一、写在前面
二、空间转录组研究现状
图2 空转技术发展史
2、空转的痛点：
从图3我们可以发现，imaging-base的空转检测通量有限，基本无法在全基因组水平捕获基因表达量，往往需要结合同组织类型的单细胞数据对矩阵进行插补(一文搞定空间转录组与单细胞测序的整合分析)。但是，再好的算法，能比真真切切检出的信号还准确吗？sequencing-base的空转受限于spot的分辨率，分辨率过于粗糙，会导致一个spot中包含数个甚至数十个细胞；分辨率过于精细，会导致亚细胞水平的spot需要通过分bin或cell segmentation再合并为细胞单位。同样地，再好的细胞划分算法，能比得上真实的细胞膜吗？此外，实际的透化建库过程中两类技术平台还需要面对共同的问题——RNA扩散。
图3 imaging-base vs. sequencing-base
3、单细胞空间转录组
那么问题来了，现在有没有真正的单细胞分辨率的空转平台呢，当然有的：SeekSpace| 会单细胞就会空间转录组。区别于上面这些基于RNA的空转技术，SeekSpace是一个基于"细胞"的空转平台：通过将芯片位置标签反向标记到细胞核的操作，能够成功让核RNA带上空间位置标签(5.5 x 15mm的芯片上包含约3000万种标签簇，每个标签簇的直径为900nm，标签簇中心点的距离为1.5μm，基本可以达到亚细胞水平)。此后再进行细胞核的单细胞文库构建，自然而然就获得了"单细胞空间"转录组数据。
图4 SeekSpace技术路线
三、空转&脑科学
回到我们的主题，大脑作为地球上最复杂的结构之一，其复杂性体现在解剖结构、细胞类型、基因表达、神经网络、信息处理、跨尺度以及临床和疾病等多个层面(图5)。理解大脑的复杂性需要结合多种研究技术和跨学科的合作，如空间转录组技术、单细胞RNA测序、功能成像、电生理记录和基因编辑等。将脑科学与"单细胞空转"相结合不仅有助于揭示大脑的基本工作原理，还为脑部疾病的诊断和治疗提供了新的思路和方法。
图5
1、SeekSpace能够更准确的识别细胞身份
在SeekSpace的实例数据中，可以做到在无单细胞转录组数据辅助(这真的会较少很多的分析成本)的情况下直接基于每个细胞的位置标签，溯源reads的空间定位信息。由于SeekSpace已经是"单细胞"水平的空转，其在空间上能对不同组织的细胞进行精准定位(有助于特定脑区边界、特殊细胞类型与标志物检测、细胞近距离互作方面的研究)，同时也能够提供丰度足够的转录本信息(UMI中位数约1500)完成降维、分群操作。事实上，基于RNA的的空转平台由于RNA扩散效应、细胞划分不清晰，往往需要更多的UMI才能够完成对细胞身份的确定(图7)。
图6
图7
2、SeekSpace有助于识别稀有细胞类型
可能这么说还是有些抽象，例如在下面这个实例中，基于"cell"的SeekSpace能够比基于"RNA"的空间定位技术能够更清晰地区分丘脑区兴奋性神经元和星形胶质细胞地定位。这意味着SeekSpace能够完善组织内的细胞类型种类，有助于发现组织中的稀有细胞类型。从研究思路上，可以从"脑疾病风险基因突变、调控机制"、"神经元信号交互与传递异常"、"神经胶质细胞功能与变化"、"脑肿瘤机制和标志物发现"、"脑损伤与修复机制"。
图8
3、Seekspace有助于发现更精准的细胞互作
图9
四、不仅仅是脑科学
不仅在脑科学中，SeekSpace在肝癌、乳腺癌、前列腺癌、肝癌等组织/疾病中也具有不俗的测试数据(图10)。在各类疾病研究过程中，Seekspace能够在组织切片中精确定位病变区域的基因表达变化，提供疾病的分子图谱，为理解发病机制与更新诊疗手段提供理论依据。在药理研究方面，详细的空间基因表达图谱为了也有希望辅助临床医生进行治疗检测、药物有效性评估或耐药机制研究等工作。
图10
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