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Nature子刊:整合空間轉錄組學和單細胞測序的新方法

2020/1/15 16:52:25??????點擊:

紐約大學的研究人員近日開發出一種方法,能夠整合空間轉錄組學和單細胞轉錄組學的數據,揭示組織中的細胞空間結構。這項成果于本周發表在《Nature Biotechnology》雜志上。

研究人員表示,他們的方法使用了一種名為多模式交叉分析(MIA)的新過程,與瑞典生命科學實驗室和卡羅林斯卡研究所先前開發的空間轉錄組學方法相比具有更高的分辨率和靈敏度。

文章通訊作者、紐約大學朗格尼醫療中心(NYU Langone Health)的Itai Yanai表示,空間轉錄組學和單細胞RNA測序的缺點互補。利用兩種方法分析樣本,并將每個部分的結果相結合,“你就可以兩全其美”。

Yanai的團隊發現,這種方法可幫助他們在空間背景下繪制細胞類型、細胞亞群,甚至細胞狀態。例如,在胰腺癌組織中,炎性成纖維細胞的周圍往往能發現處于“應激”狀態的腫瘤細胞?!霸S多文章都報道了癌細胞的狀態,人們對此感到困惑,”Yanai說?!拔覀儼l現,如果你掌握空間因素,那么你就可以試著理解它們?!?/span>

紐約大學的團隊提出了一種方法,可以整合每種模式中重要的基因集合。MIA定義了與細胞類型或細胞狀態相關的基因集合。例如,研究人員發現了555個基因,其表達集中在成纖維細胞。在對空間轉錄組學方法的芯片點進行類似分析后,“我們要做的僅僅是詢問重疊是否具有統計學意義,”Yanai說。

研究人員使用了早期的空間轉錄組學方法以及InDrop單細胞RNA測序。不過Yanai表示,MIA可以使用任何平臺產生的RNA-seq圖譜。他建議將MIA與Visium一起用。Visium空間轉錄組學平臺由10x Genomics公司在2019年的下半年推出。Yanai表示,他的實驗室已開始使用這項技術。

不過,作者也指出他們的方法存在一些局限??臻g轉錄組學芯片(大概是6 mm x 6.5 mm)有時候不夠大,無法覆蓋整個組織切片,而玻片上轉錄本的擴散會使結果混淆。

“我們有時會因為將樣本一分為二而失去一些東西,因為空間轉錄組學研究的對象與單細胞測序并不完全相同,”Yanai談道?!拔覀冋J為在同一樣本上開展兩項分析特別重要,因為特定樣本可能含有獨特的亞群和細胞類型?!?/span>

正如研究人員在論文中所做的那樣,研究癌細胞和腫瘤組織是該技術的方向,但Yanai表示,他的實驗室也在研究胎盤樣本。作者表示,這種方法“未來或具有預后價值”,但Yanai不打算申請專利,也不打算商業化。

原文檢索

Moncada, R., Barkley, D., Wagner, F. et al. Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas. Nat Biotechnol (2020) doi:10.1038/s41587-019-0392-8


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