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TPJ前沿综述 | 空间转录组学推进植物研究进入新时代

2023.09.25 内容来源:华大集团BGI

近日,华大生命科学研究院徐讯研究员团队受邀在国际期刊The Plant Journal上发表了一篇综述文章《Spatial transcriptomics leading the new era in plant research》,从技术发展、技术优势和应用的角度详细介绍了空间转录组学(Spatial Transcriptomics,ST)在植物研究中的最新进展和挑战,以及未来的应用展望。


华大生命科学研究院殷瑞莲博士为第一作者,华大生命科学研究院徐讯研究员和夏科科研究员为共同通讯作者。以下是文章的详细解读。


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文章页面截图


在单细胞方法的应用方面,植物界远远落后于动物和人类领域,这主要与植物组织解剖面临的挑战和现有技术的限制相关。如今,空间转录组学的最新进展使得从空间角度研究源自植物组织的单细胞成为可能。该技术已成功用于识别细胞类型、重建细胞命运谱系以及揭示细胞与细胞之间的相互作用。未来的技术进步将克服样本处理、数据分析和多组学技术集成等方面的挑战。空间转录组学的发展将极大地便利我们增进对植物生物学关键方面的理解。



- ST技术在植物研究中的进展 -

根据空间信息的获取方式,ST技术可分为三类:基于激光捕获显微镜的方法(LCM-seq,Geo-seq)、基于成像的方法(FISSEQ、MERFISH、osmFISH、BaristaSeq、STARmap)、基于原位捕获测序的方法(Visium、HDST、slide-seq、DBiT-seq、Seq-Scope、Stereo-seq)。该篇文章重点关注ST技术的分辨率和组织捕获领域在植物研究中的关键作用。


01 迈向单细胞分辨率

基于显微切割的方法可以实现单细胞甚至亚细胞分辨率,但检测到的基因数量有限。基于图像捕获的方法大多能够实现单细胞分辨率,但受到图像采集时间长且需要复杂设备的限制。大多数原位捕获测序方法的分辨率通常受到捕获点直径的限制。目前能实现单细胞分辨率的原位捕获测序技术有Seq-Scope、Stereo-seq。这些具有单细胞分辨率的ST技术可以推断亚细胞结构并解决细胞异质性。此外,增强的分辨率允许研究细胞相互作用的组织结构模型,例如组成组织的互连细胞网络和细胞之间的受体-配体相互作用网络。


02 厘米级大组织的全景视图

毫米范围内的微阵列阻碍了需要更大规模组织的ST实验。Stereo-seq通过将芯片尺寸扩展至13 cm×13  cm, 实现了厘米级全景视场。大尺寸切片可以完整地描绘大型组织的多个边缘和毗邻关系,为了解组织复杂性和单个切片内细胞的空间组成提供有价值的见解。


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不同ST技术的特点比较



- ST 在植物生物学中的应用 - 

ST技术从空间角度研究植物组织的单细胞特性,包含以下几个方面。


01 鉴定细胞类型

生物学家一直在分析多细胞生物的细胞动力学并破译复杂组织的细胞组成。ST可以通过利用空间位置信息来区分具有相似转录组的细胞类型并进一步对它们进行分类。例如,区分拟南芥叶片的上表皮和下表皮,并提供新的叶片细胞标记基因。


02 构建细胞命运发育谱系

在植物发育过程中,细胞可以分化并发育成各种细胞类型。ST能同时记录转录异质性和细胞的空间坐标,从而能够对细胞命运的发育谱系进行空间重建。


03 细胞间的通讯和相互作用

多细胞生物中的细胞间相互作用调节其活动并保证其有序有效的运行。细胞相互作用分析可以通过使用ST数据筛选具有空间相邻关系的细胞来进行,这可以挖掘关键的细胞间通讯并显示可能的细胞相互作用联系。如ST可用于研究大豆与根瘤菌之间的相互作用机制。

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ST在植物应用中的挑战及未来展望



在过去几年中,ST技术已取得显著进展。但由于植物样本的复杂性和多样性,ST需要改进以下几个方面:(1)取样、冷冻包埋和冷冻切片的方法必须根据取样组织的类型进行修改和优化;(2)开发适用于植物的石蜡切片(FFPE)的ST技术;(3)为植物量身定制单细胞分割算法;(4)开发和优化多组学数据集成算法以识别不同分子层的共同锚点;(5)构建植物的综合参考数据库。


ST技术是植物研究的强大工具,使研究人员能够全面检查组织发育并生成空间蓝图。文中探索ST在植物基础科学中的潜在应用:(1)通过ST推进发育生物学研究,如构建各种植物器官的细胞类型图谱和生长谱系;(2)通过ST解码植物与微生物群的相互作用,如大豆与根瘤菌的共生相互作用机制、植物对病原菌的免疫反应;(3)通过ST分析代谢途径,如药用植物的药用成分合成途径及机制解析。


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T技术在植物应用中的未来展望


总的来说,ST技术的单细胞分辨率和大视野正在推动植物研究进入新时代,通过揭示空间特定转录组特征和解码细胞间通讯,为植物生物学提供新的见解。随着ST的广泛应用,专业分析工具、算法和实验技术将不断发展和改进。未来,将ST与其他空间组学方法相结合将进一步增强我们对植物发育、新陈代谢和微生物群相互作用的理解。