Science综述带你走进下一个风口——空间多组学
2023-08-24
中科新生命
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就像单细胞测序已经彻底改变了生物学的许多领域一样，空间组学在完整的组织样本上原位测量分子参数，将推动新一代的科学发现。空间组学技术主要研究蛋白质及其修饰或mRNA，空间分析方法往往比非空间方法“较浅”，通常在空间分辨率(或分析深度)与实验时间投入呈反比，尽管存在限制，这一新兴领域已经为各个领域提供了许多不同的见解，包括动物发育和大脑结构及与患者预后相关的肿瘤微环境(TME)的特征等。虽然我们正处于空间组学革命的开端，但进展速度惊人且清晰。
小编寄语
所有的生物学都发生在空间中。在生物体中，细胞必须在三维组织中进行交互和组装。每个细胞的位置对于决定组织如何运作或在疾病中出现故障，与其内在性质一样重要，因此空间组学必将“引爆”下一个风口，8月4日，剑桥大学的Gregory J. Hannon团队在Science期刊以“The dawn of spatial omics”为题发表一篇综述，探讨了各个空间组学技术的优缺点、应用的机遇与挑战，以及对空间组学技术的未来展望。下面我们跟着大佬的脚步，一起去看看吧。
未来空间组学领域发展趋势主要体现在三个方面:
(i) 多组学联合，一个样本同时测量不同参数（如DNA、RNA和蛋白质）；
(ii)提高技术广泛应用的可及性，技术变得更容易获取、更可靠和更强大；
(iii)改进分析框架，随着技术的不断发展，越来越重视数据分析和实验设计，空间组学产生的大量数据，在处理、分析和可视化方面有重大挑战。其次，样本重复、研究设计和批量校正的统计方法和指导方针虽然发展迅速，但仍然比较滞后。另外，空间组学可能发展成为三维空间组学(对整个器官甚至生物体上操作)和空间-时间组学(在体内进行多次测量)，为生物学的工具箱增添更多强大而令人兴奋的工具。
小编有话说
【中科新生命】重点布局的时空多组学，先后建立了基于10x Genomics 最新Chromium X的单细胞转录组测序平台和visium空间转录组平台。以及基于Bruker最新MALDI 2 Tims-tof flex空间代谢组平台开发的一站式高端版的空间代谢组学分析解决方案，通过增加分子分离维度和对“后电离”技术的创新应用，实现对代谢物进行空间分布分析的同时完成高深度的定性定量。中科新生命作为国内首家引入MALDI 2Tims-tof flex平台的服务商，能够给广大科研工作者提供相比传统空间代谢组更多维、更灵敏的代谢检测服务。
在这样一个丰富且不断发展的领域，需要选择最适合的技术来应对特定的生物挑战，本文作者提出了一个不同空间组学技术家族的系统目录，阐明了每种技术的优势与局限性，建议可根据研究目标和限制进行技术选择。
数据分析挑战：在理想的情况下，无论是针对RNA、蛋白质还是DNA的空间分析方法，都将在短时间内以亚细胞分辨率提供一个近乎完整和无偏的整个细胞分子含量图像，并且十分可靠、便宜，适用样本范围较广。空间组学原始数据有时非常大，没有专门的硬件和软件就无法正确地显示它们，如何将不同的图像周期重新调整和将多个视场拼接连贯起来？如何划分亚细胞及弥补降维、聚类丢失的空间信息？作者提出新开发的一个多组学的数据分析流程，针对每一步重要的分析展示在下图：
starfish数据分析流程
实验设计挑战：
(i)在每个位置测量的特征数量有限，克服这个限制的一种策略是将空间测量与分解的单细胞方法相结合，但数据整合只可能用于相同(或非常相似)的样本；
(ii)重复，在样本的空间结构有一定程度的一致性时较容易实现，例如发育中的胚胎或大脑皮层，获得多个重复并取其平均结果，但高度异质性和不一致空间结构的病理组织(如肿瘤)比较困难；随着数据分辨率的提高，即使表面上具有可重复结构的组织，也显示出样本与样本之间的异质性，甚至达到了每个样本都不同的极端水平。因此，空间组学研究的最佳实验设计通常搭配不同但互补的技术。
小编感悟
空间多组学实验设计与数据分析确实存在较大研究难度，目前【中科新生命】布局的时空多组学经过不懈努力开发测试，可实现空间代谢+空间转录+空间蛋白三组学或者两组学的联合方案，同时提供辅助空间组学研究的单细胞转录、单细胞蛋白、单细胞代谢等单细胞层面技术服务，提供从实验设计、实验设备器材、严谨的实验操作再到数据处理分析、图像对齐、图像分割、数据挖掘 “一站式”解决方案，真真正正让空间多组学成为您的发文利器，目前已有高水平空间代谢联合单细胞测序项目见刊，多篇项目成果在投，感兴趣的老师请咨询中科新生命当地销售，我们将为您提供更快、更可靠、更强大、更全面的多组学服务。
展 望
就在几年前，能够绘制组织中每个细胞的分子组成，并在同一实验中调查数百个标记和数百万个细胞，被认为是科学小说而不是科学。现在，单细胞和空间组学技术正在飞速发展，赋予科学家新的能力来研究复杂的生物过程。我们要做的就是评估新型方法的局限性、理想应用领域、如何将良好的实验实践和严格的分析应用于所产生的数据。随着越来越多的实验室获得这些新一代技术，令人难以置信的生物学洞察力就在眼前。
