纽约——一种将空间位置数据添加到单细胞测序实验中的新方法可能有助于解释为什么同一类型的细胞在基因表达上仍然存在差异。
science - space是空间转录组学的一个分支，它包含了组合索引(一种提供统计唯一性的方法，使高通量实验得以实现)和细胞哈希(一种标记细胞的方法)的元素。该方法由华盛顿大学的研究人员在科尔·特拉普内尔和凯利·史蒂文斯的实验室开发，使用微阵列载玻片将条形码、类似转录的合成DNA序列引入细胞。这些序列传递在微阵列上的位置，因此在测序后，转录本可以被映射回组织切片中的某个位置。
在本月初发表的一篇论文中科学在美国，研究人员利用science - space分析了小鼠胚胎的单个细胞核，捕获了大约12万个完整的单核转录组——大约每毫米164个细胞核2平均而言，其结果是只采集了2%多一点的估计存在的核。微阵列幻灯片包含7056个独特的条形码点，覆盖18毫米2面积，空间分辨率约200微米。
他们的概念验证研究表明，空间背景帮助解释了全球基因表达中约一半的不归因于采样的方差，或约2.5%的总体方差。
纽约大学(New York University)和纽约基因组中心(New York Genome Center)的单细胞专家拉胡尔·萨提亚(Rahul Satija)在一封电子邮件中说:“这篇论文令人信服地表明，特别是对于某些类型的细胞，空间位置的变化对表达异质性有显著影响。”他没有参与这项研究;然而，研究人员使用他的实验室的Seurat包进行单细胞数据分析。他说:“与完全不同的细胞类型的变异相比，这些信号可能是微妙的，但它们显然很重要，而且在传统的单细胞RNA-seq实验中很难发现，因为每个细胞的空间环境都丢失了。”
“科学空间”填补了其他任何方法都无法解决的利基，”特拉普内尔说。这是唯一一项能在非常大的视野vwin德赢ac米兰合作范围内，如整个胚胎，以单细胞分辨率提供基因表达图谱的技术。”
该方法是“家族”方法的一部分组合索引Jay Shendure的UW实验室与Illumina和Trapnell合作开发的方法。也许它的近亲是sci-Plex这是一种单细胞扰动筛选试验，使用细胞哈希来跟踪每个细胞所暴露的条件。特拉普内尔说:“science - space正在重新利用分子生物学的相同技巧，使科学- plex得以工作，但我们不是观察数千个样本，而是观察同一组织标本中的数千个位置。”
据共同第一作者桑杰·斯里瓦桑说，《科学空间》的工作大约始于2018年。“困难的部分是，‘你实际上如何存放这些oligo ?’”他说。该团队求助于传统的芯片技术。vwin德赢ac米兰合作“这很有趣，因为这看起来很明显，”他说。他指出，找一台打印机花了一些功夫，不过他们在弗雷德·哈钦森癌症研究中心(Fred Hutchinson Cancer Research Center)没花太多功夫就找到了。
Srivatsan将如何防止条形码在接触组织时偏离初始位置的方法归功于联合第一作者Mary Regier，她是华盛顿大学的博士后。“如果它们只是在玻璃上，一旦接触到组织，它们就会到处跑，”他说。解决办法是添加一个凝胶层，并将寡核苷酸嵌入其中。
使用网格来编码空间信息，使用凝胶来保持秩序，使science - space成为两种最近的空间技术的近亲:d组织测序中的确定条形码,或DBiT-seq，来自耶鲁大学范荣的实验室香肠索引库测序，或PIXEL-seq，来自顾良才的实验室，也在华盛顿大学。
science - space的局限性体现在分辨率和细胞捕获率上。该方法的分辨率为200微米，不能捕捉特定的细胞-细胞相互作用，甚至不如最初的空间转录组学方法分辨率高。10x基因组公司将Visium作为商业化方法，提供大约55微米的分辨率。作者还指出，该方法是“由于从每个连续切片中只能回收一小部分细胞，因此我们只能获得‘调查’，而不能获得密集的测量。”
但“科学空间”是一种真正的单细胞或单核方法，这意味着它与这些类型的技术很好地结合在一起。
“科学空间最令人兴奋的元素之一是它使用了成熟的技术，”萨提亚说。这意味着结果数据不仅是空间分辨率，而且(根据定义!)保持单单元分辨率。在实验上，这种方法不需要高端显微镜或仪器，可以在整个社区广泛采用。从分析上讲，得到的数据可以很容易地与现有的单细胞RNA-seq数据集集成，如作者所示……即使是由不同的实验室和不同的技术产生的。”
在这篇论文中，作者将他们的数据与10x基于液滴的Chromium平台以及RNA-seq3协议进行的单细胞实验相结合。
这篇论文的作者指出，science - space数据“可以作为传统的非空间单细胞RNA-seq图谱的空间‘支架’，这可能更具有挑战性，以缺乏单细胞分辨率的空间分析方法绘制组织图谱。”
“想想谷歌Earth，”Srivatsan说，它结合了卫星、飞机和街头相机的图像。“在某种程度上，我们将需要创建一个支架来解决(生物学)不同的空间层次。我认为这是朝着这个目标迈出的第一步。”
特拉普内尔说，他不能讨论是否有将该试验商业化的计划。我们距离在病理环境中展示科学空间还有一段距离，”他说，并补充说这将是“一个令人兴奋的目标，需要努力实现。”
特拉普内尔说，在不久的将来，这种方法可以用来发现基因调节的模式，作为位置的功能，而不是细胞类型。“有很多信号，所以可能有很多东西有待发现，”他说。“我认为我们会努力找到更多。”