空间转录组

Stereo-Seq是基干DNA纳米球(DNA Nano Ba,DNB)开发的，拥有高通量，超高分辨率，大视场的原位全景式转录组技术，可以实现样本细胞级别的高分辨率空间转录组分析。通过空间芯片捕获组织中的mRNA，并通过时空条形码(CoordinatelD，CID)还原回空间位置，实现组织原位测序，为深入地了解细胞的基因表达及形态与局部环境之间的关系建立强大的研究基础。

Stereo-seq技术原理

技术优势

1. 纳米级分辨率

Stereo-seq具备纳米级分辨率，理论上可实现100%的细胞捕获率，可以得到更多细胞信息和精准的细胞聚类结果。

2. 厘米级全景视场

Stereo-seq芯片最大可以达到13厘米x13厘米的超大视野，定制芯片满足不同组织需求，实现器官和生命全景分子细胞图谱的绘制。

3. 适用范围广

Stereo-seq采用Poly(A)捕获或随机引物捕获RNA的原理，不受物种限制，可以适用于人和各种动植物研究。

应用方向

发育研究

器官研究

演化研究

疾病研究

一、空间转录组平台怎么选择？

选择空间转录组平台时，需要考虑研究的具体需求和样本类型。以下是几个主流平台的特点和适用场景，供您参考：

1. Visium HD

核心优势：单细胞分辨率（2μm），连续无间隙捕获。

适用场景：精细解剖结构研究，如脑区划分、肿瘤异质性研究。

2. Stereo-seq

核心优势:亚细胞分辨率（500nm），适用物种广泛（人、动植物、微生物等），可定制芯片尺寸。

适用场景:全物种研究、动植物器官空间图谱构建、宿主-微生物互作。

3. 10x Visium FF

核心优势: 低分辨率（55μm），真正的实现组织形态学与转录组学的整合。

适用场景:适合全物种的研究，需要新鲜包埋OCT样本。

选择建议

研究物种为人或小鼠：

低分辨率需求：Visium FF 或 Visium Cytassist

高分辨率需求：Visium HD 或 Stereo-seq

研究物种为非人和小鼠：

低分辨率需求：Visium FF

高分辨率需求：Stereo-seq

特殊需求：

大组织全景分析：Stereo-seq

微生物互作研究：Stereo-seq FFPE

这些选择基于平台的分辨率、适用物种、以及研究的具体需求。建议根据您的实验目标和样本特性，选择最适合的平台。

案例一

文章题目：Cross-tissue multi-omics analyses reveal the gut microbiota's absence impacts organ morphology, immune homeostasis, bile acid and lipid metabolism

发表期刊：iMeta（IF：23.8）

DOI：10.1002/imt2.272

发表时间：2025-02-14

样本类型：小鼠多组织

应用技术：scRNA-seq、Stereo-seq、LC-MS/MS、16S-rDNA测序

研究内容：

肠道微生物群影响宿主的免疫和代谢，其组成和功能的变化与几种非传染性疾病有关。本研究使用空间转录组学，单细胞RNA测序和跨多个器官的靶向胆汁酸代谢组学比较无菌(GF)和特定无病原体(SPF)小鼠，系统地评估肠道微生物群的缺失如何影响器官形态，免疫稳态，胆汁酸和脂质代谢。通过综合分析，本研究检测到B、髓样和T/自然杀伤细胞的显著畸变，改变的粘膜分带和营养摄取，以及粪便、肝脏和循环中胆汁酸分布的显着变化，其中替代合成途径在 GF 小鼠中占主导地位，并且胆汁酸肠肝循环的显着变化。特别是回肠上皮和肝脏锌指和含 BTB 结构域蛋白 (ZBTB20)- 脂蛋白脂肪酶 (LPL)(ZBTB20-LPL) 轴中的自噬驱动的脂滴分解是GF小鼠血浆脂质稳态的关键。本研究结果揭示了共生肠道细菌与宿主之间串扰中微生物-宿主相互作用的复杂性。

案例二

文章题目：A large-scale integrated transcriptomic atlas for soybean organ development

发表期刊：Molecular Plant（IF：17.1）

DOI：10.1016/j.cell.2022.04.003

发表时间：2025-02-18

样本类型：大豆根、根瘤、茎尖、叶、茎

应用技术：bulk RNA-seq、scRNA-seq、Stereo-Seq

研究内容：

大豆是世界上最重要的农作物之一，其产量需要大幅提升以满足日益增长的全球需求。阐明大豆器官发育的遗传调控网络对于培育优质抗逆品种、确保在气候变化背景下实现大豆增产至关重要。本研究构建了一个全面整合的大豆转录组图谱，整合了来自大豆生命周期314个样本的群体RNA-seq数据集，以及根、根瘤、茎尖、叶和茎五个器官的单核snRNA-seq和Stereo-seq数据集。通过以器官特异性、叶片发育和根瘤形成相关基因为例，本研究展示了该图谱在挖掘器官形成关键基因方面的强大功能。此外，本研究为转录组图谱搭建了用户友好的全景数据库，支持便捷访问与查询，这一资源将有力推动未来大豆的功能研究。

细胞聚类结果（Bin200）

差异高表达基因的空间排布

SingleR细胞类群注释结果图