空间转录组学在衰老研究中的应用与未来

空间转录组学技术通过在基因表达分析中添加空间位置信息,为生物学研究,尤其在探索细胞老化和器官功能衰退方面提供了新的视角。本文综述了空间转录组学在脑衰老、皮肤衰老以及其他器官系统中的应用,并探讨了这些技术在揭示衰老机制中的重要作用。研究中使用的新型算法和统计方法,提高了我们对空间数据中隐藏的生物学信息的解析能力。这些发现不仅深化了对衰老过程的理解,还为开发新的治疗策略提供了潜在的靶点。未来,空间转录组学有望在揭示衰老的分子机制、细胞微环境以及开发针对年龄相关疾病的治疗方法中发挥更加关键的作用。

空间转录组学技术及其应用的研究进展

空间转录组简单地说就是一个完整的组织样本中不同位置的全部转录组数据信息.目前的空间转录组学技术主要包括两大类:基于原位捕获并测序和基于成像的空间转录组学技术.这些技术已被广泛应用于神经生物学、发育生物学、肿瘤生物学等领域.本文总结并比较了不同空间转录组学技术的特点,列举了空间转录组学技术在不同领域中的应用,最后讨论了其所面临的挑战和机遇.

整合组织学图像信息增强空间转录组细胞聚类的分辨率

【目的】增加空间转录组基因表达的空间分辨率以提升遗传发育与疾病研究中的细胞谱系和类型变化的精度,提供更精细的分子表型信息。【方法】通过图像分割实现空间转录组点阵的细胞空间分布模拟,使用线性插值方法重构超分辨率基因空间表达,并利用图聚类方法揭示组织中细胞分布的空间偏好性。【结果】将新方法SpaGMM在小鼠后脑10X Visium数据集上进行检验,可以精确识别小鼠脑神经空间结构域。通过与几种空间转录组聚类的常用方法进行比较,结果显示SpaGMM的聚类结果更加符合组织学区域的注释,这些区域具有大量标记基因的空间表达支持。SpaGMM还可以从小鼠小脑区域中区分出浦肯野细胞(Purkinje cell)和伯格曼胶质细胞(Bergmann glial cell)所对应的组织区域,发现不同细胞层中存在互补的基因表达模式。【结论】SpaGMM可以通过提高点阵的空间分辨率揭示组织结构域的精细结构。

空间转录组学的发展及其应用进展

空间转录组学是一项颠覆性的生物学技术,融合了分子生物学和空间成像技术,旨在揭示组织或细胞中基因表达的空间分布。其通过对转录组数据进行分析,可以全面理解基因在组织或细胞水平上的空间表达规律,从而深入揭示生物系统中基因调控的时空特征及其在生物学过程中的功能和意义。该技术为发育生物学、免疫学、医学以及农业等领域的研究提供了前所未有的帮助,为理解细胞分化、农作物发育等关键过程提供了支撑。详细介绍了空间转录组技术的发展进程、数据分析及其在医学以及农业领域中的主要应用,提出了该领域所存在的问题并对未来发展趋势进行展望。

空间转录组技术在消化系统肿瘤研究中的应用进展

空间转录组技术是基于组织成像和RNA测序的高通量测序技术,其在定量检测基因表达水平的同时能够获取空间位置信息。近年来,空间转录组技术逐步提高检测细胞通量、技术灵敏度和可行性,在肿瘤学、神经科学和发育生物学等领域广泛应用。在消化系统肿瘤中,空间转录组技术的应用可以更深入地阐明其恶变机制,评估诊治策略与预后。本文将概述常见空间转录组技术的原理和特点,归纳其在消化系统肿瘤中的应用及其应用前景和发展方向,以期促进空间转录组技术的发展和消化系统肿瘤精准诊疗。

空间转录组学及其在肿瘤研究中的应用

近年来,空间转录组学蓬勃发展,新技术不断涌现,在肿瘤研究等领域广泛应用。与传统转录组技术相比,空间转录组技术不仅可以检测细胞的基因表达水平,还能获得基因在组织内的空间位置信息,在研究肿瘤的异质性、微环境和免疫等方面提供了巨大帮助。虽然空间转录组学前景广阔,但仍面临诸多挑战,如何将其发展完善并广泛应用于临床实践亟待解决。本研究旨在介绍几种常用的空间转录组技术,并对其目前在肿瘤研究中的应用进行综述,以期为空间转录组技术应用于肿瘤研究提供一定的理论参考。

空间转录物组学技术进展及其在神经科学领域中的应用

空间转录物组学是在单细胞RNA测序技术基础上实现细胞空间位置信息测定的组学技术。该技术克服了单细胞转录物组学在单细胞分离建库过程中丢失细胞在组织中空间信息的问题,可同时提供研究对象的转录物组数据信息和在组织中的空间位置信息。空间转录物组学技术对研究细胞谱系的发生过程、细胞间的调控机制和相互作用等具有重要作用,是组学技术研究的重要发展方向和热点。近年来,空间转录物组学技术发展迅速,新的检测方法不断产生,检测灵敏度、分辨率和检测通量等技术指标不断提升。本文根据获取空间信息的原理不同,将较为常用的空间转录物组学技术进行了分类,总结了各类方法的检测原理、代表性技术手段及其相应的技术指标。随后,从脑细胞类型区分与细胞层图谱构建、神经系统相关疾病特征分析与标志物研究两个方面举例论述了空间转录物组学技术在神经科学中的应用。最后,对空间转录物组学技术目前存在的问题进行了总结,并对其未来的发展方向进行了展望。

空间表达变异基因识别方法及其在肿瘤异质性研究中的应用进展

空间表达变异基因的识别是阐明空间转录组学的基础。空间表达变异基因的分析需应用空间转录组数据相关公共存储库和计算技术。本文综述空间转录组学应用于空间表达变异基因识别的计算方法,阐述空间表达变异基因识别在肿瘤异质性研究中的应用进展,以进一步理解驱动肿瘤异质性发生发展的分子机制。

通过图注意力网络识别空间转录组中的空间域

由于数据的高维和复杂性,空间转录组数据的分析一直是一个具有挑战性的问题,而聚类分析则是空间转录组数据分析的核心问题。本文提出了一种基于图注意力网络的深度学习方法,用于空间转录组数据的聚类分析。首先,对空间转录组数据进行增强,然后使用图注意力网络对节点进行特征提取,最后使用莱顿(Leiden)算法进行聚类分析。通过聚类的评价指标发现,与传统的非空间及空间聚类方法相比,本文提出的方法具有更好的数据分析性能。实验结果表明,本文所提方法可以有效地聚类空间转录组数据,从而能够识别不同的空间区域,为研究空间转录组数据提供了新的工具。

多模态组学数据整合方法的性能评测

多模态组学数据的联合运用在揭示细胞异质性和解析细胞命运调控机制方面具有重要意义,目前已有多种方法被开发,用于处理不同组学模态数据的整合。本研究通过对应用于不同整合任务的多种数据整合方法进行性能评测,为相关领域的研究提供有益参考。使用6个联合测序数据集对16种单细胞多模态配对数据整合方法在2类整合任务上的性能进行测试,再通过4个模拟数据集和1个真实数据集对6种空间转录组反卷积方法的性能进行评估。在RNA和ATAC配对数据整合任务中,MOFA+、 SCOIT、 Cobolt分别在PBMC、 BMMC、 SNARE数据集上取得最优表现,SCOIT在3个数据集的汇总得分中均排名前3, MMDVAE、 DAE在基于AE的融合算法中表现突出。在RNA和蛋白质配对数据整合任务中,Cobolt、 MOFA+、 Seurat分别在P5_CITE、 BM_CITE、 COVID中取得最优表现,totalVI在3个数据集的汇总得分中排名靠前,基于AE的融合算法中以efMMDVAE、 lfMMDVAE的表现最好。在空间转录组反卷积方法评测中,Cell2location和SPACEL在模拟数据和真实数据中的性能表现均优于其他方法的,其中Cell2location在真实数据集中表现最佳,正确地推断了两类心肌细胞在心室的比例。此外,本研究发现在配对数据整合任务中,不同方法对数据的适应性不同。SCOIT和totalVI分别是RNA与ATAC、 RNA与蛋白质数据整合中表现稳定优异的方法。Seurat、 MOFA+易受数据影响。

时空组学在基因组研究中的革新

时空组学技术通过在连续的空间和时间维度内检测器官、组织和细胞内的遗传分子特征,可以在多个组学水平解析生命现象的调控机制。多组学包括基因组、表观组、转录组和蛋白组等。本文介绍了时空组学技术的技术分类、原理和特点,简述了时空组学数据的分析策略和方案,回顾了时空组学技术在发育生物学、癌症生物学、神经科学和植物学领域的研究进展,并展望了时空组学未来的发展发向。

Advances and applications in spatial transcriptomics

Spatial transcriptomics is an organizational study done on tissue sections that preserves the spatial information of the sample.Spatial transcriptomics aims to combine spatial information with gene expression data to quantify the mRNA expression of a large number of genes in the spatial context of tissues and cells.As a paradigm shift in biological research,spatial transcriptomics can provide both spatial location information and transcriptome-level cellular gene expression data,elucidating the interactions between cells and the microenvironment.From the understanding of the entire functional life cycle of RNA to the characterization of molecular mechanisms to the mapping of gene expression in various tissue regions,by choosing the appropriate spatial transcriptome technology,researchers can achieve a deeper exploration of biological developmental processes,disease pathogenesis,etc.In recent years,the field of spatial transcriptomics has ushered in several challenges along with its rapid development,such as the dependence on sample types,the resolution of visualized genes,the difficulty of commercialization,and the ability to obtain detailed single-cell information.In this paper,we summarize and review the four major categories of spatial transcriptome technologies and compare and analyze the technical advantages and major challenges of multiple research strategies to assist current experimental design and research analysis.Finally,the importance of spatial transcriptomics in the integration of multi-omics analysis and disease modeling as well as the future development prospects are summarized and outlined.