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[转录组] 空间转录组应用解析——组织发育机制探索

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发表于 2022.11.24 09:41:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
在此前的微信文章中,我们聊到过空间转录组在微环境解析中的应用。而微环境是一个具有很强的变化空间的议题。组织发育就是微环境变化十分快的一个过程,这个过程涉及到的细胞分化、组织分化和器官形成都伴随着多样的细胞类型演化、细胞互作和细胞空间位置变化。

这个过程可以很好得利用空间转录组技术来进行解决,比较早应用的空间技术TOMO-seq也是主要在胚胎发育研究中得到了应用[1]。现阶段的空间转录组则可以更好得覆盖多个组织发育阶段,对组织发育过程中的基因和细胞变化提供更全面的数据呈现。

样本采集

组织发育是一个相对线性的过程,从未分化状态向功能状态分化。样本在这个过程中包含了两条线:一条是时间线,样本细胞从多能态分化向单能态,从分生状态向功能组织,例如干细胞分化为成纤维细胞,原肠胚发育为胚胎;另一条是空间线,样本从简单形态向复杂形态转变,例如外胚层发育为脊椎。这两条线也就构成了样本采集时主要考虑的两个维度。

在时间维度上,需要选择不同的分化时间点。这个是相对比较好理解的,毕竟是组织发育研究中的经典设计方法。只是需要提醒一点的是,空间转录组毕竟是一个比较贵的技术,所以在时间点选择上其实不宜过密,而应该尽可能选择具有代表性的时间点的样本,这个代表性往往就是指某一个典型特征出现的时候。例如Asp M等在研究心脏发育的时候,就选择了怀孕4.5周、6.5周和9周的胎儿心脏,这三个时间点分别对应心脏初具形态、心房心室形成和瓣膜系统形成[2]。这样的采样方式可以使得样本具有一定的上个阶段的特征残留,同时在发育时间点上具有重要代表性,可以更好地描述组织发育过程。


图1 心脏发育研究采样时间点

在空间维度上,则需要重点考虑组织形态在时间线上的相似性。“空间”这个概念虽然提供了一个很好的分析角度,但是也带来了比较高的复杂度。就如我们前文所说的切片深度带来的解剖差异一样,切片之间的差异性再叠加上时间线,会使得数据进一步变得复杂。所以,我们在进行空间维度的样本选择时,保证切片直接结构的相似性,可以有效降低复杂性。例如Asp M等和Mantri M等在做心脏发育时,都是从心脏成型之后开始取样,而不会再向前面的时间点去对原始心管甚至中胚层进行采样,因为这两个与心脏的形态差距过大,在后续分析时难以将原始心管的组织区域与心脏的结构形成对应,徒增数据分析的难度[2,3]

分析思路

在组织发育研究的过程中,有两个问题是最受到关注的:一是组织在发育过程中如何演变,二是确定是什么基因促进了组织发育这一过程。前者是对空间图谱的时间线解读,后者则是定量分析的时间线解读。所以,整体分析思路是以定性分析入手,定位分析构图,定量分析解图。

定性分析的主要目标是对spot的定性,也就是解答第一个问题——组织演变过程。通过spot鉴定和堆叠图以数据直观呈现组织在发育过程中发生的变化,这一点其实和单细胞转录组的方式比较相似,只是空间转录组呈现的是组织区域的变化,单细胞转录组呈现的细胞类型的变化。所以,我们可以进一步将空间转录组和单细胞转录组进行结合,针对某些特定区域的细胞构成进行解析,或者针对某些特定细胞类型在空间上的分布特征进行解析。这两个途径都可以在更精细的角度来诠释组织演变过程。

定量分析的主要目标是对基因驱动的探索。最基础的分析内容便是差异基因分析,以spot亚群之间的差异基因来直接体现不同spot群体之间的异质性特征,这种异质性也就直接体现了不同区域的分子特征,基因进一步可以和功能进行挂钩,当然这是一个需要一定的先验经验作为积累的分析方式。后续,我们可以将时间线也进一步整合进来。空间转录组的数据点太多,不适合趋势分析;同时同一张切片的组织之间不一定存在的分化关系也使得拟时分析缺乏合适的生物学解释。所以,我们通常使用共表达分析来建立基因表达模块,将大量基因简化为少量的基因模块,以基因模块的时间线变化来找寻相关的基因,后续,可以通过对模块的核心挖掘来找寻特定发育时间点的关键基因。同时每一个模块内的基因之间本就存在的调控关系也为解释基因的驱动机制和调控机制提供了直接的挖掘渠道。

定位分析的主要目标是基因与空间区域的关联。空间图谱在定位分析中占主要内容,细胞的空间分布图谱和模块活性值的空间分布图谱共同体现了细胞和基因在发育过程中的动态变化特征,两者的共定位也进一步确定了基因对细胞分化的促进作用。相较于前两者,定位分析更加直接地体现了细胞、基因与空间、发育的直接联系。

Mantri M等对鸡心脏发育的研究也为我们提供了另一个定量分析思路,即结合单细胞转录组的数据。文章以单细胞转录组数据来进行拟时分析,挖掘相关驱动基因,再将拟时间值映射到空间转录组数据中,形成空间转录组的拟时分析,再通过基因与拟时间值的显著性检验,探索时空相关的基因。这种方式比较好得将拟时分析应用于空间转录组。[4]后续我们也会对这篇文章做具体的解读。

图2 空间转录组拟时分析思路

小结
组织发育是一个时空变化的过程,谱系追踪开启了发育研究的大门,单细胞转录组的拟时分析提供了一个高效探索的利器,空间转录组则是提供了一个还原组织基因图谱的捷径。如今,单细胞与空间转录组的结合实现了高通量的原位基因挖掘,谱系追踪则实现了分化研究的有效验证。人类细胞图谱计划如今也将空间图谱作为一个重要的绘制内容,可见空间(原位)的组织发育图谱对研究发育具有重大意义。后续我们能基于这个图谱挖掘出多少可以解释组织发育或者诱导分化的基因和靶点才是这个方向的主要应用情景。

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参考文献

[1] J.P. Junker et al., Genome-wide RNA Tomography in the zebrafish embryo. Cell. 2014 Oct 23;159(3):662-75. doi: 10.1016/j.cell.2014.09.038. PMID: 25417113.
[2] M. Asp et al., A Spatiotemporal Organ-Wide Gene Expression and Cell Atlas of the Developing Human Heart. Cell, vol. 179, no. 7, pp. 1647-1660.e19, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.cell.2019.11.025.[3] M. Mantri et al., Spatiotemporal single-cell RNA sequencing of developing chicken hearts identifies interplay between cellular differentiation and morphogenesis. Nat Commun, vol. 12, no. 1, Dec. 2021, doi: 10.1038/s41467-021-21892-z.


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本文作者:基迪奥-L.L

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