單細(xì)胞及空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序文獻(xiàn)匯總導(dǎo)讀（202109期）

單細(xì)胞測(cè)序

今年9月公布的2022年度科學(xué)突破獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)名單中，開(kāi)發(fā)二代DNA測(cè)序技術(shù)（NGS）的3位科學(xué)家榮獲“生命科學(xué)突破獎(jiǎng)”。得益于高效率的二代DNA測(cè)序技術(shù)，科學(xué)家們得以在第一時(shí)間測(cè)定新冠病毒基因序列，為人類(lèi)對(duì)抗新冠病毒贏得了時(shí)間。實(shí)際上，自1977年第一代DNA測(cè)序技術(shù)（Sanger法）問(wèn)世以來(lái)，基因測(cè)序技術(shù)在無(wú)數(shù)科研人的努力之下，經(jīng)歷了多次變革升級(jí)，從第二代高通量測(cè)序技術(shù)到第三代單分子測(cè)序技術(shù)，再到第四代納米孔測(cè)序技術(shù)。

要了解生命活動(dòng)的本質(zhì)，就需要將測(cè)序的“分辨率”提高到“單細(xì)胞”水平。經(jīng)過(guò)10余年的發(fā)展，基于單細(xì)胞的基因表達(dá)調(diào)控研究正逐漸成為主流，有些技術(shù)甚至已經(jīng)開(kāi)始探索真正的“時(shí)空單細(xì)胞測(cè)序”，即以單個(gè)細(xì)胞為單元，在時(shí)間（細(xì)胞周期）和空間（器官分布）兩個(gè)維度進(jìn)行基因測(cè)序研究，記錄細(xì)胞在原組織中基因表達(dá)調(diào)控的機(jī)制細(xì)節(jié)。

今天SBC小編為大家整理匯編了9月單細(xì)胞測(cè)序高分文獻(xiàn)，一起來(lái)看看單細(xì)胞測(cè)序領(lǐng)域的科研人員又有哪些新發(fā)現(xiàn)吧。

1

文章題目：A multicenter study benchmarking single-cell RNA sequencing technologies using reference samples
中文題目：一項(xiàng)使用參考樣本對(duì)單細(xì)胞 RNA 測(cè)序技術(shù)進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試的多中心研究
影響因子：54.901
作者：Chen W, Zhao Y, Chen X, Yang Z, Xu X, Bi Y, Chen V, Li J, Choi H, Ernest B, Tran B, Mehta M, Kumar P, Farmer A, Mir A, Mehra UA, Li JL, Moos M Jr, Xiao W, Wang C.
引用：Nat Biotechnol. 2021 Sep;39(9):1103-1114. doi: 10.1038/s41587-020-00748-9. Epub 2020 Dec 21.
摘要：比較由不同技術(shù)和不同實(shí)驗(yàn)室生成的各種單細(xì)胞 RNA 測(cè)序 (scRNA-seq) 數(shù)據(jù)集仍然是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。在這里，作者解決了在選擇算法時(shí)需要指導(dǎo)的問(wèn)題，從而對(duì)不同平臺(tái)獲取的各種數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行準(zhǔn)確的生物學(xué)解釋。作者使用兩個(gè)特征明確的細(xì)胞參考樣本（乳腺癌細(xì)胞和 B 細(xì)胞），分別捕獲或混合捕獲，在多個(gè)中心比較了不同的 scRNA-seq 平臺(tái)和幾種預(yù)處理、標(biāo)準(zhǔn)化和批量效應(yīng)校正方法。盡管預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化有助于基因檢測(cè)和細(xì)胞分類(lèi)的可變性，但批次效應(yīng)校正是迄今為止正確分類(lèi)細(xì)胞的最重要因素。此外，scRNA-seq 數(shù)據(jù)集特征（例如，樣本和細(xì)胞異質(zhì)性以及使用的平臺(tái)）對(duì)于確定最佳生物信息學(xué)方法至關(guān)重要。然而，當(dāng)應(yīng)用適當(dāng)?shù)纳�物信息學(xué)方法時(shí)，跨中心和平臺(tái)的可重復(fù)性很高。作者的發(fā)現(xiàn)為在設(shè)計(jì) scRNA-seq 研究時(shí)優(yōu)化平臺(tái)和軟件選擇提供了實(shí)用指導(dǎo)。

2

文章題目：Gene signature extraction and cell identity recognition at the single-cell level with Cell-ID
中文題目：利用Cell-ID在單細(xì)胞水平上進(jìn)行基因特征提取和細(xì)胞識(shí)別
影響因子：54.901
作者：Cortal A, Martignetti L, Six E, Rausell A.
引用：Nat Biotechnol. 2021 Sep;39(9):1095-1102. doi: 10.1038/s41587-021-00896-6. Epub 2021 Apr 29.
摘要：由于與高通量單細(xì)胞測(cè)序相關(guān)的隨機(jī)性，目前探索細(xì)胞類(lèi)型多樣性的方法依賴(lài)于聚類(lèi)的計(jì)算方法，其中異質(zhì)性以細(xì)胞亞群而不是完全單細(xì)胞分辨率為特征。在這里，作者介紹了 Cell-ID，這是一種無(wú)聚類(lèi)的多元統(tǒng)計(jì)方法，用于從單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)中穩(wěn)健提取每個(gè)細(xì)胞的基因特征。作者將 Cell-ID 應(yīng)用于來(lái)自多個(gè)人和小鼠樣本的數(shù)據(jù)，包括血細(xì)胞、胰島和氣道、腸道和嗅覺(jué)上皮，以及全面的小鼠細(xì)胞圖譜數(shù)據(jù)集。作者證明了 Cell-ID 在不同供體、起源組織、物種和單細(xì)胞組學(xué)技術(shù)中是可重復(fù)的，并且可用于跨數(shù)據(jù)集的自動(dòng)細(xì)胞類(lèi)型注釋和細(xì)胞匹配。Cell-ID 改進(jìn)了單個(gè)細(xì)胞水平的生物學(xué)解釋?zhuān)瑥亩�能夠發(fā)現(xiàn)以前未表征的稀有細(xì)胞類(lèi)型或細(xì)胞狀態(tài)。

3

文章題目：Single-cell Ribo-seq reveals cell cycle-dependent translational pausing
中文題目：單細(xì)胞核糖體印記測(cè)序技術(shù)揭示細(xì)胞周期依賴(lài)性翻譯暫停
影響因子：49.962
作者：VanInsberghe M, van den Berg J, Andersson-Rolf A, Clevers H, van Oudenaarden A.
引用：Nature. 2021 Sep;597(7877):561-565. doi: 10.1038/s41586-021-03887-4. Epub 2021 Sep 8.
摘要：單細(xì)胞測(cè)序方法能夠深入分析多種生物體中細(xì)胞類(lèi)型和細(xì)胞狀態(tài)的多樣性。這些工具主要側(cè)重于對(duì)單細(xì)胞的基因組、表觀基因組和轉(zhuǎn)錄組進(jìn)行測(cè)序。然而，盡管最近在單細(xì)胞分辨率的質(zhì)譜檢測(cè)蛋白質(zhì)方面取得了進(jìn)展，但測(cè)量單個(gè)細(xì)胞中的翻譯仍然是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。在這里，在現(xiàn)有流程的基礎(chǔ)上，作者大大提高了這些檢測(cè)的靈敏度，以實(shí)現(xiàn)單細(xì)胞中的核糖體分析。該技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)單密碼子解析。作者通過(guò)證明對(duì)特定氨基酸的限制導(dǎo)致核糖體在編碼該氨基酸的密碼子子集上暫停來(lái)驗(yàn)證該方法。值得注意的是，這種暫停僅在與其細(xì)胞周期狀態(tài)相關(guān)的細(xì)胞亞群中觀察到。作者在非限制性條件下進(jìn)一步擴(kuò)展了這種現(xiàn)象，并檢測(cè)到有絲分裂期間明顯的 GAA 暫停。最后，作者證明了這種技術(shù)對(duì)罕見(jiàn)的原代腸內(nèi)分泌細(xì)胞的適用性。這項(xiàng)技術(shù)為確定翻譯過(guò)程對(duì)看似相同的細(xì)胞之間的多樣性的貢獻(xiàn)邁出了第一步。

4

文章題目：Single-nucleus transcriptome analysis reveals cell-type-specific molecular signatures across reward circuitry in the human brain
中文題目：單核轉(zhuǎn)錄組分析揭示了人腦獎(jiǎng)勵(lì)回路中的細(xì)胞類(lèi)型特異性分子特征
影響因子：17.173

作者：Tran MN, Maynard KR, Spangler A, Huuki LA, Montgomery KD, Sadashivaiah V, Tippani M, Barry BK, Hancock DB, Hicks SC, Kleinman JE, Hyde TM, Collado-Torres L, Jaffe AE, Martinowich K.
引用：Neuron. 2021 Sep 21:S0896-6273(21)00655-3. doi: 10.1016/j.neuron.2021.09.001. Online ahead of print.
摘要：單細(xì)胞基因表達(dá)技術(shù)是研究人腦細(xì)胞類(lèi)型的有力工具，但研究工作主要集中在大腦皮層區(qū)域。因此，作者創(chuàng)建了一個(gè)包含 70,615 個(gè)高質(zhì)量細(xì)胞核的單核 RNA 測(cè)序資源，以生成作為人腦獎(jiǎng)勵(lì)回路關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的五個(gè)人腦區(qū)域的細(xì)胞類(lèi)型的分子分類(lèi)：伏隔核、杏仁核、膝下前扣帶回皮層、海馬和背外側(cè)前額葉皮層。作者首先在伏隔核中鑒定了中間神經(jīng)元和中等多刺神經(jīng)元 (MSN) 的新亞群，并進(jìn)一步表征了杏仁核中強(qiáng)大的 GABA 能抑制細(xì)胞群。對(duì) 107 個(gè)報(bào)告細(xì)胞類(lèi)別的聯(lián)合分析揭示了細(xì)胞類(lèi)型亞結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)錄組動(dòng)力學(xué)的獨(dú)特模式。作者確定了伏隔核中表達(dá) D1 和 D2 的 MSN 的離散亞群，作者將細(xì)胞類(lèi)型特異性富集映射到與精神疾病和成癮相關(guān)的遺傳風(fēng)險(xiǎn)。

5

文章題目：Plant Cell Identity in the Era of Single-Cell Transcriptomics
中文題目：單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)時(shí)代的植物細(xì)胞鑒定
影響因子：16.833
作者：Ryu KH, Zhu Y, Schiefelbein J.
引用：Annu Rev Genet. 2021 Sep 16. doi: 10.1146/annurev-genet-071719-020453. Online ahead of print.
摘要：高通量單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)方法徹底改變了對(duì)單個(gè)細(xì)胞水平的基因表達(dá)的看法，提供了對(duì)其異質(zhì)性、類(lèi)型和功能的新見(jiàn)解。最近，單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)應(yīng)用于植物的技術(shù)挑戰(zhàn)已經(jīng)克服，許多植物器官和組織現(xiàn)在已經(jīng)在單細(xì)胞分辨率下進(jìn)行分析。在這篇綜述中，作者描述了這些研究及其對(duì)作者理解植物細(xì)胞多樣性、分化和活性的影響。作者特別強(qiáng)調(diào)了它們對(duì)植物細(xì)胞特性的影響，包括前所未有的細(xì)胞轉(zhuǎn)變觀點(diǎn)以及稀有和新型細(xì)胞類(lèi)型的定義。作者還指出了單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)在植物中的應(yīng)用和分析的當(dāng)前挑戰(zhàn)和未來(lái)機(jī)遇。

6

文章題目：Single-nucleus transcriptomic landscape of primate hippocampal aging
中文題目：靈長(zhǎng)類(lèi)海馬體衰老的單核轉(zhuǎn)錄組學(xué)圖譜
影響因子：14.87
作者：Zhang H, Li J, Ren J, Sun S, Ma S, Zhang W, Yu Y, Cai Y, Yan K, Li W, Hu B, Chan P, Zhao GG, Belmonte JCI, Zhou Q, Qu J, Wang S, Liu GH.
引用：Protein Cell. 2021 Sep;12(9):695-716. doi: 10.1007/s13238-021-00852-9. Epub 2021 May 30.
摘要：海馬體在學(xué)習(xí)和記憶中起著至關(guān)重要的作用，它隨著年齡的增長(zhǎng)而逐漸退化，在功能上與多種人類(lèi)神經(jīng)退行性疾病有關(guān)。然而，仍然缺乏對(duì)靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物海馬細(xì)胞類(lèi)型衰老影響的系統(tǒng)分析。在這里，作者報(bào)道了靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物海馬體的各種新的與衰老相關(guān)的表型變化。特別是隨著時(shí)間的推移，DNA 損傷和異染色質(zhì)侵蝕增加，同時(shí)蛋白質(zhì)穩(wěn)態(tài)喪失和炎癥加劇。為了了解它們的細(xì)胞和分子原因，作者建立了第一個(gè)靈長(zhǎng)類(lèi)海馬衰老的單核轉(zhuǎn)錄組圖譜。在確定的 12 種細(xì)胞類(lèi)型中，神經(jīng)瞬時(shí)放大祖細(xì)胞 (TAPC) 和小膠質(zhì)細(xì)胞受衰老的影響最大。對(duì)基因表達(dá)動(dòng)力學(xué)的深入剖析揭示了 TAPC 分裂受損和神經(jīng)元功能沿神經(jīng)發(fā)生軌跡受損；此外，衰老小膠質(zhì)細(xì)胞和少突膠質(zhì)細(xì)胞的促炎反應(yīng)升高，以及衰老內(nèi)皮細(xì)胞的凝血途徑失調(diào)，可能導(dǎo)致神經(jīng)發(fā)生的不利微環(huán)境。這種了解靈長(zhǎng)類(lèi)海馬衰老的豐富資源可能會(huì)提供潛在的診斷生物標(biāo)志物和針對(duì)與年齡相關(guān)的神經(jīng)退行性疾病的治療干預(yù)措施。

7

文章題目：Multiplexed single-cell analysis of organoid signaling networks
中文題目：類(lèi)器官信號(hào)網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞多組學(xué)分析
影響因子：13.49
作者：AuthorsSufi J, Qin X, Rodriguez FC, Bu YJ, Vlckova P, Zapatero MR, Nitz M, Tape CJ.
引用：Nat Protoc. 2021 Sep 8. doi: 10.1038/s41596-021-00603-4. Online ahead of print.
摘要：類(lèi)器官是包含多種細(xì)胞類(lèi)型和細(xì)胞狀態(tài)的仿生組織模型。翻譯后修飾 (PTM) 信號(hào)網(wǎng)絡(luò)控制細(xì)胞表型，并且在癌癥等疾病中經(jīng)常失調(diào)。盡管信號(hào)網(wǎng)絡(luò)因細(xì)胞類(lèi)型而異，但在異細(xì)胞類(lèi)器官中研究細(xì)胞類(lèi)型特異性 PTM 的技術(shù)有限。在這里，作者提出了一種多路復(fù)用質(zhì)譜 (MC) 流程，用于對(duì)類(lèi)器官和與成纖維細(xì)胞和白細(xì)胞共培養(yǎng)的類(lèi)器官中的 PTM 信號(hào)傳導(dǎo)和細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行單細(xì)胞分析。作者描述了硫醇反應(yīng)性有機(jī)體條形碼原位 (TOBis) 如何實(shí)現(xiàn)類(lèi)器官培養(yǎng)物的 35 重和 126 重單細(xì)胞比較，并提供飛行時(shí)間 (CyTOF) 信號(hào)分析管道 (CyGNAL) 的細(xì)胞計(jì)數(shù)以計(jì)算細(xì)胞類(lèi)型-特定的 PTM 信令網(wǎng)絡(luò)。TOBis MC 協(xié)議從類(lèi)器官固定到數(shù)據(jù)采集需要大約 3 天的時(shí)間，并且可以在單次 MC 運(yùn)行中從 126 種類(lèi)器官培養(yǎng)物中的數(shù)百萬(wàn)細(xì)胞中生成 >40 種抗體的單細(xì)胞數(shù)據(jù)。

8

文章題目：AMULET: a novel read count-based method for effective multiplet detection from single nucleus ATAC-seq data
中文題目：AMULET：一種新的基于讀取計(jì)數(shù)的方法，用于從單核 ATAC-seq 數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效的多重檢測(cè)
影響因子：13.508
作者：Thibodeau A, Eroglu A, McGinnis CS, Lawlor N, Nehar-Belaid D, Kursawe R, Marches R, Conrad DN, Kuchel GA, Gartner ZJ, Banchereau J, Stitzel ML, Cicek AE, Ucar D.
引用：Genome Biol. 2021 Sep 1;22(1):252. doi: 10.1186/s13059-021-02469-x.
摘要：由于數(shù)據(jù)稀疏和有限的動(dòng)態(tài)范圍，檢測(cè)單核 (sn) ATAC-seq 數(shù)據(jù)中的多重峰具有挑戰(zhàn)性。AMULET (ATAC-seq MULtiplet Estimation Tool) 枚舉在整個(gè)基因組中具有兩個(gè)以上唯一比對(duì)讀數(shù)的區(qū)域，以有效檢測(cè)多重峰。作者通過(guò)在人類(lèi)血液和胰島樣本中生成 snATAC-seq 數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估該方法。AMULET 具有高精度（通過(guò)基于供體的多路復(fù)用估計(jì)）和高召回率（通過(guò)模擬多重峰估計(jì)），與替代方案相比，當(dāng)達(dá)到每個(gè)細(xì)胞核 25K 中值有效讀取的特定讀取深度時(shí)，最有效地識(shí)別多重峰。
 

空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序
空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)領(lǐng)域不僅發(fā)文數(shù)量日益增多，成為學(xué)術(shù)界備受矚目的對(duì)象，應(yīng)用方向和產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)展也在不斷加速。技術(shù)的不斷進(jìn)步對(duì)于理解細(xì)胞生物學(xué)、發(fā)育生物學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、腫瘤生物學(xué)等關(guān)鍵方面都意義重大。在生物學(xué)中，空間概念被用來(lái)描述交互式的生物網(wǎng)絡(luò)，具有重要的意義。而單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)與空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序兩個(gè)技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用也是必然的發(fā)展趨勢(shì)。

9月空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序高分文章又有哪些呢？一起來(lái)看看吧。

1

文章題目：Adipocyte heterogeneity revealed by spatial transcriptomics of human adipose tissue: Painting and more
中文題目：人類(lèi)脂肪組織空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)揭示的脂肪細(xì)胞異質(zhì)性
影響因子：27.283
作者：Langin D.
引用：Cell Metab. 2021 Sep 7;33(9):1721-1722. doi: 10.1016/j.cmet.2021.08.011.
摘要：脂肪組織由脂肪細(xì)胞和來(lái)自間質(zhì)血管部分的細(xì)胞組成。在本期《細(xì)胞代謝》(Cell Metabolism)中，Bäckdahl等人(2021年)利用空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)首次提供了人類(lèi)脂肪組織結(jié)構(gòu)的一瞥。作者確定了具有特定代謝特征的不同脂肪細(xì)胞亞群。

2
文章題目：NLRP3 Inflammasome Mediates Immune-Stromal Interactions in Vasculitis
中文題目：NLRP3炎性體介導(dǎo)血管炎中的免疫-基質(zhì)相互作用
影響因子：17.362
作者：Porritt RA, Zemmour D, Abe M, Lee Y, Meena Narayanan M, Teixeira de Carvalho T, Gomez AC, Martinon D, Santiskulvong C, Fishbein MC, Chen S, Crother TR, Shimada K, Arditi M, Noval Rivas M.
引用：Circ Res. 2021 Sep 14. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.121.319153. Online ahead of print.
基本原理：NLRP3 激活和 IL-1β 產(chǎn)生與川崎病 (KD) 發(fā)病機(jī)制有關(guān)，但是仍然缺乏對(duì)參與心血管病變發(fā)展的分子網(wǎng)絡(luò)和細(xì)胞亞群的詳細(xì)研究。
目的：在這里，在 KD 血管炎的小鼠模型中，作者使用單細(xì)胞 RNA 測(cè)序和空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)來(lái)確定發(fā)炎血管組織的細(xì)胞圖譜。方法和結(jié)果：作者觀察到與 Nlrp3 和 Il1b 表達(dá)增加相關(guān)的小鼠 KD 心血管病變中先天性和適應(yīng)性免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)。單核細(xì)胞、巨噬細(xì)胞和樹(shù)突狀細(xì)胞是 IL-1β 的主要來(lái)源，而成纖維細(xì)胞和血管平滑肌細(xì)胞 (VSMC) 表達(dá)高水平的 IL-1 受體。發(fā)炎冠狀動(dòng)脈周?chē)��?1 型 VSMC 經(jīng)歷表型轉(zhuǎn)換成為 2 型 VSMC，其特征在于與收縮減少和遷移和增殖增強(qiáng)相關(guān)的基因表達(dá)變化。VSMCs 上 IL-1β 信號(hào)的遺傳抑制有效地減弱了 VSMCs 2 型表型轉(zhuǎn)換和小鼠 KD 血管炎期間心血管病變的發(fā)展。此外，NLRP3 的藥理抑制可防止心血管炎癥的發(fā)展。
結(jié)論：作者的研究揭示了與鼠 KD 心血管病變中 IL-1β 產(chǎn)生和信號(hào)傳導(dǎo)有關(guān)的細(xì)胞多樣性，并為靶向 NLRP3 以抑制與 KD 相關(guān)的心血管病變的治療策略提供了理論依據(jù)。

3

文章題目：DSTG: deconvoluting spatial transcriptomics data through graph-based artificial intelligence
中文題目：DSTG：通過(guò)基于圖的人工智能反卷積空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)
影響因子：11.621
作者：Song Q, Su J.
引用：Brief Bioinform. 2021 Sep 2;22(5):bbaa414. doi: 10.1093/bib/bbaa414.
摘要：空間轉(zhuǎn)錄組學(xué) (ST) 的最新發(fā)展能夠?qū)⒔M織切片中不同點(diǎn)的空間信息與每個(gè)點(diǎn)內(nèi)細(xì)胞的 RNA 豐度相關(guān)聯(lián)，這對(duì)于理解組織細(xì)胞結(jié)構(gòu)和功能尤為重要。然而，對(duì)于這樣的 ST 數(shù)據(jù)，由于一個(gè)點(diǎn)通常比單個(gè)細(xì)胞大，在每個(gè)點(diǎn)測(cè)量的基因表達(dá)來(lái)自具有異質(zhì)細(xì)胞類(lèi)型的細(xì)胞的混合物。因此，需要解開(kāi)每個(gè)點(diǎn)的 ST 數(shù)據(jù)，以揭示該空間點(diǎn)的細(xì)胞組成。在這項(xiàng)研究中，作者提出了一種新方法，稱(chēng)為通過(guò)基于圖的卷積網(wǎng)絡(luò)（DSTG）對(duì)空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進(jìn)行解卷積，以準(zhǔn)確地對(duì)每個(gè)點(diǎn)觀察到的基因表達(dá)進(jìn)行解卷積并恢復(fù)其細(xì)胞構(gòu)成，從而實(shí)現(xiàn)高級(jí)分割并揭示空間組織內(nèi)細(xì)胞異質(zhì)性的結(jié)構(gòu)。DSTG 不僅在不同協(xié)議生成的合成空間數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，而且可以有效識(shí)別小鼠皮質(zhì)層、海馬切片和胰腺腫瘤組織中細(xì)胞的空間組成�？傊�，DSTG 基于空間定位準(zhǔn)確地揭示了細(xì)胞狀態(tài)和亞群。

4

文章題目：NovoSpaRc: flexible spatial reconstruction of single-cell gene expression with optimal transport
中文題目：NovoSpaRc：基于單細(xì)胞基因表達(dá)進(jìn)行空間重建
影響因子：13.49
作者：Moriel N, Senel E, Friedman N, Rajewsky N, Karaiskos N, Nitzan M.
引用：Nat Protoc. 2021 Sep;16(9):4177-4200. doi: 10.1038/s41596-021-00573-7. Epub 2021 Aug 4.
摘要：單細(xì)胞 RNA 測(cè)序 (scRNA-seq) 技術(shù)徹底改變了現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)科學(xué)。一個(gè)基本的挑戰(zhàn)是結(jié)合空間信息來(lái)研究組織和空間基因表達(dá)模式。在這里，作者描述了使用 novoSpaRc 的詳細(xì)協(xié)議，novoSpaRc 是一種計(jì)算框架，可將細(xì)胞概率分配到組織位置。該框架的核心是一個(gè)結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)假設(shè)，即物理接近的細(xì)胞共享相似的基因表達(dá)譜。給定 scRNA-seq 數(shù)據(jù)，novoSpaRc 基于此假設(shè)空間重建組織，并且可選地，通過(guò)包括標(biāo)記基因的參考圖譜來(lái)改進(jìn)重建。
作者描述了novoSpaRc 算法及其在開(kāi)源 Python 包 (https://pypi.org/project/novosparc) 中的實(shí)現(xiàn)。NovoSpaRc 在<5 分鐘內(nèi)將 10,000 個(gè)細(xì)胞的 scRNA-seq 數(shù)據(jù)集映射到 1,000 個(gè)位置。作者描述了使用 novoSpaRc 基于結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)假設(shè)和人類(lèi)骨肉瘤培養(yǎng)細(xì)胞基于標(biāo)記基因信息重建 Corti de novo 小鼠器官獲得的結(jié)果，并提供了程序中果蠅胚胎重建的分步指南，以證明如何將這兩種策略結(jié)合起來(lái)。

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