生殖生物学（Reproductive Biology）:生殖生物学是用于探索生殖系统（疾病）、生殖发育过程、内分泌学、配子发生过程以及农业生产中应用等领域的一门科学。生殖系统的功能是产生、滋养和运输配子，女性生殖系统还为受精提供最佳环境，保护发育中的胎儿直至分娩，其中配子发生是生殖系统的核心功能。生殖系统涉及的组织类型种类繁多，包含卵巢、输卵管、子宫、阴道、乳腺等(雌性)和睾丸、附睾、睾丸网、性附属腺（雄性）等。
近10年来，单细胞多组学技术极大地促进了我们对早期胚胎、胎儿生殖细胞和性腺体细胞、不同发育阶段的睾丸和卵巢、子宫内膜等多个生殖器官，多种生殖系统疾病的了解1。
图 人体生殖周期示意图2
绘制生殖细胞形成和分化图谱：为生殖细胞分化过程提供见解，识别物种特异性分化差异，探索不孕症与细胞分化发育过程关联性等；
体细胞与生殖细胞互作关系：洞察体细胞-生殖细胞调节机制，为体细胞在生殖腺形成过程中的作用做出解析；
性腺发育过程：分析生长发育过程中，生殖细胞和体细胞的发育，从胎儿出生后阶段全面表征性别及生殖系统发育过程；
生殖器官与健康、不育和衰老的关系： 解析生殖器官（如卵巢、睾丸、输卵管、子宫等）与宿主健康表型（例如子宫内膜异位症、卵巢癌等）、不孕不育以及衰老之间的关联；
生物节律周期与生殖器官图谱：例如月经周期与子宫内膜功能层单细胞分辨率下转录组变化；
体外器官研发：各类体外生殖器官模型优化，指导体外器官在生物医学研究发展。
空间组学则能够填补单细胞测序的空间位置信息缺失，单细胞转录组和空间转录组的结合，一方面可以将两者优势互补，得到更精细化更全面的结果；另一方面，两者的结果可以相互印证，有助于后续的实验设计和开展。
图 生殖系统单细胞时空组学代表性示例2
单细胞转录组和空间转录组可以帮助研究者了解生殖系统空间模式下的基因表达和功能。同时，单细胞时空多组学还可以解析细胞领域（组织环境中相互作用的细胞群），从而高分辨率识别组织空间环境中互相作用的细胞类群。最后，单细胞时空多组学对于生殖病理相关的空间微环境解析亦不容小觑，组织中的病理状态通常与细胞微环境的改变非常相关，结合单细胞转录组及空间转录组能从单细胞分辨率上解析细胞微环境与生殖病理间联系。
细胞多组学应用于生殖领域总结：
1. 单细胞空间图谱建立；
2. 解析细胞领域；
3. 探索病理微环境。
图 发展和再生的时空景观3
目前生殖领域的主要研究方向为构建生殖器官图谱，探索生殖系统疾病的分子机制，衰老与生殖系统之间联系以及生殖系统发育分化。
图 空间转录组在生殖领域的应用4
样本信息：生殖器官组织样本，例如卵巢、子宫等
样本设计：
简单：健康+患病的组织
高级：不同发育周期的同种组织/生殖器官不同部位的组织
高级：不同发育周期阶段+生殖器官不同部位的组织
生物学重复：≥3（具体结合实际的实验设计和临床病理特征为准）
图 研究路线图
中文名称：单细胞RNA测序与空间转录组结合揭示分娩过程中人类子宫肌层的免疫景观5
实验设计：
单细胞测序： scRNA-seq，子宫肌层组织，TIL（分娩期，n=5）和TNL（非分娩期，n=5）共10份组织
空间转录组测序：Visium ，子宫肌层组织，OCT包埋组织，TIL（分娩期，n=1）和TNL（非分娩期，n=1），共两份
期刊：Clinic Translation Medicine（IF：7.9）
发表时间：2023.4
2023年，广州医科大学与华南理工大学医学院，刘慧姝研究团队在《Clinic Translation Medicine》（IF：7.9）上发表文章“Integrating single-cell RNA sequencing with spatial transcriptomics reveals an immune landscape of human myometrium during labour”的研究结果。
在本研究中，作者首先对分娩期间人类子宫肌层的炎症进行了表征，分别运用了转录组学、蛋白质组学和细胞因子检测。
作者首先运用单细胞转录组，对TIL（分娩组）和TNL（非分娩组）的子宫肌层进行了细胞鉴定，确定了子宫肌层中的免疫细胞类型：单核细胞、中性粒细胞、T 细胞、自然杀伤 (NK) 细胞和 B 细胞。对免疫细胞的比例进一步探讨，作者发现，分娩组的子宫肌层中单核细胞和中性粒细胞比例高于非分娩组，更深层次地分析显示分娩组子宫肌层中的M1-Like的巨噬细胞增加。作者在单细胞数据集中进一步探索了细胞因子检测的结果，发现TIL（分娩组）中，IL-8（CXCL8）和IL1B的表达显著增加，其中CXCL8表达主要在中性粒细胞中观察到，XCL1 和 XCL2 特异性地NK细胞中表达，并在FIL（分娩组）减少。
单细胞结果单核细胞亚群分析，表明子宫肌层M1-Like巨噬细胞在TIL（分娩组）增加，而M2-Like巨噬细胞减少，空间转录组的数据进一步证实了该结论，后续作者进行了一系列免疫细胞（B细胞、中性粒细胞）的调研，发掘了TIL和TNL两组间的单细胞转录异质性。细胞通讯分析展示了TIL组子宫肌层内的相互作用增加。总而言之，作者通过单细胞转录组数据映射到空间转录组，进一步可视化了空间转录组中代表性细胞因子、收缩相关基因和相应受体的空间接近度，以显示它们在子宫肌层中的位置，从而全面解析了分娩时中免疫反应和子宫肌层SMC收缩的潜在串扰方式。
中文名称：人类卵巢衰老的时空转录组变化及FOXP1的调控作用6
实验设计：
单细胞测序：scRNA-seq，卵巢组织共9例，年轻组（18-28岁）、中年组（36-39岁）和老年组（47-49岁）
空间转录组测序：10x Visium，卵巢OCT包埋组织共15例，分为3组，年轻组（18-28岁）、中年组（36-39岁）和老年组（47-49岁）
期刊： Nature Aging（IF：17.0）
发表时间：2024.04
2024年，华中科技大学同济医学院附属同济医院王世宣教授团队在《Nature aging》（IF：17.0）发表文章“Spatiotemporal transcriptomic changes of human ovarian aging and the regulatory role of FOXP1”的研究结果。
作者通过单细胞转录组和空间转录组技术绘制了人类卵巢衰老的时空转录图谱，在单细胞数据中，共鉴定到了8种细胞类型。通过不同年龄段的差异富集分析，发现卵巢组织中特定的细胞类型表现出特定的衰老特征。作者首先对卵母细胞进行了分析，通过拟时序分析、细胞互作，发现老年组卵母细胞的差异基因主要富集在DNA损伤等通路，且细胞相互作用增强，特别是MDK-LPR配受体对。随后，作者对颗粒细胞、T&S细胞进行了进一步分析，鉴定了三种颗粒细胞和五种间质细胞亚型，通过拟时序分析、通路富集分析，阐述了老年组细胞比例变化、显著富集通路和特异性高表达基因等。
接下来，作者通过单细胞调控网络推理和聚类分析鉴定了颗粒细胞和T&S细胞中的核心转录因子（TF），FOXP1在卵巢衰老中起关键作用。
中文名称：循环与衰老小鼠雌性生殖道的单细胞分辨率研究7
实验设计：
单细胞测序：scRNA-seq，小鼠不同发情期（发情前期[P]，发情期[E]，发情后期[M]，间情期[D]）及妊娠期、衰老不同阶段,小鼠卵巢的不同部位（卵巢、输卵管、子宫、宫颈和阴道）
空间转录组测序：10x Visium，小鼠不同时期（年轻、老年），不同部位（卵巢、子宫），每组3-5个生物学重复
期刊：Cell（IF：45.5）
发表时间：2024.2
2024年，德国癌症研究中心 （DKFZ）的Duncan T. Odom教授和Angela Goncalves教授在《Cell》（IF：45.5）上发表文章 “The cycling and aging mouse female reproductive tract at single-cell resolution”的研究结果。
首先，作者对所有5个FRT器官进行分析，确定了组成细胞类型，通过上皮细胞/间质细胞的比率来评估组织增值和重塑。对成纤维细胞进行分析，发现不同其关键成纤维细胞程序相似，但并不完全一，即具有高度器官异质性
作者通过卵巢和子宫的空间转录组数据进一步扩展了分析，通过反卷积的方式，准确识别了特定的卵巢（卵泡、表面上皮和间质）和子宫位置（管腔上皮、腺上皮和间质）。成纤维细胞主要通过协调细胞外基质（ECM）重组和炎症，在FRT重塑过程中发挥着核心作用。
中文名称：单细胞和空间分辨率下的人类乳腺癌8
实验设计：
单细胞测序：scRNA-seq，26例治疗前原发肿瘤组织，ER+（n=11），HER2+（n=5），TNBC（n=10）；
空间转录组测序：10x Visium，6个样本，ER+（n=2），TNBC（n=4）。
期刊： Nature Genetics（IF：31.7）
发表时间：2021.9
2021年，加文医学研究所的Alexander Swarbrick教授团队在《Nature Genetics》（IF：31.7）上发表文章 “A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers”的研究结果。
作者首先通过单细胞转录组鉴定了细胞类型，通过CNV分析，发现了肿瘤细胞群中大规模基因组重排。为了进一步分析，作者开发了一种单细胞数据内在亚型分析的方式—scSubtype，并对其通过TCGA等方式验证。scSubtype分析结果显示出了乳腺癌肿瘤细胞的高度异质性，后续作者对肿瘤细胞进行了基因富集分析，确定了每个肿瘤细胞类型共同和独特的功能特征，不同的肿瘤亚型与细胞异质性一致。
后续，作者使用CITE-Seq对样本进行了免疫分型，高分辨率地研究了乳腺癌肿瘤的免疫微环境。并对其中髓系细胞、淋巴细胞和先天性淋巴细胞进行了进一步鉴定和分析。为了绘制乳腺癌异质性空间图谱，作者对6个样本进行了空间转录组检测，通过单细胞数据映射到空间转录组，确定了细胞类型，后续对细胞间通讯进行了空间单细胞层面研究。作者发现，CAFs及其亚类是直接调控免疫细胞的最可能细胞类型，在调节抗肿瘤免疫方面具有功能相关性。
1. Liu, Z. et al. SMARTdb: An Integrated Database for Exploring Single-cell Multi-omics Data of Reproductive Medicine. Genomics, Proteomics & Bioinformatics 22, qzae005 (2024).
2. Marečková M., Massalha H., Lorenzi V. & Vento-Tormo R. Mapping Human Reproduction with Single-Cell Genomics. Annual Review of Genomics and Human Genetics 23, 523–547 (2022).
3. Liu, L. et al. Spatiotemporal omics for biology and medicine. Cell 187, 4488–4519 (2024).
4. Zhang, X. et al. Dissecting mammalian reproduction with spatial transcriptomics. Hum Reprod Update 29, 794–810 (2023).
5. Ji, K. et al. Integrating single‐cell RNA sequencing with spatial transcriptomics reveals an immune landscape of human myometrium during labour. Clin Transl Med 13, e1234 (2023).
6. Wu, M. et al. Spatiotemporal transcriptomic changes of human ovarian aging and the regulatory role of FOXP1. Nat Aging 4, 527–545 (2024).
7. Winkler, I. et al. The cycling and aging mouse female reproductive tract at single-cell resolution. Cell 187, 981-998.e25 (2024).
8. Wu, S. Z. et al. A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers. Nat Genet 53, 1334–1347 (2021).
大道至简！Science：单细胞+CUT&Tag揭示乙酰辅酶A代谢影响T细胞耗竭
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