在生物学中，“空间”这个概念具有非常重要的意义，因为它可以让我们用来描述生物网络的相互作用，生物网络中每个细胞都受到其周围环境的影响，例如：
• 想了解多细胞生物中单个细胞的分子特性，只有知道它们的物理位置，才能完全了解。原因是组织中不同微环境中的细胞表达着特定的基因，他们受到周围细胞的影响。
• 在胚胎发育的不同阶段，这种现象指导着沿主胚轴基因表达的逐渐形成。随后指挥并激活相应基因的发育过程，从而形成特定的器官。
• 肿瘤微环境，构成肿瘤的几个癌细胞亚群在结构特征和基因表达方面可能完全不同。如果我们进一步放大单个细胞的的微环境，空间的概念就很重要，因为细胞内的功能和信号传递需要细胞内精确的位置参数。沿着这条线，RNA 分子的亚细胞位置可以推断出有关 transcriptional snapshot 及其实际生物学意义的重要信息。
由于研究者们认识到空间位置信息的重要性，所以这样的需求也就促进了空间转录组测序技术的发展。
接下来，我将根据空间测序技术所应用到的三个领域：肿瘤、发育、疾病分别列举一篇文献的简要介绍，供您参考。
【发表期刊】Nature Biotechnology
【影响因子】45.117
【发表时间】2020.1
【研究方向】肿瘤
【文章摘要】虽然应用单细胞转录组在治疗患者肿瘤过程中已经发现了多种细胞亚群，并突出了肿瘤微环境中细胞间的相互作用，但在测序前制备单细胞悬液的组织解离导致了组织中细胞空间信息的丢失，从而限制了我们对肿瘤微环境中细胞的相互作用和组织的理解。为了解决组织中细胞类型的空间组成，我们利用空间转录组测序技术去计算映射到该区域的特异性基因与由单细胞转录组数据计算的细胞类型特异性基因之间的重叠程度，推断出特定细胞类型在给定组织区域的富集。通过对不同患者的原发性 PDAC 肿瘤的研究，我们确定了特定细胞类型和亚群在组织的空间受限区域的情况。应用这两种技术的结合可以去分析任何结构复杂的组织，并有潜力在生物领域提供有意义的新发现。
【方案设计】作者分别取两名 PDAC 患者的2例新鲜 PDAC-A 和 B 肿瘤组织进行研究，同时进行 scRNA-seq 和空间转录组建库测序分析。最后运用多模式相交分析（Multimodal intersection analysis，MIA），将单细胞转录组数据和空间转录组数据整合，进行 PDAC 组织的细胞类型分析，以及组织对应不同空间区域相关的细胞分布情况。
【思路总结】
• 通过单细胞转录组测序分析（scRNA-seq）结合 CNV 及荧光标记实验验证了 PDAC-A 包含两种癌症细胞群 cluster1 (TM4SF1)和 cluster2 (S100A4)，PDAC-B 包含一种癌症细胞群 cluster1（TM4SF1）
• 通过病理医生的形态学鉴定结果进行肿瘤组织的不同区域定义，将形态学鉴定的结果与空间转录组测序的降维聚类结果相比对，发现两个不同方法对组织区域的鉴定结果是一致的。
• 运用 MIA 算法整合分析发现在组织空间受限区域中含有特定的细胞类型和特定细胞亚群的富集。例如 PDAC-A 的成纤维细胞特异性基因与 ST 分析结果中的特定区域的一组基因具有很强的一致性；除此之外，还发现了导管上皮区域富含导管细胞，胰腺组织区域富含腺泡细胞和分泌细胞。依据 MIA 结果绘制了不同肿瘤样本微环境的特点、免疫环境状态、应激水平以及细胞之间相互作用的模式，有助于对患者预后进行预判。
• 应用 IF 荧光实验实验进行相应的结果验证。
【发表期刊】Cell
【影响因子】36.430
【发表时间】2019.12
【研究方向】发育
【文章摘要】人类心脏形态的形成过程尚不完全清楚。它的所有特征需要一个深入探索组织范围内的基因表达的技术并具有单细胞空间分辨率。本文，我们提出了一种方法，可以全面的揭示胚胎心脏在三个不同发育阶段的细胞类型，并将细胞类型特定的基因表达映射到特定的解剖结构区域。空间转录组学鉴定了在每个发育阶段对应不同解剖区域的独特基因图谱。再结合单细胞转录组测序鉴定的人胚胎心脏细胞类型，证实并丰富了胚胎心脏基因表达的空间注释情况。然后使用原位测序来细化这些结果，并创建三个发育阶段的空间亚细胞图谱。最后，我们制作了一个人类心脏发育的公用网络资源，以利于后期对人类心脏发育的研究。
【方案设计】共取了3个人的样本，分别是：孕4.5-5周（4个 sections）、6.5周（9个 secitons）和9周（6个 sections）的心脏组织，采用空间转录组技术、原位测序技术、单细胞转录组技术三种技术手段，从时间和空间两个维度展示了人类心脏发育表达的模式。最后，结合三种技术进行人类胚胎心脏 3D 建模，构建了全方位组织基因表达图谱。
【思路总结】
• 通过空间转录组测序技术对不同孕期的胚胎心脏切片进行空间转录组技术分析，经过降维聚类，差异表达等分析，最终获得了10个 cluster 细胞类型，并标注了10个 cluster 特异性表达的基因。
• 运用单细胞转录组测序对孕6.5周胚胎心脏分割两部分进行 scRNA 建库测序分析，经过降维聚类，获得15个 cluster 细胞类型，鉴定到的细胞类型与先前报道一致。
• 利用原位测序（in situ sequencing，ISS）的亚细胞空间分辨率特性，运用 pciSeq 方法创建了一个综合概率，确定 scRNA 定义的细胞类型的空间细胞图谱，从而实现单细胞分辨率的基因表达时空分析。
【发表期刊】Scientific Reports
【影响因子】4.011
【发表时间】2019.12
【研究方向】疾病
【文章摘要】我们的目的是探索类风湿关节炎(RA)和脊椎关节炎(SpA)患者的滑膜活检，使用空间转录组测序作为在这些慢性炎症疾病炎症部位进行无偏向 mRNA 研究的原则方法。对感染关节的滑膜组织切片进行 st 分析。转录组数据进行差异基因表达分析(DEA)、通路分析、Xcell 分析免疫细胞类型鉴定和免疫组织化学(IHC)验证。ST 技术允许对区域进行选择性分析。
有趣的是，因此我们分析了形态上不同的单核细胞浸润区域。在 RA 中，顶部差异表达基因显示了适应性免疫反应和 T-B 细胞相互作用，而在 SpA 中，这些差异表达基因暗示了与组织修复相关的功能。利用空间解析的基因表达数据，覆盖在高分辨率的组织图像上，我们在硅上数字描绘预先选择的细胞类型。RA 表现出中央记忆 T 细胞过多，而 SpA 效应记忆T细胞最突出。因此，ST 允许更深入地了解细胞机制和组织的多样性，从慢性炎症疾病。
【方案设计】分别取 RA 和 SpA 各3名患者，取其髋部或者膝盖处的滑膜组织进行空间转录组建库测序分析，揭示了慢性炎症性疾病的细胞机制和在组织中的功能的多样性。例如在 RA 中，适应性免疫反应与T-B细胞相互作用，而在 SpA 中，适应性免疫反应与组织修复功能相关。
【思路总结】
• 取每个患者病患处3个部位滑膜组织，以患者为单位分别将其数据合并在一起作为一个 bulk 对单个组织切片进行纠正比对。由 bulk 和单个组织差异表达分析来看，RA与T细胞、肿瘤坏死因子（tumor necrosis factor，TNF）关联更强，而SpA组织的特征更多在于软骨损伤和修复系统的过程。
• 通过 Ingenuity Pathway Analysis (IPA) and Metascape (
http://metascape.org)对差异表达基因进行功能和分子网络通路分析，发现 RA 与适应性免疫应答相关，SpA 与细胞外基质相关、与软骨损伤修复过程相关。
• 运用 Xcell 软件进行细胞类型的鉴定，展现了空间组织区域细胞的类型。
10x Genomics Visium Spatial 空间转录组测序技术弥补了原空间转录组分辨率较低、单细胞转录组缺乏空间信息等缺点，实现了组织内细胞在空间上全面无偏的检测分析。
目前10x Genomics Visium Spatial 空间转录组测序技术已经测试过人和小鼠的多种组织类型，如：肿瘤、淋巴、大脑、心脏、肝脏、肾脏、胃等。并且，该技术也适用于所有常见的哺乳动物中。