空间代谢组学（Spatial metabolomics）是整合质谱成像和代谢组学技术，对生物样本中代谢物的种类，含量和空间分布（定性、定量、定位）进行精准检测，突破传统代谢组研究损失空间信息的瓶颈，将代谢组学信息扩展到了三维的水平，研究小分子在组织切片中的空间分布，告诉我们变化“在哪里发生”，从而极大拓展了对代谢组学样品信息的认知。可广泛应用于临床医学、植物科学、药物研发等生命科学领域，为传统代谢组学分析提供了全新的可视化视角和多维的信息深度。在细胞的生命活动过程当中，基因与代谢物往往是一体两面的，即生物学过程的上游信号和下游产物之间的关系。因此，要全面解析某种生物学问题，越来越多的研究开始将空间代谢组学与单细胞转录组进行联合，那么这种组学联合的研究思路是什么？是如何解决具体的生物学问题的呢?跟随小编一起来学习一下吧!
空间代谢组+单细胞转录组研究思路
生物学重复：单细胞转录组≥3；空间代谢组≥3
经典案例解析
案例一：空间代谢组+单细胞转录组揭示复杂异质肾组织中目标细胞的代谢时空变化
英文标题：Spatial dynamic metabolomics identifies metabolic cell fate trajectories in human kidney differentiation
发表期刊：Cell Stem Cell（IF=19.8）
发表时间：2022.11
样本类型：人类胎儿肾脏组织
组学技术：空间代谢组学、单细胞转录组
研究内容：这篇文章通过高分辨率空间代谢组数据结合单细胞转录组、免疫荧光证明了人类肾脏分化过程具有独特的代谢特征，从而达到空间分辨率下细胞级别代谢研究。作者首先通过单细胞转录组发现了胎儿肾细胞中的不同类型细胞的差异代谢，然后通过空间代谢组得到的有效验证，发现了能量代谢和脂质重塑产生的差异。作者进一步对空间脂质组应用了伪时间分析和细胞类型特异性空间动态代谢分析，发现了肾单位祖细胞向成熟的近端上皮分化时，糖酵解向脂肪酸氧化的转变。最后，作者探究了hiPSC 来源的肾类器官中的FAO对PT分化的影响，发现SCFA和丁酸可以促进PT细胞的分化，而SCFA的转运主要因为肾脏类器官PT中MCT1的表达。
案例二：空间代谢组+单细胞转录组构建包含不同肾脏生理结构的多组学空间图谱
英文标题：Transcriptomic, epigenomic, and spatial metabolomic cell profiling redefines regional human kidney anatomy
发表期刊：Cell metabolism（IF=27.7）
发表时间：2024.3
样本类型：人类肾脏组织
组学技术：空间代谢组学、单细胞转录组
+研究内容：本研究中，作者利用了单细胞测序和高分辨率空间代谢组学技术，全面研究了人类肾脏不同解剖区域的转录组、表观基因组和代谢组差异。研究者发现 Henle环细胞、TAL和PC细胞根据其区域位置，表现出不同的基因表达和代谢特征，突出了肾脏解剖异质性。肾单位片段显示出独特且不重叠的代谢基因谱，研究者在患病PT细胞中发现了脂质代谢失调。这个多组学单细胞图谱将有效促进我们对人类肾脏生理学和疾病的理解。
案例三：空间代谢组+单细胞转录组揭示红豆杉叶片中代谢物的分布差异及细胞特异性
英文标题：Mass spectrometry imaging and single-cell transcriptional profiling reveal the tissue-specific regulation of bioactive ingredient biosynthesis in Taxus leaves
发表期刊：Plant Communications（IF=9.4）
发表时间：2023.9
样本类型：红豆杉（叶片）
组学技术：空间代谢组、单细胞转录组
研究内容：本研究中，作者通过空间代谢组和单细胞转录组的多组学手段，建立南方红豆杉叶中主要细胞类型的转录景观，并为研究次生代谢的细胞类型特异性调节提供资源。空间代谢组结果显示，不同活性物质在红豆杉叶片中的分布存在差异：黄酮类和香豆素类化合物显著积累于叶表皮细胞，甾体类化合物主要积累于维管束细胞，酚类化合物主要积累于海绵组织细胞和维管束组织，萜类化合物显著积累于叶片栅栏组织细胞和海绵组织，而重要的紫杉烷类化合物大都富集于叶片海绵组织。单细胞转录组结果显示，基于marker基因可将红豆杉叶片细胞分为15个亚群；此外本研究也提出了转录因子筛选新标准，基于此鉴定得到了多个细胞特异表达的转录因子，诸如MYB17、WRKY12、WRKY31、ERF13、GT_2和bHLH46，并预测了其下游次生代谢相关靶基因，初步构建了细胞特异的调控网络。
[1] Wang G, Heijs B, Kostidis S, et al. Spatial dynamic metabolomics identifies metabolic cell fate trajectories in human kidney differentiation. Cell Stem Cell. 2022;29(11):1580-1593.e7.
[2] Li H, Li D, Ledru N, et al. Transcriptomic, epigenomic, and spatial metabolomic cell profiling redefines regional human kidney anatomy. Cell Metab. 2024;36(5):1105-1125.e10.
[3] Zhan X, Qiu T, Zhang H, et al. Mass spectrometry imaging and single-cell transcriptional profiling reveal the tissue-specific regulation of bioactive ingredient biosynthesis in Taxus leaves. Plant Commun. 2023;4(5):100630.
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