cell顶刊：全球首个不同RNA种类的全貌空间分析！樊荣团队玩转全转录组，结合单细胞测序，天花板级别思路直接呈现！

文摘 2024-11-15 18:00 上海

哈喽哈喽！让大海哥看看，是谁还在这里学习呢！不得不说，现在只有学习才能安抚我烦躁的灵魂，今天就让宝子们看看大海哥的学习成果！大海哥今天带来的这篇文章希望宝子们也多学习一下，寻找可以为我们所用的地方~

这篇是于2024年9月30日，由耶鲁大学樊荣团队的白志亮博士等在Cell杂志上发表的题为Spatially exploring RNA biology in archival formalin-fixed paraffin-embedded tissues的论文，报道了全球首个临床级FFPE样本空间全转录组测序技术——Patho-DBiT。精确解码了FFPE复杂组织中丰富的RNA生物学信息，包括单细胞级mRNA图谱、非编码RNA表达、可变剪接、遗传变异、microRNA调控及RNA动态变化等。（大海哥知道宝子们一定有很多的疑问，不要慌，科研从不是一蹴而就的，就像太阳下山有月光，你们还有我啊，别忘了大海哥可是专业做生信分析的，你们可以随时滴滴我哦!）

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题目：福尔马林固定石蜡包埋组织中RNA生物学的空间探索

杂志：cell

影响因子：IF =49.9

发表时间：2024年9月23日

公众号后台回复关键词“999”即可获得原文，文献编号：241115

研究背景

空间转录组学正在彻底改变我们对发育生物学，肿瘤学和疾病病理学的理解，改变其天然组织背景中复杂的基因表达模式。然而，迄今为止，该领域的范围主要围绕信使RNA（mRNA）表达的分析。真核细胞中的转录组是无数的所有动态和不同的RNA分子，不仅包括编码蛋白质合成的成熟mRNA，还包括剪接变体、小RNA和其他具有调节功能的非编码RNA。因此，在其整个生命周期中对不同RNA种类的空间分析，对于解剖复杂组织中RNA生物学的全貌是必要的。

研究思路

Patho-DBiT技术流程及全场景空间分析能力

研究结果

1.小鼠胚胎的Patho-DBiT设计和空间全转录组定位

病理性DBiT以组织切片脱蜡和热诱导交联逆转开始（图1）。在组织透化后，酶促原位聚腺苷酸化能够检测各种RNA，然后进行互补DNA（cDNA）链合成。然后使用具有50或100个微通道的微流控芯片实现空间条形码化。成像后，组织经过消化以提取条形码化的cDNA以进行下游程序。作者在淋巴瘤切片中每像素鉴定了4,000多个基因，在小鼠淋巴结样品中鉴定了3000多个基因。值得注意的是，使用具有10 mm通道的装置，作者在这种近细胞水平上从淋巴瘤切片中鉴定了2292个基因和6021个UMI。

图1小鼠胚胎Patho-DBiT工作流程和空间全转录组图谱

2.小鼠大脑中区域特异性选择性剪接和A-to-I RNA编辑的空间共谱分析

为了证明病理- dbit同时绘制基因表达和转录后RNA加工的能力，作者对FFPE小鼠冠状脑切片进行了分析。平均每像素检测到6,786个基因和31,063个umi，其空间分布与组织组织学密切相关（图2）。接下来，作者将编辑比率与上述已发表的数据集进行交叉引用除了两种技术之间Adarb1区域表达和编辑比例的强相关性外，我们还观察到259个常见的编辑位点之间存在高度相关性，在两个数据集中显示至少10个umi。因此，病理学- dbit提供了FFPE小鼠脑切片中基因表达、区域特异性剪接异构体和a -to- i编辑的空间描述。

图2小鼠脑内基因表达和RNA加工的空间共定位

3.病理- dbit概述了临床档案AITL样本中的淋巴瘤发生生物学

接下来，作者将空间分析扩展到临床存档的FFPE组织。病理学- dbit对诊断为血管免疫母细胞T细胞淋巴瘤（AITL）的患者皮下结节的组织切片进行条形码扫描。无监督聚类显示出10个与组织学结构对齐的空间组织簇（图3）。UMAP平均每像素包含5364个基因和11989个umi，描绘了由典型标记定义的不同细胞类型。此外，Rho GTPases信号通路（以其功能参与AITL的发生和进展而闻名）显示出显著的激活，与细胞周期调节和代谢相关的上调通路一致。总之，病理学- dbit概述了室温下保存超过5年的AITL活检样本中淋巴瘤发生的潜在生物学。这种全面的理解通过一个包含规范通路、上游调节因子和生物功能的图形网络进行了总结。

图3储存5年的AITL样本的高灵敏度空间转录组学

4.通过整合扩展的病理- dbit与高分辨率组织学的超分辨率组织结构

作者进一步使用100 - 3100微流控装置对10,000个20毫米像素大小的点进行条码扫描，在上述所有样本中，病理- dbit主要包括外显子区域的读图。在MALTsection中，这些外显子读取平均每像素产生2190个基因和4202个UMIs，而我们检测到大量的内含子读取，对应于平均每像素计数3749个基因和6535个UMIs（图4）。每个鉴定出的聚类的潜在生物学相关性通过聚类中排名靠前的表达基因得到证实。作者还计算了描述星团之间关系的相关矩阵。相似的细胞类型聚集在一起，而不同的细胞类型表现出显著的负相关性，进一步支持了该分析的实用性。

图4通过将病理学- dbit与组织学相结合来解决高分辨率组织结构

5.基因组尺度空间序列变异谱用于肿瘤鉴别

序列变异在RNA转录本中很常见，这在很大程度上反映了潜在的基因突变或RNA编辑，这一过程在癌症中经常被解除管制。通过原位多聚(A)尾化（图5），作者假设病理- dbit可以有效捕获pre-mRNA中打印的序列变异。更高的基因组覆盖率将使序列变异的检测更加可靠。因此，作者首先对病理- dbit和scRNA-seq数据集之间的基因组位置覆盖带宽进行了比较分析。总之作者的发现表明，病理- dbit具有在不需要已知标记物的情况下以公正的方式区分恶性和非恶性细胞区域的能力。该方法可以同时基于空间SNV和CNV剖面对空间克隆结构进行解剖。

图5鉴别恶性亚克隆的全基因组空间变异谱

文章总结

作者开发了一种强大的技术，可以在FFPE组织中对丰富的RNA生物学进行空间探索。将聚腺苷酸化与空间确定性条形码相结合，可以实现对各种RNA物种的高产量、全基因组检测，特别是增强对poly(A)尾部的小非编码RNA的捕获。不愧是顶刊思路，羡慕的话已经说腻了，虽然说这CNS不是每个人都能发的，但这思路咱是可以借鉴啊，对相关研究思路和热点感兴趣的宝子联系大海哥吧！有了大海哥的金牌辅助，保你发文顺风又顺水！

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