空间转录组学（Spatial Transcriptomics）是一种新兴的高通量基因组学技术，它能够在组织切片中同时获取基因表达信息和细胞的空间位置信息。以下是空间转录组学包含的主要内容： 1. 技术原理 空间转录组学的核心在于通过高通量测序技术检测组织切片中的转录本（如mRNA、lncRNA、miRNA等），并结合空间位置信息，绘制基因表达的空间分布图。常见的技术包括： • 基于NGS技术的方法：如10X Genomics Visium技术，通过在载玻片上布置带有条形码的捕获区域，捕获组织切片中的mRNA并进行测序。 • 基于成像的方法：如原位测序（ISS）和原位杂交（ISH），通过成像探针直接在组织中检测转录本。 2. 实验流程 以10X Genomics Visium技术为例，实验流程包括： 1. 组织样本固定、速冻和包埋。 2. 切片后进行透化条件优化，以确保mRNA能够被有效捕获。 3. 在载玻片上进行cDNA合成、文库构建和高通量测序。 4. 数据分析时，根据每个捕获区域的条形码信息，将基因表达数据映射回组织切片中的原始位置。 3. 数据分析内容 • 细胞分群与注释：通过已知的marker基因或结合单细胞转录组数据进行细胞类型注释。 • 差异基因分析：识别不同空间区域或不同样本之间的差异表达基因。 • 基因网络与功能富集分析：构建基因调控网络，分析基因功能富集情况。 • 空间可视化：将基因表达数据与组织切片的形态学信息结合，生成空间热图。 4. 应用领域 空间转录组学广泛应用于以下领域： • 肿瘤学：研究肿瘤微环境、免疫细胞浸润和肿瘤异质性。 • 发育生物学：解析胚胎发育过程中基因表达的空间动态变化。 • 神经科学：研究神经细胞的空间分布和神经退行性疾病。 • 病理学：辅助疾病诊断和预后评估。 5. 数据资源 随着空间转录组学的发展，相关数据库也在不断丰富。例如： • CROST数据库：包含多个物种、多种组织和疾病的样本数据，提供空间可视化和基因功能分析工具。 • STOmicsDB数据库：整合了大量空间转录组文献和样本数据，支持多种分析功能。 空间转录组学通过结合基因表达信息和空间位置信息，为研究细胞异质性和组织功能提供了强大的工具。