提到科研顶流，就不得不提单细胞转录组（scRNA-seq）和空间转录组（ST），两者组合能够获得组织中的细胞组成并还原其空间信息，从而更加精确的解析组织结构，在科研以及临床应用中具有重要的意义。
之前小编已经为大家整理过scRNA-seq和空间组学技术的内容，scRNA-seq+空间转录组有哪些应用？本周小编将从心血管发育/疾病、肝脏生理学/疾病、胚胎发育/干细胞分化三个方向总结王炸组合的科研应用思路。
01心血管发育/疾病
在过去的几年中，scRNA-seq技术已经取得了显著的进展，并且已经成为了解细胞异质性和谱系进展的最流行的工具之一。
在心血管生物学领域内，关于了解心脏是如何发育的，以及先天性疾病进展中的发育线索是如何出错的等，存在许多尚未解决的问题。哺乳动物的心脏包含许多专门的细胞类型，它们在形态、位置、基因表达模式和功能上存在差异。这些组成心脏的异质细胞类型已经在细胞和分子水平上进行了研究。然而，这些技术的一个主要缺点是在测量被检查样本的平均表达或模式时，导致细胞和分子分辨率的损失。为了更好地理解心血管的发展和疾病，解决异质性心脏细胞之间的细微差异可能具有深远的治疗意义。
识别组织/器官中的细胞类型和同一细胞类型的亚群
scRNA-seq已被用于确定早期心脏细胞如何出现和分离的机制。随着细胞的发育，它们的表达模式发生变化以实现特定功能，这些特定基因的表达标志着成熟的分化表型。我们可以使用scRNA序列来帮助理解这些过渡状态，并阐明特定基因的激活和失活。在心脏中，这种情况发生在早熟的静脉细胞中，这些细胞在心脏发育过程中形成了一个不成熟的血管网络或脉络丛。随着这些细胞的不断成熟，一些细胞通过下调特定的基因如CoupTF2和Nr2f2，上调其他基因如EphrinB2、Dll4和Notch4来改变状态，最终导致细胞向动脉身份的重编程。
心脏发育中的细胞分化和细胞谱系分析
利用scRNA-seq分析构成心脏不同区域的细胞，可以洞察细胞信号、基因表达模式和信号梯度，这些都有助于了解心脏的发育和生理信息。例如利用小鼠胚胎心脏中的scRNA-seq，研究人员提出心内膜Tgfβ1和心外膜Rspo1的表达可能与建立发育中心脏的心肌小梁和致密心肌区有关。因此，心脏内细胞的空间取向可以影响特定细胞的轮廓，并且这些信息可以在scRNA-seq数据中捕获。
scRNA-seq技术已被用于通过定义亚群的局部变化来揭示先天性心脏病的发病机制。例如研究人员利用scRNA-seq与基于网络的计算方法来预测谱系特异性转录因子。将Hand2指定为心脏早期发育过程中右心室形成的生物标志物，该生物标志物是导致先天性心脏病的原因。在另一项研究中研究人员通过时空单细胞转录组分析和原位杂交发现，Hand2导致视黄酸信号的失调和前后模式的破坏。这些研究结果表明，scRNA-seq对于理解单细胞分辨率的先天性心脏病的病理机制是至关重要的；scRNA-seq可以应用于识别由异质细胞分化引起的各种疾病。
从单细胞角度研究成人心脏和心血管疾病模型
与发育过程中使用scRNA-seq类似，该技术也用于表征细胞亚群，包括构成成年组织的稀有细胞类型。这使得研究人员能够阐明病理条件或细胞类型，并通过表征成年心脏细胞中基因表达、信号通路和相互作用网络的变化，确定损伤或疾病中的细胞轨迹。
不同亚群和稀有细胞类型的鉴定对心血管疾病的发病机制具有重要的临床意义。例如小鼠心脏中发现了混合的巨噬细胞/成纤维细胞亚群，可能是应激时导致心肌纤维化的原因，但纤维化的确切潜在机制一直未知。为了获取IL-11在心脏纤维化发展中的作用，研究人员在纤维化的人心脏中进行了bulk scRNA-seq实验，发现IL-11 RNA表达与肌成纤维细胞群呈正相关。另外在纤维化易感小鼠模型中进行scRNA-seq实验，发现了IL-11阳性的成纤维细胞亚群，显示了IL-11在心血管疾病中与成纤维细胞分化的重要作用。
此外，在另一项研究中，研究人员利用基于SMART-seq2的scRNA-seq鉴定肥厚型心肌细胞的异质基因表达，并从一个由主动脉横断收缩诱导的肥厚型心肌细胞模型中对不同时间点的心肌细胞进行细胞轨迹分析，揭示了p53在促进心肌细胞亚群中致病基因程序的作用。
利用空间转录组构建人类心脏单细胞图谱
全转录组scRNA-seq研究的一个主要障碍是它们没有保留原始细胞的空间信息。为了同时分析心脏基因表达模式和细胞异质性，研究人员设计了一种分子方法，使用scRNA-seq以及ST和ISS提供细胞的定位信息。ST允许在组织切片中使用条形码寡核苷酸阵列对mRNA转录物进行定量的空间分布，这可以通过ISS进行验证，ISS使用挂锁探针来靶向已知基因。随后研究人员不仅测试了技术概念，而且还发现了新的细胞类型，例如与纤维化相关的成纤维细胞样细胞簇和心肌细胞亚群。他们还将空间信息整合到3D转录图谱中，为其他研究人员展示其研究结果。这种组合方法通过提供不易获得的组织（例如人类胚胎组织）细胞类型和区域信息，最大限度地提高了数据信息的使用效率。
单细胞分析已经彻底改变了我们对心血管发育和疾病的理解。计算机模拟分析在研究心血管疾病和胎儿心脏发育中的细胞亚群变异和分化方面的应用和见解对于基础研究和医学研究都是非常宝贵的。随着实验和分析方法的不断改进，预计scRNA-seq技术将继续快速发展。
首发公号：国家基因库大数据平台
参考文献
Roth R, Kim S, Kim J, et al. Single-cell and spatial transcriptomics approaches of cardiovascular development and disease[J]. BMB reports, 2020, 53(8): 393.
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