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隨著生命科學研究的日益深入，傳統的單細胞測序技術已難以滿足對深層次、多維度生命系統探索的需求。時空組學技術應運而生，成為細胞研究領域的新星，它融合時間與空間維度，精準捕捉細胞基因表達及其在組織中的動態交互，革新了我們對生命奧秘的理解。
華大作為生命科學前沿技術的主要推動者，在2020年年初發布了自主研發的時空組學技術Stereo-seq（Spatial Enhanced Resolution Omics-Sequencing），該技術憑借高分辨、大視場、多組學、全物種的優勢，已成功應用于胚胎發育、疾病病理、腫瘤學、腦科學、植物科學等領域，助力科研人員在Cell、Science、Nature等國際頂級期刊上發表了多項科研成果。
時空組學技術Stereo-seq精選文章展示
技術簡介
Stereo-seq基于華大自主研發的DNBSEQ測序技術，利用攜帶空間條形碼（Coordinate ID，CID）信息、規則陣列式排布的DNA納米球（DNA Nano Ball，DNB），制備成時空芯片，原位捕獲組織中的mRNA，并將其還原回原始空間位置，從而實現組織的空間分子檢測。
當前，空間技術主要分為低通量和高通量兩大類。低通量空間技術，如微解剖基因表達技術、原位雜交技術和原位測序技術，雖然在準確性上有一定優勢，但在檢測組織大小和單次檢測基因數量方面存在限制。而高通量空間技術，特別是基于空間條形碼的技術，如Stereo-seq[1]、NanoString[2]、10x Visium[3]、Slide-seq V2[4]、Seq-Scope[5]、sci-Space[6]等，在檢測組織面積和基因數量方面有著顯著的提升。
空間技術發展歷程中的主要技術[7]
技術原理
華大自主研發的時空組學技術Stereo-seq，是具有高通量、超高分辨率、大視場的原位全景式空間轉錄組測序技術，可以實現同一樣本在組織、細胞、亞細胞、分子“四尺度”同時進行空間轉錄組分析。該技術利用DNA納米球（DNB）作為捕獲單元，每個DNB攜帶獨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Poly(dT)原位捕獲mRNA的同時，空間條形碼記錄mRNA在時空芯片上的物理坐標。隨后，對捕獲到的mRNA進行測序，并結合空間條形碼序列信息，即可解析出基因表達在組織中的空間分布模式。Stereo-seq技術實現了從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。
Stereo-seq技術原理示意圖
技術優勢
作為國際領先的時空組學技術，相比較于其他技術平臺，Stereo-seq在檢測組織大小與分辨率等方面具有突破性優勢。
各空間組學技術參數比較[1]
A.Spot尺寸；B.分辨率；C.Spot數量/100 μm2；D.捕獲區域面積； E.箱型圖展示了各空間組學技術在指定分辨率下捕獲的轉錄本數量。
01 病理學染色與時空組學技術相結合 傳統的病理學染色方法主要關注組織的形態學特征，而時空組學技術則側重于解析組織內基因表達的空間模式和時間的動態變化。Stereo-seq技術通過創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的形態學信息，又集成時空組學的分子生物學信息，避免了多次切片可能帶來的樣本損失和信息不一致，確保了數據的準確性和連貫性。
在同一張FFPE切片獲取組織形態學與分子生物學信息
02 高分辨率與大視場 Stereo-seq技術在實現500nm高分辨率的同時，捕獲面積最大可達13cm×13cm，這一技術突破使得研究人員能夠在更大的視野范圍內以精細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構特征，還能深入分析細胞間的相互作用，基因表達的空間分布，以及在時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 多組學分析 結合時空轉錄組和時空蛋白組的多組學分析，Stereo-seq技術能夠全面揭示組織內基因與蛋白質表達及其空間分布的動態變化。轉錄組分析揭示基因的表達模式，而蛋白組分析則進一步揭示這些基因產物在細胞內的實際功能和相互作用。多組學分析為深入理解生物過程提供了前所未有的視角，有助于發現新的疾病標志物、治療靶點與疾病發生發展的分子機制。
時空轉錄組和時空蛋白組的多組學分析
04 高兼容性 時空組學技術在多種動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）樣本中均表現出良好的兼容性。這意味著該技術可以廣泛應用于不同種類的生物樣本，無論是在基礎研究還是臨床病理診斷，都具有極大的應用潛力。特別是FFPE樣本的兼容性使得臨床病理學家能夠在常規的病理工作流程中無縫集成時空組學分析，從而更深入地理解疾病的發生發展機制。與此同時，FFPE樣本的兼容方案，還能實現編碼與非編碼RNA的共捕獲，以及宿主與微生物的共檢測。
時空組學技術檢測樣本類型無物種限制
05 便捷的可視化分析工具 時空組學為用戶提供時空云平臺（STOmics Cloud）和全流程本地生信分析工具兩類數據分析解決方案。時空云平臺可支持用戶線上開展井然清晰的項目管理、靈活高效的數據分析，同時整合人工智能Copilot和Notebook等模塊加速科研進程。本地生信分析工具也可助力用戶實現本地化數據處理與可視化分析。
時空云平臺
應用領域
時空組學技術Stereo-seq開創了繪制生命全景時空分子圖譜的新紀元，將廣泛應用于深入挖掘意識起源的深層次科學問題、追蹤生命從出生到老化的全過程、疾病與健康狀態的分子機制、自然界萬物生長的普遍規律，以及追溯生命起源之謎。
Stereo-seq實現了對傳統技術瓶頸的跨越式突破，不僅能精確定位組織內細胞的空間位置，還能同步捕捉并分析這些細胞的基因表達譜，引領生命科學步入充滿無限可能的時空全景新時代。它不僅為理解腫瘤發生發展的復雜機制、解析免疫系統的微妙平衡、探索個體發育的奧秘、深入腦神經科學領域，以及精準診斷與研究病理過程等，提供了前所未有的高精度工具與全新視角，極大推動了生命科學領域的整體進步與發展。 應用場景
參考文獻： [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).
內容 | 趙芳、趙俊龍
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