviciute A, Parikh K, et al. Spatiotemporal analysis of human intestinal development at single-cell resolution. Cell. 2021;184(3):810-826 e823.
2. Wu SZ, Al-Eryani G, Roden DL, et al. A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers. Nat Genet. 2021;53(9):1334-1347.
3. La Manno G, Siletti K, Furlan A, et al. Molecular architecture of the developing mouse brain. Nature. 2021;596(7870):92-96.
4. Akbar M, MacDonald L, Crowe LAN, et al. Single cell and spatial transcriptomics in human tendon disease indicate dysregulated immune homeostasis. Ann Rheum Dis. 2021;80(11):1494-1497.
5. Ji AL, Rubin AJ, Thrane K, et al. Multimodal Analysis of Composition and Spatial Architecture in Human Squamous Cell Carcinoma. Cell. 2020;182(2):497-514 e422.
6. Asp M, Giacomello S, Larsson L, et al. A Spatiotemporal Organ-Wide Gene Expression and Cell Atlas of the Developing Human Heart. Cell. 2019;179(7):1647-1660 e1619.
7. Baccin C, Al-Sabah J, Velten L, et al. Combined single-cell and spatial transcriptomics reveal the molecular, cellular and spatial bone marrow niche organization. Nat Cell Biol. 2020;22(1):38-48.
