近日，山东大学生殖医学研究中心陈子江/赵涵/赵世刚等团队利用华大自主研发的时空组学技术Stereo-seq进行了卵巢单细胞纳米级空间RNA测序，以研究卵巢微环境（ovarian microenvironment，OME）在不同类型的肥胖下的变化。该研究提供了单细胞分辨率下卵巢细胞的全面动态空间图谱，揭示了OME中先前未知的空间复杂性及其在肥胖过程中的特定表达状态，为理解肥胖在OME中的生物学重要性提供了有价值的见解。
在此，我们特邀文章的第一作者姜永辉博士，为大家分享研究背后的故事。
Q. 姜博好，首先恭喜咱们团队成功绘制了肥胖应激下卵巢全景单细胞分辨率空间图谱，您能分享下这项研究的背景和意义吗？
姜永辉博士：肥胖已经成为全球公共卫生问题，对女性生殖健康更是构成了严峻挑战。卵巢作为女性生殖系统中的最重要器官之一，其由多种细胞组成，这些细胞之间相互协同作用，共同维持着女性的正常生育能力。清楚的了解肥胖对卵巢微环境的影响对改善女性生殖健康具有重要意义。
Q. 当初基于怎样的契机选择和华大时空组学开展合作？
姜永辉博士：早在2020年，我们就开展了不同类型肥胖状态下卵巢单细胞转录组测序研究。但随着数据分析挖掘的深入，我们遇到了一个难题就是卵巢内的卵泡发育是一个具有时空特异性的高度动态变化的过程，单细胞转录组测序虽然可以很好的观察到细胞群比例的变化，但是在准确界定卵巢细胞类型上还不完美。迫切需要一种高分辨率的方法能够捕获到具有空间信息的单细胞转录数据来帮助我们精确定义各细胞亚群。机缘巧合，我们有幸遇见华大新研发的时空组学技术，与华大时空组学的同事交流后，我们当机立断选择了和华大时空组学开展合作。
Q. 这项研究根据整体的空间分析评估了卵巢细胞类型的相应空间位置，首次建立了饮食和遗传诱导肥胖的卵巢单细胞分辨率全景图谱，对未来的研究有哪些影响？带来了哪些启发？
姜永辉博士：如前所述，肥胖对女性生殖健康产生诸多不利影响，但对整个卵巢微环境的具体影响并不清楚。通过对饮食和遗传诱导的肥胖卵巢进行了全面分析，我们发现，两种肥胖对卵巢微环境的影响并不相同。简单来说，饮食诱导的肥胖主要是影响细胞功能；而遗传因素诱导的肥胖是“严重”的，无论是卵巢细胞数目还是功能均发生了明显的变化。
我们的数据已经全部公开分享，希望能成为帮助各位老师理解肥胖对卵巢影响的一个参考数据集。在分析这些数据时，我们依然有很多困惑的地方，比如长期高脂饮食诱导对卵巢的影响如何，FOXO1是不是联系生殖与代谢的桥梁分子等。期待更多人参与进来一起研究。
Q. 该研究对未来的疾病研究和精准医疗有哪些意义？
姜永辉博士：提及疾病，除了肥胖本身的影响外，比如我一直研究的多囊卵巢综合征（PCOS），大多伴发肥胖问题。近几年孟德尔随机化研究也提示BMI是PCOS的因。临床上PCOS表现为自然排卵障碍，超促排卵敏感，容易发生卵巢过度刺激。
而我们这项研究发现，不同类型肥胖应激下，颗粒细胞发育及其对FSH敏感性存在显著差异。转录因子FOXO1是介导这种差异变化的关键调控因子。FOXO1在PCOS发生发展中的作用如何？有没有可能成为改善PCOS卵泡发育障碍的关键靶点，目前我们跟中科院动物所高飞老师正在就此展开深入研究，期待有更多的结果跟大家分享。
Q. 我们了解到，研究中利用Stereo-seq对饮食和遗传诱导的肥胖小鼠进行了空间转录组测序及分析，共鉴定出八种细胞类型，并进行了相关的空间定位，您能分享下Stereo-seq在这项发现中具体起到了哪些作用吗？
姜永辉博士：Stereo-seq纳米级的分辨率可谓是在国际上遥遥领先，在本项目中与单细胞转录组数据相辅相成。最大的益处当属帮我们对颗粒细胞做了卵泡发育阶段的注释，这不同于功能注释或者基因表达模式的注释。当拿到确切的具有卵泡发育时期的颗粒细胞单细胞转录数据后，我们可以进一步的去动态分析肥胖如何影响卵泡发育和颗粒细胞分化等科学问题。
Q. 相较于同类技术，Stereo-seq可以同时实现纳米级分辨率和厘米级全景视场，这些优势为本次研究提供了哪些新的视角或者维度？
姜永辉博士：Stereo-seq的优势在于分辨率高，视场大。就本研究而言，我们可以看到卵巢切片的全景空间转录图谱，这个分辨率可以真正意义上做到单细胞水平，同时我们可以看到我们先前关注的多个卵巢功能基因在卵巢空间水平的变化，这些“可视化”的组学数据更加生动和直观，为我们后续的功能机制研究提供了有效参考。
Q. 我们团队在本次研究中还遇到了哪些印象深刻的挑战？可以分享下您处理的经验吗？
姜永辉博士：在实验过程中，我们可以在一张芯片上同时放四个卵巢，有效节约了成本同时减少了批次效应，一举多得。在数据分析方面，我们花了相当大的精力对卵巢颗粒细胞进行注释。2020年的时候我们可以借鉴的卵巢单细胞数据非常少，而且并没有一个相对清晰的注释。无论是使用基因集功能富集而命名还是使用基因表达模式而命名都不能让我们满意。随着Stereo-seq的引入，我们对两种组学的数据进行了联合分析，同时结合组织学和部分前人发表的bulk-RNA seq数据，最终获得了依据卵泡发育阶段而注释的颗粒细胞亚群。有了这个精准的注释，后面一系列分析就显得不那么困难了。
Q. 时空组学技术的应用会伴随着海量数据的产生，在这项研究中，您和团队在整合数据分析、呈现准确空间方面有什么经验可以分享吗？华大时空组学在这些方面体现了哪些优势呢？
姜永辉博士：首先我们对时空组学数据进行了单独分析，对细胞类型进行初步的鉴定，发现时空组学的细胞类型和单细胞转录组学鉴定的细胞类型一致性很高。进一步我们对两组数据进行整合，采用的是Seurat映射的整合方法。得益于高质量、高分辨率的时空组学数据，我们得到了较好的整合结果，单细胞下注释的细胞类型均能较好的对应其相应的空间位置。各个颗粒细胞亚群也都符合HE染色下观察到的不同级别卵泡的位置。正是Stereo-seq更高的精度和准确度，帮助我们进一步确定细胞亚型，对后续的高级分析提供了很大的优势。
Q. 近年来，空间组学技术迅猛发展，已经助力生殖、内分泌、代谢等疾病研究取得了众多突破性进展，您对该类技术在生殖与代谢相关的疾病研究和临床防治方面有哪些展望？
姜永辉博士：我们有限的研究也只是为领域揭开了小小的一块面纱，生殖与代谢交互作用，关系复杂，有大量科学问题亟待解决。空间组学技术的发展为我们的研究工作增添了一双眼睛，可以多一个维度的去看微观变化，但是这些发现还相对片面。对于组织器官来讲，单切面层次并不能很好的代表全组织器官的变化。空间组学技术在未来可能会往“宽度”上进一步扩展，比如3D空间转录组技术的发展等。这些突破性的前言技术进展终究为临床基础研究工作带来便捷。
