1. Integrative spatial and single-cell genomics of the human heart
Fig 1A： 五个患者的心脏样品，包括1个正常对照，2个急性MI，1个慢性MI，1个慢性非MI。C: control，RZ: remote zone; BZ: border zone; IZ: ischemic zone; FZ: fibrotic zone;
Fig 1B： 对五个样品的心脏组织做了空间转录组，单核细胞测序和单核细胞ATAC
Fig 1C： 做的分析整了一个图...
2. Single-cell transcriptome and chromatin landscape revealed heterogeneity of human cardiac cell types
Fig 1D： snRNAseq的数据得到40530个细胞，分为11个细胞群（24个cluster）
Fig 1E：24个cluster的marker基因热图（辅助注释）
Fig 1F： snATAC-seq数据的聚类。snATAC-seq的注释是由snRNAseq的标签transfer而来
Fig 1G： marker gene的promoter accessibility（与细胞类型相符）
Fig 1H： 使用SPARK鉴定了空间高变基因（结合1A，8个组），做了富集分析。
在急性MI缺血区的空间高变基因富集到了固有免疫反应，中性粒细胞脱颗粒，程序性细胞死亡。
慢性重塑期的空间高变基因则富集到蛋白聚糖，糖蛋白和其它matrisome components，与这些样品中存在纤维化相一致。
border区富集到mitochondrial complex I biogenesis和pyruvate metabolism/citric acid TCA cycle。
正常和remote区的样品则富集到收缩相关pathway。
3. Integrative multi-omic analysis of the healthy human heart
对正常的心脏样品数据进行整合分析
Fig 2A, B： snRNAseq得到12个细胞群，snATAC-seq得到8个细胞群。
Fig 2C, D： snATAC-seq的TF footprinting分析结果，与细胞群的注释相一致。比如MEF2C在心肌细胞中具有高的可及性。【ETV6在巨噬中具有较高的可及性，SOX8在内皮细胞中具有较高的可及性。（附件）】
分析了单细胞转录组和ATAC的数据，后面开始分析空间的数据
Fig 2E： 空间上聚成了11个cluster，根据空间差异表达基因做了注释（不是根据单细胞的数据整合的）。还鉴定出了一群在单细胞数据中没有鉴定出来的mast cells (9群)。
整合了单细胞数据的空间注释结果放在了Extended Data Fig. 5
单细胞的数据鉴定出了3群内皮(a)，跟空间的数据整合之后发现这三群内皮存在于不同的cluster (1, 6, 7)
Fig 2F： EC3群和VSMCs在空间上存在共定位，结合功能富集结果提示这是一群arterial/arteriolar endothelial cells。
Fig 2G： 使用MISTy计算了对三种内皮亚群的空间基因表达比较重要的基因。结果提示局部NPPA, LEPR和INHBA的表达可以预测EC2的marker基因表达。此前研究报道NPPA是subendocardial zone中trabecular myocardium的marker基因，提示EC2位于心内膜。
Fig 2H：和G图一样，预测了可以代表Fib2的空间基因表达，发现多种细胞因子可以解释Fib2的定位。
MISTymodels the expression of cell-type markers
using spatially contextualized views, for example in the detection spot itself (intraview) or the surrounding (paraview). In this model, an increment in the prediction of gene expression after using spatially contextualized views points at a potential relationship between a spot and its neighbors. This relationship may represent coordinated functions in areas of the tissue or intercellular interactions.
4. Demarcation of the ischemic zone visualized by distinct gene expression and regulation
上一部分分析的是正常心脏，这一部分分析的是急性梗死后2-5d的组织
Fig 3A： 梗死心脏的HE，空间分群和umap细胞聚类。0, 1, 2,3, 7是梗死区，其中3群被鉴定为核心梗死区。在 A图左中可以看出3群被紫色炎症细胞(主要是中性粒细胞)包围，提示中性粒细胞浸润现象代表着典型无灌注心梗的边界。中性粒细胞主要是8群，高表达粒细胞的marker, NCF1和ALOX5AP。
Fig 3B： 一些marker基因的空间表达。CXCL8主要是梗死区细胞在表达，提示梗死的心肌可以趋化中性粒。TNNI3主要在健存心肌表达。COL3A1的表达则提示早期活化的成纤维的存在。
Fig 3C： MISTy计算的不同细胞群的predicted marker，看到了S100A1在巨噬中的高表达。
Fig 3D： S100A1的高表达和缺氧信号通路的活化相毗邻。S100A1是S100家族成员，属于钙离子结合蛋白。有报道显示S100A1在心梗后可以提高心肌细胞收缩力，与这一基因主要在健存心肌中高表达相一致。缺氧也很好理解，心肌细胞梗死了，当然缺氧，为什么单独把这个pathway拿出来说？结合ATAC的数据，作者发现缺氧区域NRF-1的活性上调。NRF-1调节编码呼吸链亚单位和线粒体功能相关基因的表达，与这一区域出现缺氧信号通路的活化相一致。
5. Spatially distinct cardiomyocyte subpopulations in the border zone
前面看了正常的和梗死区的，这一部分主要分析了边缘区的
Fig 4A-C：分别展示了3个组学测到的边缘区的细胞和分群。心肌分了2群
Fig 4D：CM1位于移行区以下 (injured area)，CM2位于移行区以上。差异表达分析提示CM1高表达NPPB和ANKRD1，这两个基因此前都有报道会在梗死边缘区上调。损伤区还存在TGFb通路的活化。
Fig 4E, F：snATAC的数据提示CM1和2都对心肌细胞特异性的转录因子包括GATA4, MEF2C和MYOD1有很高的结合活性。CM1显示出增强的NFE2L1结合活性。NFE2L1在既往报道中可以在梗死刺激中保护心肌。和CM2相比，CM1显示出压力和感染相关的TF的结合活性增强，比如SMAD2/3, JUN和FOS (AP-1 signaling)。CM2则显示出GATA4等TF的结合活性增强。
Fig 4G, H：验证了前面的表达，GATA4主要在CM2表达，NFE2L1主要在CM1表达。RUNX2主要在FB1表达。？？为什么忽然挑出来了一个RUNX2？e图里面也没有体现这个TF啊
Fig 4I：为了进一步探究心肌细胞群中的不同的顺式调节互作，作者整合了单细胞转录组和ATAC的数据，检测了peak-to-gene links。结果提示ANKRD1是显著上调的peak gene links in cardiomyocytes 1 (Extended data Fig. 10b)，而且CM1中NFE2L1结合在ANKRD1的上游启动子位点。提示NFE2L1对ANKRD1的调控作用。此外，这些区域的高H3K4me1信号也支持了心肌细胞中这些cis-regulatory elements的enhancer功能。
Fig 4J：一些趋化因子如CCR2的表达也与CM1相关，提示损伤心肌可以趋化巨噬细胞
6. Remodeling of the myocardium post-MI
这一部分分析的是chronic的数据
不想看了跟前面Fig2-4的分析思路基本上一样。主要是关注的成纤维细胞。
7. Trajectory analysis revealed RUNX1 as a regulator of myofibroblast differentiation in the human heart
纤维化和瘢痕形成是心梗晚期的主要特征，会引起心脏的stiffness，降低心脏收缩和舒张功能。所以作者在最后一个部分主要关注了心脏纤维化过程中成纤维细胞向肌成纤维细胞的分化过程。
Fig 6A-C：所有成纤维细胞的降维图，不同cluster的marker基因表达和胶原纤维评分。不同的亚群表达不同的marker基因。作者对不同的群做了monocle3的拟时许分析。cluster3的胶原纤维评分评分最低，因此把它作为了分化起点。
这个思路可以借鉴哦，以后做拟时序不好判断分化起点的时候，算个成熟评分之类的判断起点也行
Fig 6D：拟时差异基因沿着时间轴的表达热图。提示在向肌成纤维细胞分化的过程中，SCARA5和PCOLCE2等基因表达下调，ECM genes和RUNX1表达上调。
Fig 6E：免疫荧光验证了人类心脏组织中SCARA5+的成纤维细胞的存在。为什么只放分化起点的图不放分化终点的图？POSTN和COL15A1的共染的图太丑吗？
Fig 6F：计算了POSTN+/SCARA+的细胞比例，也是验证前面分化轨迹的正确性。
Fig 6G, H：snATAC的数据验证了前面的分化轨迹，组学数据多就是好，怎么验证都行。
Fig 6I：前面用多种方法确定了从成纤维细胞到肌成纤维细胞的分化轨迹，那后面就是要找这个process的调控分子，直接从scATAC的数据入手。作者整合了沿着分化轨迹的gene scores和TF motif activity，鉴定出了很多TFs，这些TFs沿着分化轨迹展示出gene accessibility和motif activity的显著相关性。
Fig 6J, K：从前面的TFs中挑选出代表性的SMAD1和RUNX1，结合既往文献进行解释。
Fig 6L, M：既往文献报答，RUNX1可以和SMAD蛋白结合调控TGFb信号通路，与这张图的结果一致。
Fig 6N：成纤维细胞体外验证了一下前面的结果。
Together with the known role of RUNX1 in
cardiomyocytes this TF might be a very promising therapeutic target in cardiac remodeling after MI.
整个思路做的很简单，Fig 1对三个组学的数据做了整体描述，Fig 2-5分别对正常组织，梗死组织，边缘区组织和慢性期组织进行了分析。到这里其实也就是个常规图谱类文章。Fig 6稍微引申了一点点机制，做了纤维形成过程的拟时许，挑了一个纤维化进展过程中可能起作用的TF，可能作为治疗MI纤维化的治疗靶点。
