Part.01
10大常见转录组，ST绝了！
平时总说单细胞、单细胞。其实单细胞的全称就是“单细胞转录组”。
我们平时搞科研时，可以根据研究目标、RNA类型和分辨率要求选择合适的转录组技术。就目前来说，前沿热点无疑是单细胞转录组和空间转录组学。也是当下研究重点，适用于细胞异质性和空间组织相关研究。当然，如果还要叠buff，也可以结合多种技术（如Ribo-seq+RNA-seq），更深入探索基因表达调控（文章就更牛了捏）。
但是我们普通人写文章，肯定不至于下料那么猛。根本就是在为难自己🤦♂️参考一下这个热度表，就知道SCI选什么最合适了~单细胞和空转，YYDS🎉
Part.02
什么是空转（ST）
空间转录组是一种结合基因表达与空间位置信息的新兴技术，能够在组织样本中同时获取基因表达和细胞所在的物理位置。这项技术克服了传统转录组学忽略组织空间结构的局限，能帮助研究人员更精准地理解细胞功能、细胞间相互作用以及组织微环境。
主要研究成果
组织微环境研究：空间转录组被广泛应用于癌症研究，特别是肿瘤微环境（TME）的分析。通过分析肿瘤中的基因表达模式，科学家可以揭示不同细胞类型在肿瘤中的空间分布及其相互作用。
发育生物学：通过分析胚胎或器官的基因表达随时间和空间的变化，空间转录组技术帮助揭示发育过程中基因调控网络的时空变化。
大脑组织研究：在神经科学领域，空间转录组技术被用于研究大脑不同区域的基因表达图谱，帮助理解不同脑区的功能分区和神经元之间的联系。
免疫学与感染研究：空间转录组也用于感染和免疫反应的研究，帮助理解免疫细胞在感染过程中的空间分布和作用机制。
研究方向
技术优化与数据集成：目前的空间转录组技术面临分辨率、敏感性和数据处理能力的挑战。未来的发展方向之一是提高空间分辨率、单细胞分辨率以及数据分析的准确性。
跨学科结合：将空间转录组与其他技术如单细胞测序、质谱成像或三维组织结构成像结合，提供更加全面的组织功能和结构信息。
疾病特异性研究：在癌症、神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）、心血管疾病等领域的应用越来越多，未来研究将聚焦于探索这些疾病的特定空间基因表达模式，以寻找新的治疗靶点。
时空动态分析：通过多时间点的空间转录组分析，揭示疾病进程或发育过程中的动态变化。
药物开发：空间转录组有助于理解药物在组织中的作用机制和影响，未来可能被广泛用于靶向药物开发与精准医疗。
Part.03
SCI为什么建议加空转
当然是为了文章更牛啦！不过，牛的地方主要就是补足了一般研究的补足。和传统的单细胞相比，加上ST可以更有深度，例如：
总之，就是加了会比不加好。下面我们可以以一篇单细胞测序+ST，研究宫颈癌的文章为例，进行带读，大家也可以看看文章框架、结构，看看应该怎么写✍️
Part.04
论文带读：结合单细胞RNA测序和空间转录组技术，时空解析HPV持续感染引发的从正常宫颈、癌前病变到宫颈癌的恶性转化及免疫重塑机制
论文信息
题目：结合单细胞RNA测序和空间转录组技术，时空解析HPV持续感染引发的从正常宫颈、癌前病变到宫颈癌的恶性转化及免疫重塑机制。
杂志：Clinical and translational medicine
影响因子：10.6
发表时间：2023.3
研究背景
宫颈癌是全球女性中第四常见的癌症，尽管已有研究指出了HPV感染与子宫颈癌之间的关联，但是对于为什么某些HPV感染会持续存在并最终演变成癌症，而其他感染则被机体清除或使癌前组织恢复常态，目前尚无清晰的解释。此外，持续的高风险HPV感染如何引发从HSIL到宫颈癌的转化，这一过程的具体细节仍然是一个谜。
数据来源
作者从 9 个患者样本中生成了scRNA-seq 图谱和空间转录组学数据。
包括2个HPV阴性正常、2个HPV阳性正常、2个HPV阳性HSIL和3个HPV阳性癌症样本。
研究思路
这篇文章通过结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)和空间转录组(ST)技术，对HPV感染引起的正常宫颈、癌前病变以及宫颈癌的整个发展过程进行了详尽的细胞亚群及其空间分布分析。研究者识别了独特的HPV相关上皮细胞簇，发现了可能调控疾病进展的关键基因，并观察到免疫细胞从正向免疫反应逐渐过渡到失调和耗竭，最终导致宫颈癌的免疫抑制微环境。此外，通过细胞间通讯分析，进一步验证了宫颈微环境在疾病发展过程中从稳态到失衡再到恶性转变的过程。
工作流程图
研究结果
根据这篇文章，延伸出去，我们还可以往这些方面补充（不过对小白来说太高阶了，咱们萌新发文章，分数够用就行💪）⬇️
诊断标志物开发：基于标记基因表达（如SPRR3、CEACAM7），可进一步验证其在HPV感染早期或癌前病变阶段的诊断价值。
靶向治疗潜力：M2型巨噬细胞的调控通路和促癌配体-受体相互作用（如WNT7B–FZD1）是治疗干预的重要方向。
多组学整合分析：结合空间转录组数据和其他多组学（如蛋白质组学），提高对肿瘤微环境的动态理解。
个性化治疗策略：基于空间分布特征和拟时序轨迹，开发针对不同细胞亚群的精准治疗方案。
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