三维时空组学Cell、Nature、Science论文数据分析汇总
三维时空组学Cell、Nature、Science论文数据分析汇总
时空组学技术的出现，能够准确反映细胞的空间排布和RNA的原位表达，帮助科研人员从时间和空间维度上认知每个基因、每个细胞，有望带来生命科学领域的第三次科技革命，成为重新认知器官结构、生命发育、物种演化和定义疾病的底层工具。
对于时空组学技术生产的原始数据，需结合算法工具进行处理、分析，进而找到在空间分布上具有意义的细胞和基因表达。
2024年Cell期刊重要研究
2024年11月4日，中国科学院动物研究所刘光慧团队等在Cell期刊发表了题为：Spatial Transcriptomic Landscape Unveils Immunoglobin-associated Senescence as a Hallmark of Aging的论文。
该研究利用时空组学技术，构建了全球首个多器官衰老时空图谱（Gerontological Geography），揭示了组织结构失序和细胞身份丢失是多器官衰老的普遍特征。该研究不仅精确定位了多个器官中衰老的核心区域，还发现了免疫球蛋白积累是衰老的一个关键特征和驱动因素。这一发现加深了我们对衰老生物学机制的理解，找到了可用于衰老预警和评估的新型生物学标志物，并为进一步探索衰老的干预策略奠定了理论基础。
2024年Science期刊重要研究
2024年11月21日，瑞典卡罗林斯卡医学院的研究人员在Science期刊发表了题为：Whole-brain spatialtranscriptional analysis at cellular resolution 的研究论文。
该研究开发了一种有效的组织清除方法，用于全脑空间三维（3D）RNA成像。TRISCO解决了几个关键问题，包括保持RNA的完整性、实现均匀的RNA标记和提高组织透明度，它能捕获全面的转录本阵列，从而揭示整个大脑的转录景观。TRISCO有望成为单细胞、全脑三维成像的强大工具，可对整个大脑进行全面的转录空间分析。
2024年Nature期刊重要研究
2024年10月30日，华盛顿大学医学院丁莉团队在 Nature期刊发表了题为：Tumour evolution and microenvironment interactions in 2D and 3D space 的研究论文。
该研究通过整合来自16个样本的48个连续ST切片，成功重建了3D肿瘤结构，为我们带来了对肿瘤空间组织和异质性的深刻洞察。在研究过程中，团队运用无监督深度学习算法，结合ST和CODEX数据，发现了3D亚克隆周围的免疫热邻域和冷邻域，进一步加强了对免疫耗竭标志物的认识。这些结果不仅揭示了肿瘤在2D和3D空间中与局部微环境的复杂相互作用，更为我们带来了对空间肿瘤进化的新理解，为肿瘤生物学领域带来了宝贵的启示。