1. conda安裝
wget?https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh
下載完成之后運行(按提示安裝)
sh Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh
安裝完成后執行以下命令
source ~/.bashrc
2. 環(huán)境配置
conda create -n (環(huán)境名) python=3.9
激活環(huán)境:
conda activate (環(huán)境名)
添加鏡像源
conda config –add channels?https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config –add channels?https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config –add channels?https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –add channels?https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
查看鏡像源
conda config –show channels
3. 安裝python模塊
conda install numpy=1.23.4
conda install opencv=4.7.0
conda install pandas=2.2.2
conda install matplotlib=3.8.4
conda install tqdm=4.66.4
conda install seaborn=0.12.2
conda install tifffile
conda install scanpy=1.9.8
4. 軟件安裝
conda install samtools=1.18 sambamba=1.0.1 bedtools=2.31.1
conda install macs2=2.2.7.1
conda install deeptools=3.5.5
conda install ucsc-bedgraphtobigwig=472
conda install bwa=0.7.17
conda install bioconda::cutadapt=5.0
conda install bioconda::ucsc-bedsort
conda install bioconda::ucsc-bedclip
5. 安裝指定R版本(v4.3)
conda install -c conda-forge r-base=4.3.1
6. 安裝指定R包
conda install -c conda-forge r-signac=1.14.0
conda install -c conda-forge r-seurat=4.3.0
conda install bioconda::bioconductor-rtracklayer=1.62.0
conda install -c conda-forge r-kableextra=1.4.0
conda install -c conda-forge r-optparse=1.7.5
conda install -c conda-forge r-this.path=2.7.0
conda install conda-forge::r-r.utils
conda install conda-forge::r-devtools=2.4.5
options(timeout = 9999999999999)
devtools::install_github(“davidsjoberg/ggsankey”)
install.packages(‘DT’)
參考基因組需要使用bwa進(jìn)行建庫(流程使用bwa比對)
gtf文件中需包含gene_id,gene_name,gene_biotype/gene_type
人和小鼠基因組推薦使用:
https://www.10xgenomics.com/support/software/cell-ranger-arc/latest/release-notes/reference-release-notes
refdata-cellranger-arc-GRCh38-2020-A-2.0.0
refdata-cellranger-arc-mm10-2020-A-2.0.0
其他基因組可自行選擇版本。
配置文件可參考config.txt進(jìn)行填寫(xiě),內容說(shuō)明如下:
## fq數據路徑,FQ1為read1文件路徑,FQ2為read2文件路徑
FQ1 /path/to/read_1.fq.gz
FQ2 /path/to/read_2.fq.gz
## 芯片解碼文件路徑
FLU /path/to/flu_info.txt
## 組織明場(chǎng)圖片路徑
HE /path/to/HE.tif
#INSIDE 1 #是否扣除組織內部空白區域,默認1扣除,選0為保留
## 組織熒光圖片路徑
#FL /path/to/FL.tif #組織熒光圖,和HE圖二選一
#FLC -1 #熒光圖顏色通道,值為0,1或2,選擇-1為自動(dòng)判斷
## 組織區域文件路徑
JSON /path/to/roi.json #如不給定,則流程會(huì )自動(dòng)使用上面的圖片進(jìn)行識別,自動(dòng)識別建議使用熒光圖
## 參考基因組文件
GenomeVer xxxx #版本信息,出現在報告中
Ref /path/to/ref/genome.fa #基因組fa文件
Gtf /path/to/ref/gene.gtf #基因組gtf文件
SPECIES human #物種文件,人和小鼠分別為human/mouse,其他物種自行給定
## 輸出結果及輸出文件前綴
OUTDIR /path/to/result/dir/
PREFIX outfile-prefix
## barcode 類(lèi)型,S3000芯片無(wú)特殊情況為V2
BCType V2
## 線(xiàn)程數
Threads 8
## cs序列類(lèi)型,無(wú)特殊情況為cs12
CSType cs12
在配置好的環(huán)境中,運行命令:
/path/to/BSATAC -c config.txt -s 0
其中 -c 是配置文件,-s 是所選擇運行的步驟,0是全部運行
outdir/
├── 01.fastq2BcUmi # barcode識別目錄
├── 02.LinkBcChip # 芯片barcode對應
├── 03.AllheStat # 多級分辨率和組織區域處理
├── 04.Cutadapt # 接頭過(guò)濾
├── 05.Mapping # reads比對結果
├── 06.Fragment # Fragment分析
├── 07.WebReport # 網(wǎng)頁(yè)版報告
├── BSTViewer_project # 收集的結果目錄
└── prefix # 芯片原始barcode結果
注意說(shuō)明,當前分析需要百創(chuàng )智造的空間RNA和空間ATAC分析流程輸出的結果?。?!
空間RNA和空間ATAC的主要結果各自存儲在BSTViewer_project文件下。
1. FiJi對齊
1.1:百創(chuàng )智造空間ATAC與空間轉錄組聯(lián)合分析之切片對齊概述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1903040885328945604
1.2:百創(chuàng )智造空間ATAC與空間轉錄組聯(lián)合分析之切片對齊前圖像生成-01
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1898370805919903880
1.3:百創(chuàng )智造空間ATAC與空間轉錄組聯(lián)合分析之FIJI中手動(dòng)對齊切片-02
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1903079101796941928
1.4:百創(chuàng )智造空間ATAC與空間轉錄組聯(lián)合分析之切片上點(diǎn)的映射-03
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1903081341429452952
1.5:百創(chuàng )智造空間ATAC與空間轉錄組聯(lián)合分析之Level1向其他level水平的點(diǎn)映射-04
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1907854262597321846
其它: Fiji的下載與安裝(windows 10)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/18027378723
特殊說(shuō)明:軟文詳細講解了對齊的原理,腳本實(shí)現以及結果說(shuō)明。其中,軟文中涉及的腳本存在?[SpatialATAC/v1.0.2/fragment/ImageJ_FJ] 中。
2. 聯(lián)合分析
2.1 配置文件說(shuō)明
配置文件可參考config.yaml?[SpatialATAC/v*/fragment/Joint_analysis/v*/]?進(jìn)行填寫(xiě),內容說(shuō)明如下:
ATAC和RNA分析路徑(一級目錄下)
ATAC_analysis path/BSTViewer_project/
RNA_analysis path/BSTViewer_project/
######映射文件(通過(guò)Image Fiji獲取)(默認讀取L18 L9 L7 L5四個(gè)水平的結果)Fiji path/
輸出路徑 outdir path/analysis
##其它參數 alpha 0.1 ##透明度,范圍是0-1 logfc 0.1
2.2 流程執行
perl Joint_main_v1.2.pl -c config.yaml -s 0
其中 -a -b -c 是配置文件,-s 是所選擇運行的步驟,0是全部運行
perl Joint_main_v1.2.pl
Usage:
-a spatial config ##空間轉錄組主流程的配置文件
-b atac config ##空間ATAC主流程的配置文件
-c joint config ##聯(lián)合分析的配置文件(見(jiàn)2.1)
-s run step
step number:
0: run all step
1: Joint analysis
2: Joint report
3: total report
2.3 結果說(shuō)明
L*_alignment/
├── L*_Joint_marker_gene.csv ##聯(lián)合分析marker基因
├── L*_joint.rds ##rds文件
├── L*_Sankey_plots.pdf ##?;鶊D
├── L*_Sankey_plots.png
├── L*_heatmap.pdf ##marker基因熱圖
├── L*_heatmap.png
├── L*_CoveragePlot.pdf ##基因組瀏覽器圖
├── L*_CoveragePlot.png
├── L*_Spatial_ATAC.cluster.pdf ##ATAC聚類(lèi)圖
├── L*_Spatial_ATAC.cluster.png
├── L*_Spatial_Joint.cluster.pdf ##聯(lián)合分析聚類(lèi)圖
├── L*_Spatial_Joint.cluster.png
├── L*_Spatial_RNA.cluster.pdf ##RNA聚類(lèi)圖
└── L*_Spatial_RNA.cluster.png
**特殊說(shuō)明**
1. L*_joint.rds 中存在3個(gè)assay,分別是:ATAC(peak矩陣),Spatial(表達矩陣),RNA(活性矩陣)。
2. 結果生成2個(gè)報告:聯(lián)合分析的報告,以及Spatial、ATAC以及聯(lián)合分析的匯總報告

BH1000時(shí)空成像系統
空間轉錄組測序技術(shù),其核心在于將測序數據與精確的成像相結合。然而,實(shí)踐中我們有時(shí)會(huì )不自覺(jué)地將焦點(diǎn)過(guò)度集中在測序數據上,而忽略了同樣關(guān)鍵的成像環(huán)節。在空間轉錄組實(shí)驗的全過(guò)程中,其中有三個(gè)關(guān)鍵步驟需要成像:

結構確認
在樣本完成質(zhì)檢并合格后,需要對研究的目標區域進(jìn)行確認,可以利用BH1000進(jìn)行高清(標配高品質(zhì)平場(chǎng)復消色差物鏡,20×物鏡,數值孔徑N.A.≥0.8,?同時(shí)最多支持拓展4個(gè)物鏡)的明場(chǎng)成像來(lái)進(jìn)行判斷。
組織優(yōu)化
通過(guò)BH1000快速(20X,8mm*8mm,小于50S)得到高清明場(chǎng)圖像與高清的熒光(支持7個(gè)熒光通道,各通道有獨立傳感器,電動(dòng)切換,標配明場(chǎng)、?DAPI、FITC和CY3)成像結果來(lái)選擇最優(yōu)的透化時(shí)間(需要選擇熒光最亮且符合相應明場(chǎng)結構無(wú)明顯逸散的梯度)

基因表達
可以利用BH1000對明場(chǎng)及熒光掃描過(guò)程中經(jīng)常出現的拼接錯誤進(jìn)行校準(自主研發(fā)BMCHiper軟件,搭配自研半透半返模塊,實(shí)現圖像無(wú)錯校準),得到原片無(wú)錯高清的熒光圖像與原片無(wú)錯高清的明場(chǎng)圖像,為后續空間數據準確的定位和可視化提供基礎,使得復雜的轉錄組數據能夠轉化為最直觀(guān),最精準的生物學(xué)見(jiàn)解。

BMKMANU BH1000是專(zhuān)門(mén)適配精準空間組學(xué)BMKMANU S系列產(chǎn)品的成像系統,它不僅可以實(shí)現各類(lèi)物種及各類(lèi)玻片標本的快速全切片掃描成像,還能能夠滿(mǎn)足百創(chuàng )空間組學(xué)中各個(gè)實(shí)驗環(huán)節的成像需求,更能搭配使用百創(chuàng )細胞分割算法,結合其輸出的原片無(wú)錯高清明場(chǎng)成像,原片無(wú)錯高清熒光成像實(shí)現精準空間單細胞分割。

產(chǎn)品參數

產(chǎn)品優(yōu)勢

用戶(hù)友好型界面,可實(shí)現一鍵式操作,自動(dòng)對焦、自動(dòng)掃描,圖像質(zhì)量?jì)?yōu)異

50S內可完成8mm*8mm 20X掃描,支持掃描25mm*60mm,原片明場(chǎng)及原片熒光成像

多層掃描:支持多景深模式和融合模式

支持多區域掃描

精準細胞分割:內嵌圖像校準模式,可以實(shí)現對圖像進(jìn)行校準拼接,直接輸出原片無(wú)錯圖像

七通道多色熒光

拓展應用范圍
“療猘犬咬人方,仍殺所咬犬,取腦敷之,后不復發(fā)”—東晉?葛洪《肘后備急方》
這是最早關(guān)于人類(lèi)免疫學(xué)應用的記錄。公元前?400?年,中國可能已有人痘苗接種預防天花的方法,到?16?世紀明朝隆慶年間,人痘接種法得到重大改進(jìn)并廣泛應用,17?世紀傳入俄國、朝鮮、日本、土耳其和英國等國家,至18世紀末結束經(jīng)驗免疫學(xué)時(shí)期,隨后免疫學(xué)又經(jīng)歷了經(jīng)典免疫學(xué)時(shí)期,近代免疫學(xué)時(shí)期,直到1965年/1968年?B細胞/T細胞的發(fā)現開(kāi)啟了現代免疫學(xué)時(shí)期。

隨著(zhù)免疫學(xué)的逐步發(fā)展,免疫組學(xué)技術(shù)也隨之進(jìn)入了迅速發(fā)展的時(shí)期,先后發(fā)展出了標記免疫組技術(shù)、免疫組化技術(shù)、Bulk?T/BCR測序技術(shù)以及近幾年興起的單細胞T/BCR測序技術(shù),并帶動(dòng)了相關(guān)科學(xué)的進(jìn)步。

2017年,張澤民院士研究組,通過(guò)大規模單細胞測序技術(shù)對肝癌相關(guān)T淋巴細胞進(jìn)行分析,首次在單細胞水平上描繪肝癌微環(huán)境中免疫細胞圖譜,發(fā)現了肝癌免疫療法的潛在靶點(diǎn),也為我們從多角度系統性理解肝癌T淋巴細胞特征奠定了基礎。(2017,Cell,Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing)

2024年,復旦大學(xué)附屬中山醫院樊嘉院士和高強教授、中國科學(xué)院上海免疫與感染研究所張曉明研究員、浙江大學(xué)基礎醫學(xué)院郭國驥教授合作在Science上發(fā)表了題為A blueprint for tumor-infiltrating B cells across human cancers的研究論文,結合單細胞轉錄組、 B細胞受體免疫組庫和表觀(guān)基因組的多組學(xué)數據,系統性地刻畫(huà)了腫瘤浸潤性B細胞的異質(zhì)性、動(dòng)態(tài)分化和表觀(guān)調控機制。創(chuàng )新地揭示了腫瘤微環(huán)境中廣泛存在的EF應答的癌種偏好性、空間定位特征、臨床意義及潛在的誘導調控機制。
但是,與逐漸成熟的單細胞T/BCR測序不同,空間T/BCR測序測序技術(shù)還一直未能有較好的測序技術(shù)產(chǎn)品去做支撐,成果尚少,現有的文章技術(shù)還局限于使用早期的低分辨率轉錄芯片為依托。成熟穩定且高分辨率的空間T/BCR測序技術(shù)產(chǎn)品的缺乏限制了空間免疫組的研究。
2024年12月,百邁客生物智能制造以廣受市場(chǎng)好評的亞細胞級S系列空間轉錄組芯片為依托,開(kāi)發(fā)出了在原片上可同時(shí)捕獲3’端轉錄組信息以及全長(cháng)B細胞受體(BCR)和T細胞受體(TCR)序列的空間T/BCR測序技術(shù)產(chǎn)品—BMKMANU?S3000-VDJ?,將填補這一技術(shù)產(chǎn)品的缺口。

實(shí)測案例-某腫瘤-百創(chuàng )單細胞級空間免疫組結果
BMKMANU?S3000-VDJ?技術(shù),使用新鮮OCT包埋樣本,在分辨率為3.5μm的芯片上同一張組織切片(10μm)實(shí)現3’端mRNA,以及全長(cháng)TCR/BCR的捕獲。利用百邁客生物智能制造獨有的圖像校準及細胞分割技術(shù),得到單細胞級分辨率的空間轉錄組結果及單細胞級分辨率的空間T/BCR數據。

BMKMANU?S3000-VDJ??技術(shù)路線(xiàn)
精準空間細胞注釋
得到的單細胞級空間轉錄組結果,可以進(jìn)行常規的空間轉錄組分析,并進(jìn)行精準的細胞注釋。

精準細胞注釋及T/B細胞的空間分布
T/B細胞的亞群定位
對于得到的T細胞及B細胞又可以繼續進(jìn)行詳細的亞群分類(lèi),同時(shí)探討亞群之前的相互轉換關(guān)系以及與表型之前的關(guān)系。

T/B Cells 亞群分類(lèi),亞群空間分布及亞群發(fā)育軌跡分析
TCR/BCR?空間分布以及豐度分析

TCR和BCR的豐度分析可以揭示免疫反應的多樣性和動(dòng)態(tài)變化。例如,TCR的多樣性在腫瘤進(jìn)展過(guò)程中會(huì )發(fā)生變化,早期肝癌患者的TCR和BCR均勻性更高,而晚期患者則表現出較低的均勻性。此外,TCR和BCR的豐度變化也可以反映免疫細胞的激活狀態(tài)和克隆擴增情況。
克隆型空間分布以及豐度分析

腫瘤樣本我們可以類(lèi)比為一處具有復雜地貌的特殊地理環(huán)境,不同的環(huán)境造就了各種細胞的不同狀態(tài),而T/B細胞在不同的“選擇壓力”下邊進(jìn)行了不同的“適應性進(jìn)化”。對不同生態(tài)位的T/B細胞尤其是TCR/BCR進(jìn)行測定,有助于我們去揭示免疫細胞的克隆起源和進(jìn)化過(guò)程。例如,通過(guò)分析TCR的VDJ重排,可以追蹤T細胞克隆的起源和擴增過(guò)程。這種分析有助于理解免疫細胞在不同生理和病理狀態(tài)下的動(dòng)態(tài)變化。

百創(chuàng )單細胞級空間全長(cháng)免疫組產(chǎn)品?BMKMANU?S3000-VDJ,將幫助科研者解決整個(gè)轉錄組和組織形態(tài)學(xué)問(wèn)題,實(shí)現人類(lèi)腫瘤或其它病變組織中B細胞和T細胞克隆的高保真定位和空間譜系追蹤,將在一定程度上促進(jìn)對各種臨床相關(guān)現象(如感染、疫苗接種和癌癥)中淋巴細胞空間動(dòng)力學(xué)的理解。
]]>發(fā)布會(huì )上,百創(chuàng )智造副總裁劉敏詳細介紹了百創(chuàng )空間ATAC-Seq技術(shù)原理,產(chǎn)品優(yōu)勢,應用場(chǎng)景及實(shí)測數據,通過(guò)百創(chuàng )獨有的S系列空間芯片作為底層拓展開(kāi)發(fā),實(shí)現單細胞級空間ATAC-seq,并表示DEMO數據預計1-2周發(fā)布。上海達澈生物高級產(chǎn)品經(jīng)理王雨琦分享了使用百創(chuàng )空間ATAC-seq得到的實(shí)測數據。

百創(chuàng )空間ATAC-seq技術(shù)原理
01??提供ATAC的空間位置信息
傳統的 ATAC-Seq 技術(shù)雖然能夠揭示染色質(zhì)的開(kāi)放性,但無(wú)法提供細胞在組織中的空間位置信息。百創(chuàng )空間 ATAC-Seq 技術(shù),能夠在組織切片上直接進(jìn)行染色質(zhì)可及性分析,保留細胞的空間信息。
02?解碼基因表達的空間調控網(wǎng)絡(luò )
百創(chuàng )空間 ATAC-Seq 技術(shù)能夠同時(shí)分析基因表達和基因調控機制,為空間生物學(xué)研究增加了新的維度。它可以幫助研究人員在空間維度繪制染色質(zhì)可及性圖譜,揭示基因表達的調控機制。
03 多組學(xué)整合:從碎片到全景
空間ATAC-Seq與空間轉錄組、空間免疫組、原位熒光等技術(shù)聯(lián)用,實(shí)現“表觀(guān)遺傳-轉錄組-驗證”的多維數據整合。這種一體化策略,可幫助科學(xué)家在發(fā)育研究中構建更完整的調控網(wǎng)絡(luò ),甚至發(fā)現此前未知的關(guān)鍵通路。

百創(chuàng )空間ATAC-seq與百創(chuàng )S3000空間轉錄組對齊
小鼠胚胎



小鼠腦

肝臟腫瘤

百創(chuàng )智造自主研發(fā)的”空間ATAC-Seq全流程解決方案”,成功填補空間表觀(guān)遺傳學(xué)研究領(lǐng)域的商業(yè)化產(chǎn)品空白。該產(chǎn)品通過(guò)整合多維組學(xué)分析框架,突破性實(shí)現了染色質(zhì)開(kāi)放區域的三維空間解析,為科研工作者構建”時(shí)空分辨-基因調控”研究體系提供關(guān)鍵工具。其創(chuàng )新性技術(shù)方案將深度賦能發(fā)育分化機制解析、腫瘤免疫微環(huán)境解碼、神經(jīng)退行性疾病研究等重大科學(xué)命題。
未來(lái),百創(chuàng )智造將持續以技術(shù)創(chuàng )新驅動(dòng)行業(yè)發(fā)展,與全球科研伙伴攜手,共同解鎖生命科學(xué)的更多未知奧秘,讓空間生物學(xué)研究從 “單一視角” 邁向 “全景解析” 的新時(shí)代!

百邁客生物為該研究提供了百創(chuàng )S1000空間轉錄組測序服務(wù)。

單細胞組學(xué)和時(shí)空組學(xué)是近年來(lái)生命科學(xué)領(lǐng)域的重要技術(shù)突破,它們在細胞異質(zhì)性解析、動(dòng)態(tài)過(guò)程研究和細胞間相互作用分析方面具有重要優(yōu)勢,為生命科學(xué)研究帶來(lái)了全新的視角和深度。水稻稻瘟病是世界上發(fā)生嚴重的真菌病害之一,水稻在面臨稻瘟菌侵染時(shí)會(huì )激活動(dòng)態(tài)免疫,因此挖掘水稻特異免疫基因對于抗稻瘟病菌侵染至關(guān)重要。
該研究對稻瘟菌接種后三個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣品進(jìn)行了單細胞核轉錄組測序(圖1A),同時(shí)對接種后的水稻葉片也進(jìn)了時(shí)空組測序(圖1B)。

圖1?水稻樣品單細胞及時(shí)空組測序流程圖
對測序獲得的單細胞數據,結合細胞特異的標志基因,AddModuleScore?軟件和GO富集分析等方法,對水稻的細胞類(lèi)型進(jìn)行了分類(lèi)注釋(圖2A)?;虮磉_分析發(fā)現,維管細胞中的原形成層細胞在稻瘟菌侵染后高度誘導二萜類(lèi)植保素合成代謝相關(guān)基因的表達,其中水稻關(guān)鍵植保素momilactone A合成被特異誘導(圖2B),促進(jìn)了momilactone A在維管組織中積累,可能是抗稻瘟病的關(guān)鍵因素。相反,激素途徑和模式分子激發(fā)的免疫對抗病性貢獻較弱。

圖2?水稻單細胞測序結果及差異基因表達分析
共聚焦顯微鏡觀(guān)察結果顯示,稻瘟菌孢子萌發(fā)后優(yōu)先靶向葉脈入侵,但是水稻的維管組織具有較強的免疫,稻瘟菌菌絲無(wú)法進(jìn)一步侵入(圖3A)。時(shí)空組測序結果顯示,富含亮氨酸重復序列的(NLR)免疫基因的表達在接種24小時(shí)后,葉尖部較葉基部具有更強的積累,表明免疫基因的表達具有極性的特征。綜上所述,該項研究揭示了水稻在稻瘟病菌侵染時(shí)免疫基因存在細胞特異性和多維(局部和縱向)的表達模式,為挖掘新的免疫基因提供了重要的數據基礎(圖3B)。

圖3 ?共聚焦顯微鏡觀(guān)察及時(shí)空組測序結果顯示水稻組織存在多維度的免疫
內容來(lái)源于中國農業(yè)大學(xué),侵刪
]]>
自2023年6月,百創(chuàng )時(shí)空技術(shù)第一篇文章見(jiàn)刊至今19個(gè)月內,使用百創(chuàng )時(shí)空技術(shù)文章累計33篇,在線(xiàn)文章平均影響因子12+,涉及哺乳動(dòng)物(含人鼠)、水生(淡水及海洋)、禽類(lèi)、兩棲、林木、作物及蔬菜等26個(gè)物種,25個(gè)組織類(lèi)型,涵蓋腫瘤研究、疾病機制、再生、進(jìn)化、發(fā)育、綜述建議及技術(shù)算法等領(lǐng)域。
1.腫瘤研究

中文題目:整合分子和空間分析揭示原位和侵襲性肢端黑色素瘤的進(jìn)化動(dòng)態(tài)和腫瘤免疫相互作用
發(fā)表期刊:Cancer Cell
發(fā)表年份:2024
影響因子:48.8
DOI號:10.1016/j.jhazmat.2025.137375
文章采用技術(shù):BMKMANU S1000、WES、Multi-region sequencing、Bulk RNA seq、10X Chromium、CODEX
樣本類(lèi)型:人原位黑色素瘤(AMis)和侵襲性黑色素瘤(iAM)的腫瘤組織,相鄰正常皮膚,外周血
文章簡(jiǎn)介:
為在空間水平探究 APOE+CD163+ 巨噬細胞亞群與 EMT 腫瘤細胞的互相作用,研究人員利用百創(chuàng )S1000空間轉錄技術(shù)對10例 AM 樣本進(jìn)行了實(shí)驗(數據中能夠明確區分表皮的基底層、棘層、顆粒層以及汗腺和血管,腫瘤區域高表達黑色素基因MLANA、PMEL、TYPR?和 DCT)。
數據表明(與單細胞數據聯(lián)合分析)C3 亞型的 EMT 腫瘤細胞占比高,并且有 APOE+CD163+ 巨噬細胞的浸潤,巨噬細胞與 EMT 腫瘤細胞具有共定位特征。CellChat 互作分析驗證了 APOE+CD163+ 巨噬細胞的高度受體配體互作,與單細胞轉錄組結果高度一致(APOE+/CD163+ 巨噬細胞是空間中 IGF 通路網(wǎng)絡(luò )的發(fā)送者(sender)和影響者(Influencer))。使用空間單細胞蛋白組學(xué)對患者腫瘤免疫微環(huán)境進(jìn)行了深入分析,結果顯示APOE+CD163+ TAM和EMThigh腫瘤細胞存在高度相關(guān)的定位,這與空間轉錄組的結果一致。

2.疾病機制

中文題目:單細胞RNA測序研究全氟辛酸誘導的小鼠胚胎著(zhù)床損傷
發(fā)表期刊:Journal of Hazardous Materials
發(fā)表年份:2025
影響因子:12.2
DOI號:https://doi.org/10.1073/pnas.2310163120
文章采用技術(shù):BMKMANU DG1000、Bulk RNA seq、LC-MS/MS
樣本類(lèi)型:鼠子宮
文章簡(jiǎn)介:
全氟辛酸(PFOA)是一種環(huán)境持久性化學(xué)物質(zhì),對人類(lèi)健康構成顯著(zhù)風(fēng)險。研究表明PFOA會(huì )影響女性生殖,但其對子宮內膜容受性和潛在機制的具體影響尚不清楚。
該研究通過(guò)小鼠模型,研究了低劑量PFOA暴露對子宮內膜容受性的影響。結果表明,PFOA暴露顯著(zhù)損害了子宮內膜容受性,導致胚胎著(zhù)床率顯著(zhù)下降。利用單細胞RNA測序技術(shù),研究者全面分析了PFOA破壞子宮內膜上皮細胞功能和發(fā)育的具體機制。值得注意的是,研究者發(fā)現ANGPTL(血管生成素樣)信號通路失調,這一通路對于子宮內膜基質(zhì)細胞和上皮細胞之間的通信至關(guān)重要,最終導致胚胎著(zhù)床失敗。這些發(fā)現為PFOA的生殖毒性提供了新的見(jiàn)解,并強調了針對環(huán)境污染物相關(guān)不孕癥治療干預的潛在靶點(diǎn)。

3.再生研究

中文題目:空間轉錄組測序揭示番茄愈傷組織芽再生的分子機制
發(fā)表期刊:PNAS
發(fā)表年份:2023
影響因子:10.1
DOI號:https://doi.org/10.1073/pnas.2310163120
文章采用技術(shù):BMKMANU S1000、Stereo-seq、10X Visium、10X Chromium
樣本類(lèi)型:番茄愈傷組織
文章簡(jiǎn)介:
該研究首次揭示了番茄愈傷組織內部細胞的異質(zhì)性,并在單細胞水平上詳細解析了激素信號和重要調控因子在各種細胞和組織中的表達情況。研究結果不僅發(fā)現了表皮和芽原基細胞的亞型和功能,還揭示了綠色組織(chlorenchyma)細胞在芽原基細胞位置和分化發(fā)展中的重要作用,以及光照如何通過(guò)促進(jìn)綠色組織細胞的發(fā)育和激活雷帕霉素靶蛋白TOR來(lái)推動(dòng)芽再生過(guò)程。

4.綜述建議

中文題目:系統比較基于測序的空間轉錄組學(xué)方法
發(fā)表期刊:Nature Methods
發(fā)表年份:2024
影響因子:36.1
DOI號:?10.1038/s41592-024-02325-3
文章采用技術(shù):BMKMANU S1000、Stereo-seq、Visium、Slide-seq V2、Salus、DynaSpatial、DBiT-seq、PIXEL-seq、Slide-tag、Curio Seeker、HDST、In situ hybridization
樣本類(lèi)型:小鼠胚胎(眼球)、成年小鼠大腦(海馬)、小鼠嗅球
文章簡(jiǎn)介:
空間轉錄組學(xué)(sST)技術(shù)使得在組織水平上測量基因表達的空間分布成為可能。然而,目前對于不同sST平臺的系統性比較研究還較為缺乏,技術(shù)之間的差異和數據集的多樣性給標準化評估指標的制定帶來(lái)了挑戰。
該研究建立了一套具有明確組織學(xué)結構的參考組織和區域,并利用這些參考組織生成數據,比較了11種sST方法。研究發(fā)現,分子擴散是不同方法和組織之間的變量參數,顯著(zhù)影響有效分辨率。
此外,空間轉錄組數據展示了單細胞數據所不具備的獨特屬性,例如增強捕獲模式化稀有細胞狀態(tài)及其特定標記物的能力,盡管這種能力受到測序深度和分辨率等多種因素的影響。該研究為生物學(xué)家選擇sST平臺提供了指導,有助于促進(jìn)評估標準的共識形成,并為未來(lái)基準測試工作建立框架,可作為開(kāi)發(fā)和評估空間轉錄組分析計算工具的黃金標準。

5.發(fā)育研究

中文題目:組織學(xué)和單細胞核轉錄組分析揭示玉米莖葉枕發(fā)育中韌皮纖維細胞的特化功能和調控葉片角度的關(guān)鍵因子
發(fā)表期刊:Molecular Plant
發(fā)表年份:2024
影響因子:27.5
DOI號:10.1016/j.molp.2024.05.001
文章采用技術(shù):BMKMANU DG1000、Bulk RNA seq、Chip-seq、RNA原位雜交、CRISPR/Cas9
樣本類(lèi)型:玉米莖葉
文章簡(jiǎn)介:
葉片角度(Leaf Angle, LA)是影響玉米種植密度和產(chǎn)量的關(guān)鍵因素。然而,調控葉片角度形成的機制尚不清楚。該研究通過(guò)對不同玉米自交系的莖葉枕區域進(jìn)行比較組織學(xué)分析,發(fā)現葉片角度大小顯著(zhù)受到莖葉枕上表皮韌皮纖維細胞(SC)的初始伸長(cháng)和隨后的木質(zhì)化的影響。通過(guò)批量和單細胞核RNA測序,生成了莖葉枕區域的全面轉錄組圖譜,并鑒定了許多可能影響其特化為SC的下皮細胞富集基因。
此外,研究者功能驗證了兩個(gè)編碼非典型bHLH轉錄因子的基因bHLH30及其同源基因bHLH155,它們在伸長(cháng)的上表皮細胞中高表達。遺傳分析表明,bHLH30和bHLH155正向調控葉片角度的擴張,分子實(shí)驗表明它們能夠激活細胞伸長(cháng)和SC木質(zhì)化相關(guān)基因的轉錄。這些發(fā)現突出了莖葉枕上表皮SC在通過(guò)限制莖葉枕細胞的進(jìn)一步延伸和增強機械強度來(lái)調控葉片角度方面的特化功能。莖葉枕區域的單細胞核轉錄組圖譜不僅加深了研究者對葉片角度調控的理解,還為現代玉米育種中優(yōu)化植物結構提供了許多潛在靶點(diǎn)。

6.技術(shù)算法

中文題目:利用基于膜的邊界定義和提高單細胞分辨率來(lái)提高空間轉錄組學(xué)
發(fā)表期刊:Small Methods
發(fā)表年份:2025
影響因子:15.36
DOI號:?10.1002/smtd.202401056
文章采用技術(shù):BMKMANU S1000、Stereo-seq、scRNA-seq
樣本類(lèi)型:小鼠(腦、腸和肝),球墨西哥鈍口螈(腦、腸和肝)
文章簡(jiǎn)介:
準確界定細胞邊界是空間轉錄組學(xué)(Spatial Transcriptomics, ST)的技術(shù)難題。目前常用的方法是基于細胞核染色或數學(xué)推導,這些方法要么排除了細胞質(zhì),要么只能確定假設性的邊界。
該研究提出了一種新的細胞邊界定義方法:利用基因編碼的熒光蛋白對細胞膜進(jìn)行標記,從而能夠在組織切片上精確定位細胞內的測序位點(diǎn)和轉錄本。與基于細胞核的方法相比,這種基于細胞膜的方法顯著(zhù)增加了捕獲的基因數量,小鼠和墨西哥鈍口螈肝臟中基因數量分別增加了67%和119%。
此外,該方法獲得的表達譜與單細胞 RNA 測序(scRNA-seq)數據更為一致,顯示出更合理的聚類(lèi)和明顯的細胞類(lèi)型特異性標記。該方法還提高了單細胞分辨率,能夠更好地識別稀有細胞類(lèi)型并詳細解析墨西哥鈍口螈大腦和腸的空間域。除了常規細胞外,該方法還能夠準確識別小鼠肝臟中的多核細胞和無(wú)核細胞,展示了其分析復雜組織和器官的能力,這是以往方法無(wú)法實(shí)現的。該研究為改善空間轉錄組學(xué)提供了一種強大的工具,具有廣泛應用于生物學(xué)和醫學(xué)科學(xué)的潛力。

7.進(jìn)化研究

中文題目:追蹤空氣鳳梨從陸地到空中生態(tài)位的進(jìn)化和遺傳足跡
發(fā)表期刊:Nature Communications
發(fā)表年份:2024
影響因子:14.919
DOI號:10.1038/s41467-024-53756-7
文章采用技術(shù):BMKMANU S1000、Stereo-seq、SMART-seq、16S rRNA測序、全基因組重測序、基因組組裝
樣本類(lèi)型:空氣鳳梨亞科植物
文章簡(jiǎn)介:
該研究以鳳梨科的空氣鳳梨亞科為模型植物,探索其起源、進(jìn)化和多樣性。通過(guò)基于核轉錄組序列的系統發(fā)育樹(shù)分析,發(fā)現核心空氣鳳梨起源于約1130萬(wàn)年前的安第斯山脈。安第斯山脈的地質(zhì)抬升推動(dòng)了空氣鳳梨向儲水型和空氣型的分化?;蚪M和轉錄組分析揭示了與儲水型和吸收性毛狀體等適應性特征相關(guān)的基因變異和丟失。此外,研究還發(fā)現了空氣鳳梨葉表皮中特定的固氮細菌群落,可能是其獲取氮素的潛在來(lái)源。該研究為理解空氣鳳梨對空中生態(tài)位的適應性進(jìn)化提供了多組學(xué)視角。

在短短19個(gè)月間,百創(chuàng )時(shí)空技術(shù)已在科研領(lǐng)域綻放出耀眼光芒,見(jiàn)刊文章數量穩步增長(cháng),影響因子成績(jì)斐然,研究范圍橫跨多物種與多組織類(lèi)型,領(lǐng)域覆蓋更是廣泛而深入。這不僅是對百創(chuàng )時(shí)空技術(shù)先進(jìn)性與實(shí)用性的有力證明,也為眾多科研工作者開(kāi)辟了新的研究路徑。未來(lái),百創(chuàng )時(shí)空技術(shù)會(huì )持續創(chuàng )新突破,在更多未知領(lǐng)域開(kāi)疆拓土,助力科研成果不斷涌現,為推動(dòng)生命科學(xué)進(jìn)步與技術(shù)革新貢獻更為強大的力量!?
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文章標題:Spatiotemporal dynamics of early oogenesis in pigs
期刊名稱(chēng):Genome Biology
影響因子:10.1
合作單位:青島農業(yè)大學(xué)
發(fā)表日期:2025.01.02
研究方法:單細胞轉錄組(10x Chromium)、空間轉錄組(10x Visium)、高分辨率空間轉錄組(BMKMANU S1000)、免疫熒光
百邁客生物為該研究中的E65胚胎卵巢提供了BMKMANU S1000空間轉錄組技術(shù)服務(wù)。
在發(fā)育中的哺乳動(dòng)物卵巢中,卵泡的位置對其生物學(xué)功能具有重要影響。休眠卵泡主要位于卵巢皮質(zhì)外部,對雌性生育周期長(cháng)短具有重要影響,而生長(cháng)卵泡則位于髓質(zhì)區域,對雌性生育的起始至關(guān)重要。然而,目前對胚胎階段卵巢微環(huán)境形成機制的理解尚不深入,這主要是由于該過(guò)程發(fā)生在胚胎期,涉及多種異質(zhì)細胞類(lèi)型的協(xié)同作用。
在小鼠中,原始生殖細胞從外胚層遷移到生殖脊并在性腺中增殖,隨后在特定時(shí)間點(diǎn)沿前后軸異步啟動(dòng)減數分裂。最近的研究顯示,這一過(guò)程與經(jīng)典的維甲酸信號無(wú)關(guān),而是通過(guò)TEX14形成細胞間橋來(lái)實(shí)現。這些發(fā)現強調了生殖細胞微環(huán)境在決定其發(fā)育命運中的關(guān)鍵作用。
目前對卵巢發(fā)育中卵母細胞的研究主要集中在基因表達上,但對卵母細胞在卵泡發(fā)生過(guò)程中的細微空間定位及主要體細胞類(lèi)型的空間動(dòng)力學(xué)特征了解有限。通過(guò)空間轉錄組學(xué)和單細胞RNA測序技術(shù),該研究揭示了豬早期卵巢發(fā)育中的皮質(zhì)-髓質(zhì)梯度,并發(fā)現人豬之間卵母細胞空間定位的保守性,進(jìn)一步強調了卵巢微環(huán)境在決定卵母細胞命運中的重要作用。
研究材料:通過(guò)人工授精培育妊娠豬(三元雜交:Landrace、Large White和Duroc),分別在受精后45、55、65和75天采集胚胎階段的豬卵巢樣本。
研究方法:scRNA-seq(E45、E55、E65、E75胚胎卵巢,共計18,956個(gè)高質(zhì)量細胞,10x Genomics Chromium);空間轉錄組(E45、E55、E65、E75胚胎卵巢,10x Visium;E65胚胎卵巢,BMKMANU S1000)
分析方法:空間轉錄組解卷積(Cell2location);RNA速度分析(Velocyto和scVelo);單細胞軌跡推斷(Cellrank);同源基因轉化(biomaRt);細胞通訊分析(CellphoneDB、biomaRt、ktplots);蛋白互作分析;GO富集分析;基因模塊分析(Hotspot)
驗證實(shí)驗:免疫熒光;圖像分析和定量分析;Western blotting;卵巢組織體外培養
1.豬早期卵子發(fā)生的單細胞圖譜的構建
為了深入揭示豬卵巢早期卵子發(fā)生的時(shí)空發(fā)育特征,研究者將單細胞RNA測序(scRNA-seq)與10× Visium空間轉錄組(ST)技術(shù)相結合,對豬卵巢發(fā)育過(guò)程中的細胞空間屬性進(jìn)行了系統分析。4個(gè)發(fā)育時(shí)間點(diǎn)(E45、E55、E65和E75;scRNA-seq各包括2個(gè)胚胎;ST:E45、E55、E65各包括2個(gè)胚胎,E75,1個(gè)胚胎),其中包括早期卵子發(fā)生的各階段。保留了18,956個(gè)高質(zhì)量細胞,共鑒定出17個(gè)聚類(lèi),包含9種主要細胞類(lèi)型:生殖細胞、雙潛能前顆粒細胞、上皮前顆粒細胞、性腺間質(zhì)細胞、平滑肌細胞、內皮細胞、血管周?chē)毎?、T細胞、巨噬細胞。

圖1-發(fā)育中的豬卵巢的scRNA-seq
2.豬卵巢空間轉錄組的細胞類(lèi)型解卷積
為了揭示卵巢發(fā)育過(guò)程中不同細胞類(lèi)型的空間動(dòng)態(tài)變化,研究者進(jìn)行了細胞類(lèi)型的解卷積分析。盡管scRNA-seq技術(shù)為剖析復雜組織中的細胞異質(zhì)性提供了有力工具,但它缺乏細胞的空間位置信息。因此,研究者采用10× Visium空間轉錄組(ST)技術(shù)進(jìn)行測序,以更好地展現豬卵巢發(fā)育過(guò)程中不同細胞類(lèi)型的空間動(dòng)態(tài)變化。研究者首先對ST數據進(jìn)行了質(zhì)量評估,確保數據質(zhì)量符合分析要求。隨后,利用scRNA-seq數據作為參考,通過(guò)Cell2location算法對ST數據進(jìn)行了細胞類(lèi)型的解卷積,實(shí)現了細胞類(lèi)型的高分辨率定位。
通過(guò)解卷積分析,研究者發(fā)現在E45和E55階段,細胞類(lèi)型的空間分布相對較為“隨機”。然而,隨著(zhù)發(fā)育進(jìn)展到E65階段,研究者觀(guān)察到了一個(gè)明顯的空間分布模式:生殖細胞在E45-E55階段隨機分布在豬卵巢中,而在E65-E75階段則主要定位于皮層區域,僅有少量位于髓質(zhì)區域。對于前顆粒細胞群,我們觀(guān)察到了兩種具有不同空間定位模式的細胞類(lèi)型:BPG細胞在E55之前隨機分布,并逐漸在E75時(shí)集中于髓質(zhì)區域;而EPG細胞則在整個(gè)發(fā)育過(guò)程中始終位于卵巢表面。
為進(jìn)一步驗證分析結果,研究者進(jìn)行了全組織染色實(shí)驗,使用生殖細胞標志物DDX4和前顆粒細胞標志物KRT19對E45至E75的胎兒卵巢進(jìn)行染色,實(shí)驗結果與ST數據分析結果一致。此外,研究者還分析了這些陽(yáng)性細胞在卵巢背腹軸上的空間分布,并通過(guò)熒光強度分析確認了生殖細胞和前顆粒細胞在皮層和髓質(zhì)區域的不同分布模式。這些發(fā)現為深入理解豬卵巢發(fā)育過(guò)程中細胞類(lèi)型的空間動(dòng)態(tài)變化提供了重要線(xiàn)索。

圖2-基于scRNA-seq數據使用Cell2location的ST的解卷積
3.空間尺度解析精細尺度豬生殖細胞發(fā)育軌跡
為了深入理解生殖細胞在空間環(huán)境中的發(fā)育過(guò)程,研究者提取了生殖細胞進(jìn)行重新聚類(lèi)。通過(guò)對生殖細胞群的精細分析,研究者發(fā)現了五個(gè)對應的細胞簇,分別是有絲分裂生殖細胞(FGC_mitotic)、表達MECOM和ATM的前減數生殖細胞(Oogonia_STRA8)、表達SYCP1和DMC1的減數分裂生殖細胞(Oogonia_meiotic)、表達FIGLA和NANOS1的早期卵母細胞(Pre_oocyte)以及表達ZP4和ZP3的卵母細胞(Oocyte)。
為了深入了解早期豬卵母細胞生成過(guò)程中模塊基因的功能富集情況,研究人員采用Hotspot算法,利用生殖細胞的scRNA-seq數據識別了相關(guān)基因模塊,共鑒定出11個(gè)功能各異的基因模塊。通過(guò)將單個(gè)模塊投影到UMAP圖中,確定了具有簇特異性的信息性基因模塊。剖析了早期豬卵母細胞生成過(guò)程中的基因表達譜后,研究人員進(jìn)一步在空間環(huán)境中研究了這一過(guò)程。通過(guò)對ST芯片上的生殖細胞進(jìn)行解卷積,揭示了早期卵母細胞生成的皮質(zhì)-髓質(zhì)梯度。為了驗證上述分析,研究人員使用生殖細胞標記DDX4和減數分裂生殖細胞細線(xiàn)期標記γH2AX進(jìn)行了全組織染色實(shí)驗,以定位在不同階段啟動(dòng)減數程序的生殖細胞。評估了C-M軸的熒光強度后發(fā)現在E45和E55卵巢中,γH2AX信號沿C-M軸的水平相似,而在E65至E75卵巢中,γH2AX信號在內皮層達到峰值,在髓質(zhì)區域則減少。

圖3-使用空間轉錄組技術(shù)(ST)對生殖細胞空間位置模式的特征化
為了進(jìn)一步驗證分析,研究人員還在同一E65卵巢組織上使用了更高分辨率(BMKMANU S1000;Spot點(diǎn)大小約為10微米)的平臺進(jìn)行了ST測序。結果與E65時(shí)的Visium ST解卷積一致,使用S1000平臺在E65時(shí)可視化ZP3陽(yáng)性卵母細胞的空間位置也證實(shí)了其在內皮層的表達。

圖4-生殖細胞異質(zhì)性及空間位置模式的特征描述
綜上所述,研究人員成功地在單細胞分辨率下再現了豬生殖細胞的發(fā)育過(guò)程,并闡明了豬卵巢組織中生殖細胞的空間分布模式。
4.跨物種分析揭示了豬與人類(lèi)之間生殖細胞基因表達程序及空間位置模式的保守性
為了深入理解哺乳動(dòng)物卵母細胞生成的空間調控機制,研究人員進(jìn)行了跨物種分析。研究團隊首先獲取了妊娠后19周人類(lèi)卵巢的空間轉錄組(ST)數據,并將其與豬E65時(shí)期的ST數據進(jìn)行了比較,以分析卵母細胞生成各階段生殖細胞的空間位置模式。與人類(lèi)情況一致的是,生殖細胞標記DDX4與5mC和5hmC的共染色顯示,在E55和E75豬卵巢中,5mC和5hmC信號在DDX4陽(yáng)性細胞中不可檢測,且主要在周?chē)韵袤w細胞中表達。這些結果進(jìn)一步揭示,除了保守的基因表達程序外,人類(lèi)和豬在早期卵母細胞生成過(guò)程中的表觀(guān)遺傳重編程模式也是保守的。
為了研究豬和人類(lèi)早期卵母細胞生成過(guò)程中皮質(zhì)-髓質(zhì)梯度是否保守,研究人員基于ST數據探索了卵母細胞生成各階段生殖細胞的空間位置模式。對于早期卵母細胞階段的生殖細胞,這些細胞在卵巢內皮質(zhì)區域有清晰定位,而在人類(lèi)中,這些細胞主要位于內皮質(zhì)和外髓質(zhì)區域,且在內皮質(zhì)區域豐度更高。到了卵母細胞階段,豬和人類(lèi)中這些生殖細胞的位置模式相似,主要位于外髓質(zhì)區域。通過(guò)評估生殖細胞到卵巢表面的相對距離(以卵巢寬度標準化),觀(guān)察到豬和人類(lèi)早期卵母細胞生成過(guò)程均顯示出生殖細胞的皮質(zhì)-髓質(zhì)梯度定位。這些數據不僅揭示了豬和人類(lèi)早期卵母細胞生成過(guò)程中保守的基因表達程序和表觀(guān)遺傳重編程模式,還強調了兩種物種在整個(gè)早期卵母細胞生成階段空間動(dòng)態(tài)的保守性。

圖5-豬與人卵巢ST數據的跨物種比較分析
5.基于空間轉錄組學(xué)(ST)技術(shù)解析豬卵巢發(fā)育過(guò)程中兩種顆粒細胞譜系的時(shí)空特性
在發(fā)育中的卵巢中,顆粒細胞與生殖細胞相互作用,形成了卵巢的基本功能單位,即卵泡。因此,研究人員接下來(lái)提取了顆粒細胞譜系,并使用UMAP進(jìn)行了細胞聚類(lèi)分析,共鑒定出10個(gè)細胞簇。分析了潛在時(shí)間基因表達動(dòng)態(tài)和顆粒細胞前體發(fā)育軌跡中wave II型顆粒細胞(PreGC_II)的命運決定。與PreGC_I相比,簇6和7中的基因在PreGC_II命運決定中起關(guān)鍵作用,如WNT6、GREM1和SFRP4,這些結果共同強調了WNT信號分子在豬顆粒細胞前體命運決定中的保守作用。此外,ALDH1A2的上調表明,醛脫氫酶家族成員1A2可能在wave II顆粒細胞發(fā)育中發(fā)揮重要作用。
使用空間轉錄組學(xué)(ST)技術(shù)對wave I型顆粒細胞前體(PreGC_I)和wave II型顆粒細胞前體(PreGC_II)的標志性基因進(jìn)行了空間定位。結果發(fā)現,LHX9(PreGC_I的標志)和GREM1(PreGC_II的標志)的信號從E45到E75在卵巢中呈現特定的空間分布模式。在E65和E75,GREM1的信號明顯環(huán)繞著(zhù)DDX4(生殖細胞的標志)的信號,表明卵巢卵泡組裝的早期階段,wave II型顆粒細胞(來(lái)源于皮質(zhì)區域的顆粒細胞前體)在卵巢卵泡組裝過(guò)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。
接下來(lái),研究人員分析了顆粒細胞譜系的空間特性,進(jìn)行了細胞類(lèi)型反卷積,并觀(guān)察到卵巢表面上皮(OSE)細胞群主要位于豬卵巢的表面,并隨著(zhù)發(fā)育的進(jìn)行細胞數量增加。在E45時(shí),I型顆粒細胞前體(PreGC_I)細胞廣泛分布在髓質(zhì)中,部分位于皮質(zhì)中;在E65時(shí),觀(guān)察到I型顆粒細胞前體(PreGC_I)和II型顆粒細胞前體(PreGC_II)分別呈現出特定的皮質(zhì)和髓質(zhì)分布模式。通過(guò)免疫熒光分析進(jìn)一步驗證了這些發(fā)現,上述結果共同揭示了豬卵巢發(fā)育過(guò)程中顆粒細胞譜系的空間時(shí)間特性。

圖6-使用ST技術(shù)表征前顆粒細胞的發(fā)育軌跡及其空間定位模式
6.豬卵巢發(fā)育期間主要體細胞類(lèi)型的空間特性
除了生殖細胞和顆粒細胞外,研究人員還進(jìn)一步以更高分辨率分析了GI(間質(zhì)細胞)和Sm(平滑肌細胞)這兩種體細胞在豬卵巢中的空間分布模式,因為這兩種細胞類(lèi)型在豬卵巢中顯示出特征性分布,表明它們可能在塑造卵巢微環(huán)境方面發(fā)揮作用,這對早期卵子發(fā)生至關(guān)重要。
將GI和Sm的標記基因整合到空間轉錄組學(xué)中,觀(guān)察到這些體細胞的空間位置隨著(zhù)從E45到E75的發(fā)育進(jìn)展而發(fā)生變化。通過(guò)RNA速度分析確定的分化譜系細胞和增殖狀態(tài)細胞在E45和E55時(shí)的卵巢中隨機分布,而在E65時(shí),觀(guān)察到這些細胞在卵巢皮質(zhì)中呈現出明顯的空間聚集模式,特別是在生殖細胞附近。這些發(fā)現共同揭示了豬卵巢發(fā)育早期體細胞空間位置模式的動(dòng)態(tài)變化,表明它們在形成對早期卵子發(fā)生至關(guān)重要的卵巢微環(huán)境中發(fā)揮潛在作用。

圖7-利用空間轉錄組學(xué)(ST)表征類(lèi)固醇生成細胞譜系的異質(zhì)性和空間位置模式
7.空間共定位分析揭示了皮質(zhì)區和髓質(zhì)區存在截然不同的微環(huán)境,強調了其在調控生殖細胞命運中的關(guān)鍵作用
在闡明了發(fā)育中的豬卵巢中主要細胞類(lèi)型的時(shí)空特征后,研究人員接下來(lái)研究了空間微環(huán)境的變化如何影響發(fā)育中卵巢的細胞命運決定。首先對細胞類(lèi)型豐度進(jìn)行了非負矩陣分解(NMF),以研究發(fā)育中卵巢中細胞的空間共定位。NMF分解的應用成功地表征了位于皮質(zhì)和髓質(zhì)的生殖細胞niche,并揭示了與不同空間來(lái)源的生殖細胞共定位的體細胞。為了全面理解細胞-細胞通信模式的功能性,研究人員使用CellphoneDB進(jìn)行GO富集分析,識別了不同區域生殖細胞與體細胞之間的配體-受體(L-R)對,發(fā)現皮質(zhì)和髓質(zhì)區域之間細胞-細胞通信模式的功能富集結果不同。
此外,研究人員觀(guān)察到皮質(zhì)區域的L-R對顯著(zhù)富集了NOTCH信號通路,PreGC_ii0和PreGC_ii8表達NOTCH信號介導因子NOTCH2,而其配體DLK1和JAG1則在向減數分裂進(jìn)程中的生殖細胞中表達,結果表明NOTCH2在豬早期生殖細胞命運決定中發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。在髓質(zhì)區域細胞-細胞通信分析揭示了在卵細胞階段的生殖細胞表達了參與原始卵泡組裝的配體,包括BMP4和BDNF,而它們相應的受體,包括BMPR1A、BMPR1B和SORT1,則由PreGC i4和PreGC i7表達。研究人員發(fā)現髓質(zhì)區域的體細胞表達了一系列細胞外基質(zhì)(ECM)蛋白,而皮質(zhì)區域則不是這樣,表明ECM蛋白在調節豬卵母細胞生成中發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。
為了進(jìn)一步驗證細胞通訊分析,研究人員接下來(lái)探討了在使用從E55卵巢皮質(zhì)和髓質(zhì)中分離的卵巢組織進(jìn)行體外條件下,補充N(xiāo)OTCH信號抑制劑DAPT和基質(zhì)金屬蛋白酶抑制劑多西環(huán)素是否會(huì )影響生殖細胞命運。從E55胎兒卵巢中解剖出皮質(zhì)和髓質(zhì)組織,將這些組織進(jìn)行體外培養,并在用DAPT處理10天后觀(guān)察到皮質(zhì)卵巢組織中減數分裂標志物STRA8的表達水平顯著(zhù)降低,而髓質(zhì)卵巢組織則沒(méi)有這種情況。相反,在用基質(zhì)金屬蛋白酶抑制劑多西環(huán)素處理10天后,觀(guān)察到卵泡形成標志物L(fēng)HX8的表達水平降低,而在皮質(zhì)組織中未觀(guān)察到可比的影響。綜上所述,這些數據進(jìn)一步支持了在空間背景下的細胞-細胞通訊分析,并強調了卵巢微環(huán)境在調節生殖細胞命運中的重要作用。

圖8-卵巢皮質(zhì)和髓質(zhì)之間細胞-細胞通訊模式的比較
綜上所述,該研究基于單細胞和空間轉錄組測序,深入探討了豬早期卵子發(fā)生過(guò)程中的時(shí)空基因表達譜和卵巢微環(huán)境的空間組織,以及這些特征在人類(lèi)中的保守性。這些發(fā)現不僅豐富了我們對豬繁殖性狀形成復雜機制的認識,還為生殖醫學(xué)領(lǐng)域的研究提供了新的視角和方法。
]]>2025年才過(guò)去幾天,百創(chuàng )S系列空間轉錄組技術(shù)迎來(lái)開(kāi)門(mén)紅!本期我們盤(pán)點(diǎn)了6篇2025年應用百創(chuàng )S系列空間技術(shù)發(fā)表的時(shí)空組學(xué)文章,這些成果發(fā)表期刊有Journal for ImmunoTherapy of Cancer(IF=10.3)、Genome Biology(IF=10.1)、Industrial Crops and Products、BMC Genomics以及預印本系統bioRxiv。研究的物種涉及人、豬、鱖魚(yú)、玉米、蘆葦、榛子等,涉及組織部位主要是腎腫瘤、胚胎卵巢、幽門(mén)盲腸、雌穗、雄穗、莖芽、胚珠等。接下來(lái),我們一起來(lái)看看2025最新的時(shí)空組學(xué)文章吧!

英文標題:Spatial and single-cell transcriptomics reveal cellular heterogeneity and a novel cancer-promoting Treg cell subset in human clear-cell renal cell carcinoma
發(fā)表期刊:Journal for ImmunoTherapy of Cancer
影響因子:10.3
病例樣本:腎透明細胞癌患者
測序策略:單細胞轉錄組、空間轉錄組(BMKMANU S1000細胞分割)
DOI:10.1136/jitc-2024-010183
發(fā)布時(shí)間:2025.01.04
百邁客生物為該研究提供了單細胞轉錄組和百創(chuàng )S1000空間轉錄組(細胞分割)技術(shù)服務(wù)。
取樣策略:
單細胞&空間轉錄組(細胞分割):腎透明細胞癌患者手術(shù)切除腎腫瘤組織(n=4,P1-P4)
流式細胞術(shù)、組織化學(xué)染色:腎透明細胞癌患者PBMC和手術(shù)切除腎腫瘤組織(n=15)
① 透明細胞腎細胞癌(ccRCC)是腎細胞癌(RCC)中最常見(jiàn)的組織學(xué)類(lèi)型。然而,免疫抑制細胞的空間和功能異質(zhì)性以及它們相互作用促進(jìn)透明細胞腎細胞癌中免疫抑制的機制尚未得到深入研究。
② 在該研究中,研究人員發(fā)現了之前未報道過(guò)的間質(zhì)細胞和免疫細胞亞群,并以更高的分辨率繪制了它們的空間位置圖。此外,根據六個(gè)特征性基因集(包括上皮-間質(zhì)轉化高表達細胞群、轉移細胞群和近端小管高表達細胞群)去除了批次效應后,驗證了腫瘤細胞群。
③ 重要的是,該研究鑒定出一種特殊的調節性T細胞(Treg)亞群,該亞群具有終末效應Treg細胞的分子特征,但表達多種細胞因子,如白細胞介素(IL)-1β和IL-18。這組Treg細胞具有更強的免疫抑制功能,且與透明細胞腎細胞癌(ccRCC)隊列的不良預后相關(guān)。它們在腫瘤-正常組織交界處與MRC1+FOLR2+腫瘤相關(guān)巨噬細胞(TAMs)共定位,形成一個(gè)正反饋循環(huán),維持協(xié)同的致癌作用。此外,研究人員追蹤了IL-1β+Treg細胞的起源,并揭示IL-18可通過(guò)ERK/NF-κB途徑誘導Treg細胞中IL-1β的表達。

圖1-腎透明細胞癌(ccRCC)細胞群的整體分析

英文標題:Spatiotemporal dynamics of early oogenesis in pigs
發(fā)表期刊:Genome Biology
影響因子:10.1
物種樣本:豬
測序策略:單細胞轉錄組、空間轉錄組(10x Visium、BMKMANU S1000)
DOI:10.1186/s13059-024-03464-8
發(fā)布時(shí)間:2025.01.02
百邁客生物為該研究提供了百創(chuàng )S1000空間轉錄組技術(shù)服務(wù)。
取樣策略:
單細胞轉錄組:豬E45、E55、E65、E75胚胎卵巢(n=2)
空間轉錄組:豬E45、E55、E65、E75胚胎卵巢,10x Visium;E65胚胎卵巢,BMKMANU S1000
① 該研究結合單細胞RNA測序(scRNA-seq)和空間轉錄組學(xué)(ST)來(lái)理解時(shí)空基因表達譜,并探索在豬卵子發(fā)生早期卵巢微環(huán)境的空間組織。將卵子發(fā)生不同階段的生殖細胞簇投射到空間圖譜中,揭示了發(fā)育中的豬卵巢中生殖細胞的“皮質(zhì)-髓質(zhì)(C-M)”分布。豬和人之間的跨物種分析揭示了在卵子發(fā)生過(guò)程中生殖細胞的保守的C-M分布模式,突出了豬可以作為人類(lèi)早期卵子發(fā)生過(guò)程的理想模型。
② 利用ST進(jìn)行RNA速度分析,確定了豬卵巢皮質(zhì)和髓質(zhì)區顆粒細胞系的分子特征和空間動(dòng)力學(xué)??臻g共定位分析和細胞間通訊分析揭示了皮質(zhì)和髓質(zhì)區域生殖細胞和體細胞之間獨特的細胞-細胞通訊模式。
③ 值得注意的是,卵巢組織的體外培養證實(shí)細胞間NOTCH信號傳導和細胞外間質(zhì)(ECM)蛋白在啟動(dòng)減數分裂和卵子形成程序中起關(guān)鍵作用,突出了卵巢微環(huán)境對于生殖細胞的命運調控起著(zhù)重要作用。

圖2-基于scRNA-seq數據使用Cell2location的ST的解卷積

圖3-利用S1000平臺對ZP3在E65階段的表達豐度進(jìn)行精細可視化分析

英文標題:Obstacles in sugar transportation lead to blank nut formation in hazel (Corylus heterophylla)
發(fā)表期刊:Industrial Crops & Products
影響因子:5.6
物種樣本:榛子
測序策略:空間轉錄組(BMKMANU S1000)
DOI:doi.org/10.1016/j.indcrop.2024.120365
發(fā)布時(shí)間:2025.01.04
百邁客生物為該研究提供了百創(chuàng )S1000空間轉錄組技術(shù)服務(wù)。
取樣策略:
百創(chuàng )S1000空間轉錄組:兩個(gè)野生型榛子,包括一個(gè)大的、發(fā)育中的胚珠(WTL)和一個(gè)小的、敗育胚珠(WTs),以及一個(gè)從空殼榛子種質(zhì)中分離出來(lái)的敗育胚珠。
① 這篇文章研究了榛子栽培中導致產(chǎn)量損失的空殼果形成的潛在分子機制。向結正常果的野生型榛子和結空殼果的空殼果種質(zhì)(BNG)植株的葉片中引入13C,并比較了這兩種類(lèi)型植株葉片和果實(shí)中的13C豐度。光合作用的13C標記產(chǎn)物被迅速運輸到苞片和果實(shí)中,胚珠中的δ13C值高于苞片、外殼和薄壁組織。
② 對正常發(fā)育和敗育胚珠進(jìn)行空間轉錄組測序,鑒定出可能與胚珠敗育相關(guān)的基因。在BNG中,葉片中合成的光合13C產(chǎn)物積累并緩慢向外運輸。BNG的外殼、薄壁組織和胚珠中的δ13C值明顯低于對照組,僅占對照組的1.3%~18.7%。根據每個(gè)Spots點(diǎn)基因表達的相似性,研究人員獲得了六個(gè)簇,包括476個(gè)不同空間區域的獨特差異表達基因(DEGs)。在這些DEG簇中,只有cluster3的DEG在碳水化合物代謝和運輸相關(guān)的生物過(guò)程中顯著(zhù)富集,其中蔗糖合酶(SUS,Cor0134990.1)在這些與碳水化合物代謝相關(guān)的DEG中表達豐度最高。
③ 根據序列比對結果的相似性,研究人員在擬南芥中鑒定了四個(gè)SUS(Cor0134990.1)突變體,它們的種子大小明顯小于野生型。除了SUS外,研究人員還鑒定了一些可能調節榛子胚珠發(fā)育的重要基因,為揭示空殼榛子的形成機制提供了新見(jiàn)解。

圖4-高變基因的選擇和Spots聚類(lèi)

英文標題:Cross-species single-nucleus analysis reveals the potential role of whole-genome duplication in the evolution of maize flower development
發(fā)表期刊:BMC Genomics
影響因子:3.5
物種樣本:玉米、高粱
測序策略:單細胞核轉錄組、空間轉錄組(BMKMANU S1000)
DOI:10.1186/s12864-024-11186-1
發(fā)布時(shí)間:2025.01.03
百邁客生物為該研究提供了百創(chuàng )S1000空間轉錄組技術(shù)服務(wù)。
取樣策略:
單細胞核轉錄組&空間轉錄組:玉米雌穗、雄穗、高粱花序組織
① 在該研究中,研究人員為玉米雌穗、雄穗和高粱花序生成了單細胞核和空間RNA-seq數據。通過(guò)結合單細胞核和空間轉錄組數據,研究人員可以追蹤單細胞核簇標記基因的空間表達,并將單細胞核簇映射到空間位置上。這種能力為注釋單細胞核簇提供了強大的支持。
② 將細胞簇解析的轉錄組比較與基因組比對相結合,該研究分析表明,玉米雌穗和雄穗花序的多樣性與玉米特有的全基因組復制事件相關(guān)。以高粱作為外類(lèi)群,很可能是基因表達譜的丟失導致了雄穗和雌穗之間的花序多樣性,從而形成了玉米的單性花結構。此外,雄穗中高表達基因的序列比雌穗中高表達基因的序列更為保守。

圖5-基于空間轉錄組學(xué)和標記基因的玉米雌穗和雄穗的細胞聚類(lèi)與細胞類(lèi)型鑒定

英文標題:Single-cell and spatial transcriptomics uncover the role of B chromosomes in driving plant invasiveness
發(fā)表期刊:bioRxiv
物種樣本:蘆葦
測序策略:單細胞轉錄組、空間轉錄組(BMKMANU S3000)
DOI:https://doi.org/10.1101/2024.12.31.630906
發(fā)布時(shí)間:2025.01.01
百邁客生物為該研究提供了百創(chuàng )S3000空間轉錄組技術(shù)服務(wù)。
取樣策略:
單細胞轉錄組:非入侵蘆葦組由根狀莖再生的新形成的芽組織EU 60、EU 78、EU 620;入侵蘆葦組由根狀莖再生的新形成的芽組織NAi nt61、NAi nt113、NAi nt191(每組有3個(gè)生物學(xué)重復)
空間轉錄組:入侵蘆葦組由根狀莖再生的新形成的芽組織NAi nt61(n=2,兩個(gè)重復包埋在一起)
① 入侵植物能?chē)乐仄茐谋就辽锒鄻有?,但其成功入侵背后的遺傳機制仍不甚明了。迄今為止,僅對少數入侵物種進(jìn)行了基因組學(xué)研究,且尚未應用單細胞水平的研究。
② 該研究探討了普通蘆葦(Phragmites australis)入侵行為的遺傳驅動(dòng)因素,這是一種原產(chǎn)于歐洲、后被引入北美并成為入侵物種的耐寒草類(lèi)。通過(guò)整合全基因組測序、單細胞轉錄組測序和空間轉錄組測序技術(shù),研究人員構建了普通蘆葦莖系統的綜合單細胞圖譜。UMAP分析在莖系統中鑒定出19個(gè)獨特的細胞簇?;虮倔w(GO)富集分析實(shí)現了對關(guān)鍵細胞類(lèi)型的注釋?zhuān)ㄈ~肉細胞、表皮細胞、維管束鞘細胞和木質(zhì)部細胞,以及莖尖分生組織和側生分生組織、腋生分生組織。RNA速度分析揭示了葉肉細胞的多能性,其中第3簇的葉綠組織細胞被確定為能夠分化為各種組織的祖細胞,而第1簇則向通氣組織發(fā)育。
③ 歐洲種群與北美入侵種群之間的比較分析顯示,轉錄活性和基因表達存在顯著(zhù)差異,尤其是在與莖尖分生組織相關(guān)的細胞簇中。入侵種群中B染色體的出現頻率更高,且IMPA-3、SSC3和DDE家族核酸內切酶基因在近所有細胞簇中均顯著(zhù)上調,尤其是在葉肉細胞和分生組織區域附近。作為抗性(R)基因主要受體的IMPA-3的快速突變可能增強了北美入侵種群的適應性。這些發(fā)現為理解普通蘆葦入侵性的細胞發(fā)育和基因組多樣性提供了關(guān)鍵見(jiàn)解,并為制定生態(tài)管理策略提供了寶貴信息。

圖6-對普通蘆葦芽的組織進(jìn)行單細胞和空間轉錄組學(xué)研究

英文標題:Dissection of the Global Responses of Mandarin Fish Pyloric Caecum to An Acute Ranavirus (MRV) Infection Reveals the Formation of Serositis and Then Ascites
發(fā)表期刊:bioRxiv
物種樣本:鱖魚(yú)
測序策略:單細胞轉錄組、空間轉錄組(BMKMANU S1000)
DOI:https://doi.org/10.1101/2025.01.02.631049
發(fā)布時(shí)間:2025.01.02
百邁客生物為該研究提供了百創(chuàng )S1000空間轉錄組技術(shù)服務(wù)。
取樣策略:
單細胞轉錄組:接種蛙虹彩病毒(MRV)和PBS 5天后的鱖魚(yú)的幽門(mén)盲囊組織(n=2)
空間轉錄組:感染蛙虹彩病毒(MRV)的鱖魚(yú)的幽門(mén)盲囊組織
① 鱖魚(yú)蛙病毒(MRV)作為大口黑鱸病毒(LMBV)的一種變體,屬于虹彩病毒科蛙病毒屬的一個(gè)獨特成員。急性MRV感染主要影響鱖魚(yú)的一個(gè)關(guān)鍵內臟器官——幽門(mén)盲囊,并推測這是導致鱖魚(yú)出現嚴重腹水這一特征性外部臨床癥狀的驅動(dòng)因素。
② 該研究揭示,急性MRV感染最初靶向鱖魚(yú)幽門(mén)盲囊的漿膜層,并迅速發(fā)展為以漿膜肥厚、纖維化、充血、水腫和組織粘連為特征的纖維素性漿膜炎。通過(guò)單細胞RNA測序,研究人員分析了上皮、免疫和間質(zhì)細胞群的細胞組成,確定了巨噬細胞、粒細胞以及T細胞和自然殺傷細胞作為急性細胞因子和炎癥反應的關(guān)鍵介體顯著(zhù)富集。隨后,有力的實(shí)驗證據表明,MRV攻擊特定的T細胞和B細胞免疫細胞亞群以及成纖維細胞、肌成纖維細胞、內皮細胞和周細胞的間質(zhì)細胞,導致增生性漿膜區的細胞外基質(zhì)(ECM)形成、膠原生物合成和血管重塑相關(guān)基因和途徑的上調。此外,宿主來(lái)源的V型膠原和MRV編碼的膠原均參與肥厚漿膜中ECM的形成。
③ 綜上所述,該研究提供了對鱖魚(yú)幽門(mén)盲囊對急性MRV感染的全面單細胞分辨率分析,并強調了病毒驅動(dòng)的漿膜炎是導致鱖魚(yú)嚴重腹水的根本原因。

圖7-受感染幽門(mén)盲囊單細胞的空間位置
文章標題:Spatial transcriptome analysis reveals de novo regeneration of poplar roots
發(fā)表期刊:Horticulture Research
合作單位:北京大學(xué)現代農業(yè)研究院
研究物種:楊樹(shù)
?技術(shù)策略:空間轉錄組(BMKMANU?S1000平臺)
楊樹(shù),作為一種廣泛栽培的經(jīng)濟樹(shù)種,以其高效、快速的扦插繁殖方法廣受認可。然而,要實(shí)現高效的扦插繁殖,根系的再生能力至關(guān)重要。沒(méi)有強大的根再生能力,扦插的枝條將難以成活,進(jìn)而影響到整個(gè)種植計劃的成功。盡管如此,目前關(guān)于根再生的研究主要集中在生長(cháng)素的調控作用上,對細胞分裂素的研究則相對較少。
空間轉錄組學(xué)是一項新興的技術(shù),它能夠在細胞水平上揭示基因表達的空間分布情況。這一技術(shù)的出現,為我們理解基因如何在特定的空間背景下調控生物過(guò)程提供了全新的工具。該研究利用這一技術(shù),構建了楊樹(shù)根再生過(guò)程的空間轉錄組圖譜,并深入探討了細胞分裂素在根再生中的關(guān)鍵作用。研究發(fā)現,在楊樹(shù)根再生過(guò)程中,激素在協(xié)調植物生長(cháng)發(fā)育的復雜過(guò)程中起著(zhù)關(guān)鍵作用,細胞分裂素響應基因的表達貫穿整個(gè)發(fā)育過(guò)程。并且這些細胞分裂素響應基因的啟動(dòng)子中普遍存在生長(cháng)素響應順式作用元件(AuxREs),表明了生長(cháng)素與細胞分裂素在調控根再生過(guò)程中的協(xié)同作用。為了更好地理解楊樹(shù)根再生過(guò)程中細胞的分化路徑,研究團隊采用了擬時(shí)序軌跡分析方法,成功繪制了從形成層細胞到根原基細胞的分化路徑,展示了細胞分化的復雜性和動(dòng)態(tài)性。同時(shí),研究還發(fā)現了兩個(gè)潛在關(guān)鍵基因SAC56和LOS1,它們有望為未來(lái)增強植物根系再生提供新的解決方案和思路。
總的來(lái)說(shuō),這項研究通過(guò)空間轉錄組學(xué)技術(shù),為植物根再生研究提供了新的思路,為我們深入理解植物再生的分子機制提供了新的視角和啟示。

圖1-建立楊樹(shù)根再生的空間轉錄組圖譜

圖2-不定根發(fā)育過(guò)程中的空間轉錄組分析揭示了激素基因表達的區域分布特征

文章標題:Tracing the evolutionary and genetic footprints of atmospheric tillandsioids transition from land to air
發(fā)表期刊:Nature Communications
合作單位:浙江大學(xué)農學(xué)院
研究物種:空氣鳳梨
百邁客生物為該研究提供了空氣鳳梨根的BMKMANU S1000平臺空間轉錄組(細胞分割)測序與分析工作。
植物可以在沒(méi)有根和土壤的情況下生存嗎?答案是“可以”??諝怿P梨便是一個(gè)生動(dòng)有趣的例證,它們無(wú)需根系也能脫離土壤在空中生存。這些神奇的植物屬于鳳梨科空氣鳳梨亞科,以其獨特的適應能力而聞名。它們通過(guò)特化的葉片表皮毛替代根系的吸收功能,展現了“器官功能互補”的奇妙現象。
空氣植物的進(jìn)化引發(fā)了幾個(gè)值得思考的問(wèn)題:它們是何時(shí)、何地從陸生環(huán)境轉向空中棲息地的?是什么驅動(dòng)了這一轉變?空氣植物失去根部功能的遺傳基礎是什么?葉片上的特殊毛狀體是如何代替根部執行吸收功能?最重要的是,它們如何在空中環(huán)境中獲取必需的營(yíng)養物質(zhì)?

空氣鳳梨

圖1-空氣鳳梨亞科系統發(fā)育樹(shù)
1.空氣鳳梨的起源于11.3百萬(wàn)年前的安第斯山脈
為了追溯空氣鳳梨的起源,研究人員廣泛收集了覆蓋空氣鳳梨亞科(Tillandsioideae)78%屬的植物,利用轉錄組測序獲得低拷貝基因的91個(gè)核基因,構建了空氣鳳梨亞科植物系統發(fā)育樹(shù)(圖1)。然后通過(guò)祖先重建和分子鐘計算,發(fā)現核心空氣鳳梨亞科植物起源于11.3百萬(wàn)年前的安第斯山脈,祖先類(lèi)型為積水型鳳梨(圖2a)。大約在6百萬(wàn)年前,安第斯山脈快速隆起,推動(dòng)了物種的分化,完全大氣生的空氣鳳梨出現,這些植物通常被稱(chēng)為“air plants”。地球氣候世代的轉變也加速了物種的分化(圖2b-c)。

圖2-空氣鳳梨亞科的起源與進(jìn)化動(dòng)力
2.空氣鳳梨根器官功能退化,僅發(fā)揮“固著(zhù)”作用的遺傳基礎
空氣鳳梨的根部功能顯著(zhù)退化,主要僅發(fā)揮機械“固著(zhù)”作用或完全缺失。通過(guò)基因組和比較基因組分析(圖3a-e),研究人員發(fā)現與根發(fā)育相關(guān)的關(guān)鍵基因(如SCR、WER、TTG1、JKD)在附生鳳梨類(lèi)群中發(fā)生了快速進(jìn)化,并受到選擇固定(圖3i-j)。與側根發(fā)育相關(guān)的AR1基因家族則出現顯著(zhù)收縮。與根系響應重力的關(guān)鍵基因ARG1丟失,而負調控基因WG2則受到正向選擇。同時(shí),根系對水分響應的關(guān)鍵基因EN1也發(fā)生喪失。這些結果表明,空氣植物的進(jìn)化適應增強了它們在大氣生態(tài)位中的生存能力。此外,利用相同的方法,研究人員還找到了空氣鳳梨耐旱的基因組適應性進(jìn)化的關(guān)鍵基因(圖3f-g)和積水類(lèi)型鳳梨蓄水槽形成的關(guān)鍵基因AS1的變異選擇(圖3h)。此外,研究人員通過(guò)空間轉錄組分析發(fā)現,與次生細胞壁合成相關(guān)的多個(gè)基因在根被和皮層組織中表現出快速表達,為根系在生長(cháng)過(guò)程中迅速木質(zhì)化并發(fā)揮機械“固著(zhù)”作用提供了分子基礎(圖4)。

圖3-比較基因組分析揭示空氣鳳梨耐旱、根退化和蓄水槽形成的遺傳基礎

圖4-空間轉錄組揭示根系木質(zhì)化機制
3.特化表皮毛替代根系獲得吸收功能,實(shí)現“器官功能互補”的機制
隨著(zhù)根部失去吸收水分和養分的能力,附生鳳梨科植物的葉片表皮中特化的表皮毛進(jìn)化出了吸收功能,代替根系,實(shí)現了“器官功能互補”。這些多細胞表皮毛由基部活細胞和死盾形部分組成,表面覆蓋薄層角質(zhì)層,能夠阻止毛細管流動(dòng),這對其吸收功能至關(guān)重要。研究人員通過(guò)大規模比較基因組分析鑒定出與角質(zhì)合成相關(guān)的三個(gè)關(guān)鍵串聯(lián)重復基因——CYP96A15(圖5a)。這三個(gè)基因在所有附生鳳梨植物中經(jīng)歷序列變異后被選擇并固定(圖5b)。在原位雜交實(shí)驗中,發(fā)現這些CYP96A15重復基因在表皮毛的頂端和基部細胞中特異性表達(圖5c),進(jìn)一步表明它們可能在空氣鳳梨表皮毛吸收功能的獲得中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。此外,研究人員還通過(guò)空間轉錄組技術(shù),鑒定出多個(gè)在表皮毛細胞中特異性表達的基因,為后續空氣鳳梨表皮毛的研究提供了新的突破口(圖6)。

圖5-表皮毛獲得吸收功能的關(guān)鍵基因變異選擇

圖6-表皮毛發(fā)育的標記基因
4.空氣植物葉際微生物的共進(jìn)化是其養分的主要來(lái)源
在解決了水分吸收問(wèn)題后,另一個(gè)對空氣植物生存至關(guān)重要的問(wèn)題是養分問(wèn)題。研究人員通過(guò)16S rRNA測序和宏基因組分析,發(fā)現空氣鳳梨葉表附生了大量固氮細菌(圖7a),且這些細菌具有特異性,特別是1174-901-12屬細菌,專(zhuān)一性地附生在空氣鳳梨的葉表,并且在細菌類(lèi)群中占據主要地位,可能與空氣鳳梨共進(jìn)化(圖7b-c)。此外,固氮酶nifA和nifH的發(fā)現進(jìn)一步證實(shí)了這些細菌的固氮能力(圖7d)。這些固氮細菌可能成為空氣植物的主要氮源,尤其在營(yíng)養匱乏的空中環(huán)境中尤為重要。

圖7-空氣鳳梨葉際固氮細菌的鑒定與分析
總的來(lái)說(shuō),這項研究全面系統地揭示了空氣鳳梨植物從陸生到空生的遺傳與進(jìn)化機制(圖8),為陸生植物進(jìn)化動(dòng)力和方向研究提供了新思路新見(jiàn)解。

圖8-空氣鳳梨陸生到空生的進(jìn)化歷程圖
隨著(zhù)百邁客生物在時(shí)空組學(xué)領(lǐng)域的不斷探索,在保證具備亞細胞分辨率的條件下,研究團隊已成功完成了全尺寸場(chǎng)景適配捕獲芯片BMKMANU S5000的研發(fā)與測試。捕獲面積:50mm*60mm;捕獲位點(diǎn)數:271,939,845;微球直徑:2.5μm;相鄰微球的中心距為3.5μm。該產(chǎn)品的推出大大降低了空間轉錄組實(shí)驗對樣本尺寸的限制,將更大程度地滿(mǎn)足當前科研需求。

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