热点综述 | Nature子刊:Museum of spatial transcriptomics_百度...

《Nature Methods》期刊在3月份发表了一篇全面综述，题为《Museum of spatial transcriptomics》，作者整理回顾了自1987年以来关于空间转录组学的研究文献，并深入分析了该领域的发展趋势，如实验技术的应用、研究物种/组织以及所使用的计算方法等。
在技术背景部分，提到一些重要的空间转录组学技术可以追溯到20世纪70年代。自那时起，人们开始使用各种形式的原位杂交（ISH）来可视化空间中的基因表达。随着技术的发展，非放射性荧光或比色ISH在20世纪70年代和80年代初得到了开发，提高了空间分辨率，实现了三维（3D）染色，并缩短了所需的曝光时间。早期的原位杂交是在组织切片中进行的，而WM-ISH技术则在1989年首次引入果蝇，并很快适应了其他物种。WM-ISH技术在高度多路复用、高分辨率和更多定量的技术兴起之前，已被广泛用于在几个物种的胚胎中创建基因表达图谱。
随着技术的进一步发展，当代技术的基础在20世纪70年代至21世纪初的几十年间建立。紫外线（UV）激光、红外（IR）和紫外LCM系统、高度复用的smFISH技术如seqFISH，以及不需要先验空间位置的方法，都在此期间得到了开发。物理显微切割、光学标记的ROI、smFISH、原位测序（ISS）、具有空间条形码的高通量测序（NGS）、以及不需要先验空间位置的方法等技术的出现，为空间转录组学的发展奠定了基础。
数据收集技术大致分为五类：感兴趣区域（ROI）选择、smFISH、原位测序（ISS）、具有空间条形码的高通量测序（NGS）以及不需要先验空间位置的方法。ROI选择技术包括物理和光学标记的ROI分离，以及使用微阵列、RNA-seq、scRNA-seq等方法进行分析。物理显微切割技术包括LCM、2000s voxelation和Tomo-seq等。光学标记的ROI技术则包括NICHE-seq、SPACECAT、ZipSeq、GeoMX等。单分子FISH技术，如seqFISH和MERFISH，依赖于超分辨率显微镜（SRM），能够同时对更多颜色易辨的基因的转录物进行定量。原位测序方法则通过连接（SBL）、基因条形码（靶向）或cDNA的短片段（非靶向）在原位进行测序。使用空间条形码的高通量测序技术则通过在商业微阵列载玻片上打印点条形码、UMI和poly-T寡核苷酸等方式捕获组织切片的转录物。
技术比较部分讨论了不同类型技术在高检测效率、全转录组分析、高空间分辨率以及与技术选择相关的实际因素之间的权衡。检测效率方面，高度复用的smFISH技术通常表现出色，而NGS条形码技术的效率往往较低。转录组全谱分析方面，使用一组已知探针不针对特定基因的技术能够覆盖整个转录体，但往往具有较低的检测效率。空间分辨率方面，基于smFISH-和ISS-的技术具有单细胞和单分子分辨率，而其他类型的技术需要组织切片，因此仅限于2D或3D。组织区域方面，检测效率较低的技术往往更适合分析较大的组织区域，而smFISH技术在细胞数量和基因数量之间存在权衡。
在数据分析方面，高通量空间转录组学数据的处理和分析需要新的方法和工具，包括图像预处理、scRNA-seq数据的空间重建、NGS条形码数据的细胞类型去卷积、空间可变基因的识别以及细胞-细胞相互作用的推断等问题。对于细胞分割的准确性有限的情况，一些分析可以在没有细胞分割的情况下进行。在识别空间可变基因时，通常使用基于模型的方法、基于LaplacianScore的方法、以及经典的空间自相关指标Moran's I。
在空间组学领域的趋势部分，提到LCM、Visium、ST、GeoMX DSP和Tomo-seq已被最广泛采用。当前技术广泛用于表征人体组织、肿瘤（尤其是乳腺肿瘤）和病理组织。在“数据分析”部分，提到的所有软件包都是开源的，用R、Python和Julia等语言编写。空间组学综合数据库也正在迅速增长，未来将致力于改善数据收集技术、整合数据到综合数据库、推动其他物种的空间转录组学研究以及开发开源、文档化、可互操作和可扩展的工作流程。

本文如未解决您的问题请添加抖音号：51dongshi（抖音搜索懂视），直接咨询即可。