在单细胞水平解析组织空间异质性及其分子空间图谱的空间组学已成为了生命科学研究的前沿热点,为基础研究与医学带来了新的视野与思路。目前,空间组学技术如雨后春笋般层出不穷,技术创新到平台应用百花齐放,从原理实现上主要分为基于捕获测序(Sequencing-based spatial transcriptomics,sST)和基于成像(imaging-based spatial transcriptomics,iST)两类,这两者在技术特点与应用各有千秋,而面对众多平台该如何选择,我们且看且对比。
01
基于捕获测序(sST):
单细胞尺度而非单细胞分辨率,捕获效率“杯水车薪”!
sST技术在空间组学中推广应用较早,凭借空间阵列芯片和对全mRNA的无偏捕获,实现了转录组在空间水平的解析,为空间分子图谱提供了新视野。然而,由于捕获芯片设计的限制,即使单元尺寸足够小,空间分辨率只是达到了单细胞尺度(single-cell scale),无法达到真正的单细胞分辨率(single-cell resolution)。此外,无论捕获芯片的密度和尺寸大小,RNA分子向各个方向扩散距离(目前技术条件下接近2μm)才是决定此类方法空间分辨率的最终因素,其会导致基于捕获的空间组分辨率进一步降低,最终结果呈现出RNA在各个像素点之间相互扩散串扰的平面二维化组织的“马赛克”图像。
sST技术的最大的优点是可以针对所有ployA的RNA进行无偏好的捕获,但是其捕获效率一言难尽!尽管不同技术平台有所差异,但对于每个细胞表达上万个基因而言都是杯水车薪。在实际应用中,每个细胞约有十万到百万级的转录本,当前的技术平台在每个Cell bin水平上只能捕获到1%左右的转录本,几乎99%的转录本无法被捕获!!
02
基于成像(iST):
通量与效率不可兼得,大而全还是小而精?
与sST相比,iST分辨率远高于sST,由于RNA都被固定,没有sST的RNA扩散问题,能够实现真正的亚细胞分辨率,且凭借特异探针杂交与信号放大,捕获效率也远超sST的检测效率,更精准地在原位水平上展示细胞轮廓与基因表达。
不过受限于基因特异性探针的设计,使得转录组全覆盖变得困难,也因此促使iST平台不断增大基因Panel,以覆盖更多靶标。然而随着Panel靶标越大,其受多轮杂交、成像光毒性以及信号拥挤等方面的影响越大,导致靶标的平均检测效率越来越低。尤其是上千级别的Panel(如1k,5k,6K)在实际应用检测效率往往远低于预期,且成本巨高。
从数据来看,基于单细胞测序数据定制的iST中低通量靶向空间组学方案,虽然在基因数量上相对有限,但每个基因都经过精心筛选,更契合研究需求。这种定制化方案的优势在于:能够实现更高的检测效率和更精确的细胞分辨率,在有效控制成本的同时显著提升数据质量;同时联合单细胞测序数据进行整合分析,实现单细胞测序空间信息的还原。更为重要的是,一旦完成定制panel的设计,便可应用于多个样本的检测,这使得研究者能够充分开展样本重复实验,有效解决了因成本限制导致的样本重复不足问题,从而更好地覆盖空间异质性。综合考量成本效益、数据质量和研究需求,这种定制化方案可能是当前应对大多数空间组学研究挑战的最佳解决方案。
参考文献
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[4]Wang H, Huang R, Nelson J,et al., Systematic benchmarking of imaging spatial transcriptomics platforms in FFPE tissues. bioRxiv [Preprint]. 2023 Dec 19:2023.12.07.570603. doi: 10.1101/2023.12.07.570603.
[5]https://nanostring.com products/cosmx-spatial-molecular-imager/ffpe-dataset/human-liver-rna-ffpe-dataset
[6]https://nanostring.com/products/cosmx-spatial-molecular-imager/ffpe-dataset human-frontal-cortex-fipe-dataset/
鲲羽介绍:
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