隨著生命科學(xué)研究的日益深入，傳統(tǒng)的單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)已難以滿足對(duì)深層次、多維度生命系統(tǒng)探索的需求。時(shí)空組學(xué)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為細(xì)胞研究領(lǐng)域的新星，它融合時(shí)間與空間維度，精準(zhǔn)捕捉細(xì)胞基因表達(dá)及其在組織中的動(dòng)態(tài)交互，革新了我們對(duì)生命奧秘的理解。
華大作為生命科學(xué)前沿技術(shù)的主要推動(dòng)者，在2020年年初發(fā)布了自主研發(fā)的時(shí)空組學(xué)技術(shù)Stereo-seq（Spatial Enhanced Resolution Omics-Sequencing），該技術(shù)憑借高分辨、大視場(chǎng)、多組學(xué)、全物種的優(yōu)勢(shì)，已成功應(yīng)用于胚胎發(fā)育、疾病病理、腫瘤學(xué)、腦科學(xué)、植物科學(xué)等領(lǐng)域，助力科研人員在Cell、Science、Nature等國(guó)際頂級(jí)期刊上發(fā)表了多項(xiàng)科研成果。
時(shí)空組學(xué)技術(shù)Stereo-seq精選文章展示
技術(shù)簡(jiǎn)介
Stereo-seq基于華大自主研發(fā)的DNBSEQ測(cè)序技術(shù)，利用攜帶空間條形碼（Coordinate ID，CID）信息、規(guī)則陣列式排布的DNA納米球（DNA Nano Ball，DNB），制備成時(shí)空芯片，原位捕獲組織中的mRNA，并將其還原回原始空間位置，從而實(shí)現(xiàn)組織的空間分子檢測(cè)。
當(dāng)前，空間技術(shù)主要分為低通量和高通量?jī)纱箢悺５屯靠臻g技術(shù)，如微解剖基因表達(dá)技術(shù)、原位雜交技術(shù)和原位測(cè)序技術(shù)，雖然在準(zhǔn)確性上有一定優(yōu)勢(shì)，但在檢測(cè)組織大小和單次檢測(cè)基因數(shù)量方面存在限制。而高通量空間技術(shù)，特別是基于空間條形碼的技術(shù)，如Stereo-seq[1]、NanoString[2]、10x Visium[3]、Slide-seq V2[4]、Seq-Scope[5]、sci-Space[6]等，在檢測(cè)組織面積和基因數(shù)量方面有著顯著的提升。
空間技術(shù)發(fā)展歷程中的主要技術(shù)[7]
技術(shù)原理
華大自主研發(fā)的時(shí)空組學(xué)技術(shù)Stereo-seq，是具有高通量、超高分辨率、大視場(chǎng)的原位全景式空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)同一樣本在組織、細(xì)胞、亞細(xì)胞、分子“四尺度”同時(shí)進(jìn)行空間轉(zhuǎn)錄組分析。該技術(shù)利用DNA納米球（DNB）作為捕獲單元，每個(gè)DNB攜帶獨(dú)特的空間條形碼序列和Poly(dT)序列。
在組織切片上，這些DNB通過(guò)Poly(dT)原位捕獲mRNA的同時(shí)，空間條形碼記錄mRNA在時(shí)空芯片上的物理坐標(biāo)。隨后，對(duì)捕獲到的mRNA進(jìn)行測(cè)序，并結(jié)合空間條形碼序列信息，即可解析出基因表達(dá)在組織中的空間分布模式。Stereo-seq技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從mRNA捕獲到空間解析的一體化，為深入探究生命奧秘提供了有力工具。
技術(shù)優(yōu)勢(shì)
作為國(guó)際領(lǐng)先的時(shí)空組學(xué)技術(shù)，相比較于其他技術(shù)平臺(tái)，Stereo-seq在檢測(cè)組織大小與分辨率等方面具有突破性優(yōu)勢(shì)。
各空間組學(xué)技術(shù)參數(shù)比較[1]
A.Spot尺寸；B.分辨率；C.Spot數(shù)量/100 μm2；D.捕獲區(qū)域面積；
E.箱型圖展示了各空間組學(xué)技術(shù)在指定分辨率下捕獲的轉(zhuǎn)錄本數(shù)量。
01 病理學(xué)染色與時(shí)空組學(xué)技術(shù)相結(jié)合
傳統(tǒng)的病理學(xué)染色方法主要關(guān)注組織的形態(tài)學(xué)特征，而時(shí)空組學(xué)技術(shù)則側(cè)重于解析組織內(nèi)基因表達(dá)的空間模式和時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化。Stereo-seq技術(shù)通過(guò)創(chuàng)新的單張組織切片染色方法，研究人員能夠在同一張組織切片上既保留病理學(xué)的形態(tài)學(xué)信息，又集成時(shí)空組學(xué)的分子生物學(xué)信息，避免了多次切片可能帶來(lái)的樣本損失和信息不一致，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和連貫性。
在同一張F(tuán)FPE切片獲取組織形態(tài)學(xué)與分子生物學(xué)信息
02 高分辨率與大視場(chǎng)
Stereo-seq技術(shù)在實(shí)現(xiàn)500nm高分辨率的同時(shí)，捕獲面積最大可達(dá)13cm×13cm，這一技術(shù)突破使得研究人員能夠在更大的視野范圍內(nèi)以精細(xì)的分辨率觀察和分析組織樣本。這不僅有助于捕捉組織的整體結(jié)構(gòu)特征，還能深入分析細(xì)胞間的相互作用，基因表達(dá)的空間分布，以及在時(shí)間和空間維度上的變化。
超高分辨率展示和不同大小芯片示例
03 多組學(xué)分析
結(jié)合時(shí)空轉(zhuǎn)錄組和時(shí)空蛋白組的多組學(xué)分析，Stereo-seq技術(shù)能夠全面揭示組織內(nèi)基因與蛋白質(zhì)表達(dá)及其空間分布的動(dòng)態(tài)變化。轉(zhuǎn)錄組分析揭示基因的表達(dá)模式，而蛋白組分析則進(jìn)一步揭示這些基因產(chǎn)物在細(xì)胞內(nèi)的實(shí)際功能和相互作用。多組學(xué)分析為深入理解生物過(guò)程提供了前所未有的視角，有助于發(fā)現(xiàn)新的疾病標(biāo)志物、治療靶點(diǎn)與疾病發(fā)生發(fā)展的分子機(jī)制。
時(shí)空轉(zhuǎn)錄組和時(shí)空蛋白組的多組學(xué)分析
04 高兼容性
時(shí)空組學(xué)技術(shù)在多種動(dòng)植物組織的新鮮冷凍保存樣本（如液氮冷凍樣本）與FFPE（福爾馬林固定、石蠟包埋）樣本中均表現(xiàn)出良好的兼容性。這意味著該技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于不同種類的生物樣本，無(wú)論是在基礎(chǔ)研究還是臨床病理診斷，都具有極大的應(yīng)用潛力。特別是FFPE樣本的兼容性使得臨床病理學(xué)家能夠在常規(guī)的病理工作流程中無(wú)縫集成時(shí)空組學(xué)分析，從而更深入地理解疾病的發(fā)生發(fā)展機(jī)制。與此同時(shí)，F(xiàn)FPE樣本的兼容方案，還能實(shí)現(xiàn)編碼與非編碼RNA的共捕獲，以及宿主與微生物的共檢測(cè)。
時(shí)空組學(xué)技術(shù)檢測(cè)樣本類型無(wú)物種限制
05 便捷的可視化分析工具
時(shí)空組學(xué)為用戶提供時(shí)空云平臺(tái)（STOmics Cloud）和全流程本地生信分析工具兩類數(shù)據(jù)分析解決方案。時(shí)空云平臺(tái)可支持用戶線上開展井然清晰的項(xiàng)目管理、靈活高效的數(shù)據(jù)分析，同時(shí)整合人工智能Copilot和Notebook等模塊加速科研進(jìn)程。本地生信分析工具也可助力用戶實(shí)現(xiàn)本地化數(shù)據(jù)處理與可視化分析。
時(shí)空云平臺(tái)
應(yīng)用領(lǐng)域
時(shí)空組學(xué)技術(shù)Stereo-seq開創(chuàng)了繪制生命全景時(shí)空分子圖譜的新紀(jì)元，將廣泛應(yīng)用于深入挖掘意識(shí)起源的深層次科學(xué)問(wèn)題、追蹤生命從出生到老化的全過(guò)程、疾病與健康狀態(tài)的分子機(jī)制、自然界萬(wàn)物生長(zhǎng)的普遍規(guī)律，以及追溯生命起源之謎。
Stereo-seq實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)技術(shù)瓶頸的跨越式突破，不僅能精確定位組織內(nèi)細(xì)胞的空間位置，還能同步捕捉并分析這些細(xì)胞的基因表達(dá)譜，引領(lǐng)生命科學(xué)步入充滿無(wú)限可能的時(shí)空全景新時(shí)代。它不僅為理解腫瘤發(fā)生發(fā)展的復(fù)雜機(jī)制、解析免疫系統(tǒng)的微妙平衡、探索個(gè)體發(fā)育的奧秘、深入腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，以及精準(zhǔn)診斷與研究病理過(guò)程等，提供了前所未有的高精度工具與全新視角，極大推動(dòng)了生命科學(xué)領(lǐng)域的整體進(jìn)步與發(fā)展。
應(yīng)用場(chǎng)景
參考文獻(xiàn)：
[1] Chen, A. et al. Spatiotemporal transcriptomic atlas of mouse organogenesis using DNA nanoball-patterned arrays. Cell. 185, 1777–1792 (2022).
[2] Geiss, G. K. et al. Direct multiplexed measurement of gene expression with color-coded probe pairs. Nat. Biotechnol. 26, 317–325 (2008).
[3] St?hl, P. L. et al. Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics. Science. 353, 78–82 (2016).
[4] Stickels, R. R. et al. Highly sensitive spatial transcriptomics at near-cellular resolution with Slide-seqV2. Nat. Biotechnol. 39, 313–319 (2021).
[5] Cho, C.-S. et al. Microscopic examination of spatial transcriptome using Seq-Scope. Cell. 184, 3559–3572 (2021).
[6] Srivatsan, S. R. et al. Embryo-scale, single-cell spatial transcriptomics. Science. 373, 111–117 (2021).
[7] Huang, S. et al. Spatial transcriptomics: a new frontier in cancer research. Clin. Cancer Bull. 3, 13 (2024).
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