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人类细胞图谱计划与单细胞测序:空间转录组

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人类细胞图谱计划与单细胞测序:空间转录组

发布日期:2021-01-25 作者: 点击:

  空间转录组是继单细胞RNA测序之后比较热门的一项技术,大家用的scRNA分析软件Seruat一开始也有预测细胞空间位置的功能。从19年开始,陆续有非常多的技术发布,这篇文章对这些技术做一个简单的梳理,文章内容来自于3篇2020年发表的综述,5月Bioessay上的“Spatially Resolved Transcriptomes—Next Generation Tools for Tissue Exploration”;6月的Trends in Biotechnology上的“Uncovering an Organs'Molecular Architecture at Single-Cell Resolution by Spatially Resolved Transcriptomics”以及10月Communication Biology上的“From whole-mount to single-cell spatial assessment of gene expression in 3D”。

  三张图,涵盖了几乎所有空间转录组的内容,从下面这张图可以看出19年是爆发年,刚过去的2020年反倒没有太多动静,当然这些综述也就统计到2019年。可以看到1996年的LCM激光显微切割技术,近一年多还有多篇NSC子刊用来结合scRNA分析。2019年底发布的10x Visium是新的商用技术。

snRNA-seq

  第二张图总结了几种技术分类,并且很清楚地把细胞通量标识出来了。右上角的Slide-seq和HDST细胞通量和基因通量都是高的,但分辨率是区域水平而非单细胞水平的。分辨率较好的技术可以达到亚细胞级别,细胞通量在1000的MERFISH6和seqFISH+,基因表达也上了一万,是目前比较好的技术,但是需要借助显微镜成像。单纯Cellular水平的,那就是LCM-seq了。整个图中间的是Seurat V3,单纯利用scRNA数据来推断细胞空间位置,但准确度还待考察,第三章图有新的技术。在MERFISH6左下方的Spatial transcriptomics其实就是现在的10x的商用技术,被收购了。

scRNA

  第三张图算是比较新的,左上角基于图像的技术,左下是直接利用scRNA重建的,novoSpaRc是2019年底发在Nature上的不知为什么也就很一般,反倒这篇文章里提到的张泽民的CSOmap好一些。右半边是测序+成像或者其他技术的杂交,h是Geo-seq加了bulk-rna,感觉h以上的技术基本都不行,以下的Slide-seq和HDFS很类似,严格意义上都不是单细胞水平的空间转录组,不知道谁会最终胜出。

微信截图_20210125153319.png

  总结一下,目前最常用的是10x;比较先进的是seqFISH+和MERFISH还有Slide-seq,这几项技术需要对细胞图像进行操作,也有些繁琐。LCM-seq虽然老但很常用。直接利用scRNA重建空间位置还刚起步。技术爆发期过后,就是数据爆发期了,图谱类的文章可能并没有太多意义,看看空间转录组会给我们带来什么临床转化意义的发现。

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