hello，新年过完了，大家相亲成功了没？？成功了的留个言，恭喜一下你~~~~， 反正我是失败了~~~~，好了，新的一年又要开始了，新的征程等着我们，单细胞空间的研究永远在路上，今天给大家分享的文献在Single cell transcriptomic and spatial landscapes of the developing human pancreas，无论遇到什么，一定要相信自己，只是运气不好，绝不是自己才华不够。
Marker搜集一下
- endocrine (INS, GCG, SST, PAX6)
- acinar (CPA1, PRSS1, CLPS)
- ductal (SLC4A4, CFTR, ANXA4)
- mesenchymal (COL3A1, DCN, VIM)
- immune (RAC2, LYZ, TRAC)
- endothelial (VWF, ADGRL4, ANGPT2)
- Schwann (CRYAB, CDH19, SOX10)
- erythroblasts (HBB, HBG2, HBA1)
最为关键的地方，细胞的空间共定位与临近通讯、空间“单元”分析
ABSTRACT
在干细胞定向分化方面取得的进展表明，了解人类胰腺发育可以为无限量的产生胰岛素的β细胞用于糖尿病移植治疗提供线索。然而，目前的分化方案未能成功地在体外重复生成功能性人类 β 细胞，部分原因是对人类胰腺发育的不完全了解。在这里，对发育中的人类胰腺的各种细胞类型进行了详细的转录组分析，包括它们的空间基因模式。在多个发育时间点将单细胞 RNA 测序与空间转录组学相结合，并揭示了发育中的人类胰腺中不同的时空基因级联。细胞轨迹推断确定了内分泌祖细胞群和新的分支特异性基因，因为祖细胞向 α 或 β 细胞分化，表明转录成熟发生在这个发育时间范围内。空间分化轨迹表明，未成熟的Schwann细胞在空间上与内分泌祖细胞位于同一位置，并通过 L1CAM-EPHB2 通路促进 β 细胞成熟。综合分析方法使我们能够识别间充质内的异质性和多谱系动态，表明它有助于外分泌腺泡细胞状态。
INTRODUCTION
胰腺是由外分泌和内分泌组成的多细胞器官。 外分泌胰腺包含分泌消化液的腺泡和导管细胞，而内分泌胰腺包含协同调节葡萄糖稳态的α、β、δ、ε和胰多肽细胞。 尽管胰腺在营养消化和葡萄糖稳态中发挥着关键作用，其功能障碍导致胰腺炎、胰腺癌和糖尿病影响全球超过 50 亿人，但人类个体细胞类型如何发育的潜在机制仍不清楚。
了解胰腺的发育轨迹可以为产生无限量的胰岛素的 β 细胞提供必要的知识，例如，从干细胞用于 1 型糖尿病的细胞替代疗法，并且近年来已经开展了大量工作来定义有效的分化方案。然而，目前的分化策略主要基于在小鼠胰腺发育中鉴定的基因级联反应，不能在体外重复产生功能齐全的人类β细胞。这并不奇怪，因为人类胰岛发育的时间跨度比小鼠长，并且已经报道了种间差异，例如在胰岛细胞结构中，并且存在内分泌分化和关键分化的延迟表达人类的基因。因此，需要对人类胰腺内分泌发生有更清晰的了解，最近通过单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 在这方面取得了一些进展。因此，已经在胰腺发育的早期阶段（受孕后第 7 周和第 10 周；PCW）鉴定了不同的祖细胞群，并且最近鉴定了发育中的小鼠和人类胰腺之间谱系分化的显著差异。
然而，虽然 scRNA-seq 以前所未有的规模提供了基因表达谱的snapshot，但与空间细胞背景相关的基因信息丢失了，因为需要组织解离。空间转录组学给出了位置基因模式，并提供了组织环境中细胞的空间属性。因此，在本研究中，利用了人类胎儿胰腺在多个发育阶段的高通量 scRNA-seq 和空间转录组学，然后通过数据整合来定义人类胰腺发育的细胞异质性和空间发育landscope。这种方法使我们能够表征和空间解析处于不同发育阶段的多个人类胰腺细胞群，包括它们的细胞间相互作用，并且已经确定了调节祖细胞分化的新基因候选者。
By estimating pairwise similarity in transcriptional profiles among cells, we have uncovered spatial differentiation trajectories in situ, which enabled us to identify, for the first time, the importance of Schwann cells and mesenchymal cells in the differentiation of human endocrine progenitors and acinar cells, respectively（首次确定了Schwann细胞和间充质细胞分别在人类内分泌祖细胞和腺泡细胞分化中的重要性 ）.
RESULTS
scRNA-seq analysis of whole human pancreases at 12-20 PCW
将 scRNA-seq 与 10x Visium 空间转录组学相结合，系统地描述了人类胰腺的发育landscope。对于 scRNA-seq，跨越 7 个发育时间点（12、13、14、15、18、19 和 20 个 PCW）的 12 个个体胚胎的整个胰腺被解离，活分选的单细胞与结合到普遍存在的表面标志物 b2M 和 CD298，它们由发育中的人类胰腺表达。使用 10x Chromium protocol对细胞进行测序，并在严格过滤后保留 24,080 个高质量细胞用于下游分析（12pcw：4099、13pcw：7168、14pcw：3530、15pcw：1664、18pcw：2171、19pcw：3827、20pcw：1621）. scRNA-seq 数据的无监督聚类揭示了不同的腺泡细胞、导管细胞、内分泌细胞、内皮细胞、成红细胞、免疫细胞、间充质细胞和Schwann细胞群，which we identified by differential expression of established markers.。例如，通过 CPA1 的表达鉴定腺泡细胞，通过 CHGA 鉴定内分泌细胞，通过 COL3A1 鉴定间充质，通过 RAC2 鉴定免疫细胞，通过 CFTR 鉴定导管细胞，通过 ADGRL4 鉴定内皮细胞，通过 HBB 鉴定红细胞，通过 CRYAB 表达鉴定Schwann细胞clusters(细胞定义的marker还是需要总结一下)。
Spatial map of the developing human pancreas
scRNA-seq 分析显示，在妊娠中期早期，发育中的人类胰腺内存在多种胰腺细胞类型。为了对它们进行空间定位并在其形态背景下分析细胞的基因表达动态，使用彼此相距约 100μm 的复制组织切片对在 12、15、18 和 20 PCW 检索的 8 个胰腺切片进行 10x Visium 空间转录组学.我们将样本测序到 177.5 x 106读数的中值深度（四分位距 116.9-294.4 x 106），每个spot平均产生 1692 个基因和每个spot 3395 个唯一分子标识符 (UMI)。 Seurat 基因表达特征的预处理和分析揭示了 3-9 个细胞clusters（3 clusters at 12 PCW, 8 clusters at 15 PCW and 9 clusters each at 18 and 20 PCW），它们与组织内的不同空间位置相关。使用标记基因的注释表明，一些clusters包含多个细胞，正如使用 10x Visium 时可用的 ~55μm 空间分辨率所预期的那样。使用这种方法，能够对内分泌细胞群（显示胰岛激素 GHRL、SST 和 GCG 的高表达）、胰腺/内分泌祖细胞（表达 NKX6-1、SOX9 和 HES1）、内皮细胞（表达 VWF 和 ANGPT2）、导管/腺泡（表达 CFTR 和 HES6）、腺泡（表达 HES6）和间充质细胞（表达 COL3A1 和 VIM）进行分层。然后，在 18PCW 确定了空间邻近细胞，发现空间邻域由腺泡和内分泌细胞、内分泌、导管、腺泡和胰腺祖细胞以及内皮细胞和间充质细胞共享，这表明这些相邻细胞群更有可能一起相互作用。将相同或不同细胞类型的细胞之间的相互作用分别表示为同型或异型。间充质-间充质对的细胞接近度得分最高，表明细胞间相互作用高度丰富，而内分泌细胞和内皮细胞预计优先拥有最多数量的同型相互作用。空间邻近分析还表明，内分泌细胞和胰腺祖细胞之间发生了最高的异型相互作用，预测导管/腺泡细胞和胰腺祖细胞之间以及腺泡细胞和内分泌细胞之间也存在大量相互作用。通过在 Giotto（关于Giotto，大家可以参考我的文章10X空间转录组分析回顾之Giotto） 实施的 Delaunay 三角测量连接相邻细胞，在不同细胞类型之间创建了空间网络，将中心区域定义为表达相同基因的相邻细胞数量最多的区域。这使我们能够识别驱动整个胰腺空间趋势的空间可变基因，这些基因与 15PCW 的不同中心区域相关，随着胰腺的扩张和细胞的混合，这些基因在 20PCW 时变得不那么突出。因此，在 15 PCW 时可以看出，编码腺泡蛋白脂肪酶的 CLPS 和 INS 的表达共定位，indicating that at this stage of development the exocrine and endocrine pancreas are not yet defined by the distinct anatomy that is observed post-natally。然而，到 20 PCW 时，腺泡和内分泌细胞在空间上是分开的，并且表达 INS 的细胞的离散clusters很明显，这很可能反映了胰腺内散布的胰岛的存在。鉴定的大多数空间相关基因是内分泌（INS、GCG、PCSK1N）、间充质（COL1A1、COL3A1）和腺泡细胞群（CEL、CPA1）的既定标准标记，但也鉴定了其他新的空间相关基因.例如，酰基辅酶A硫酯酶 7 (ACOT7) 和 ATP1A1 与Schwann cell populations、DCN、ADAM33 和 COX6A1 与间充质和 ACTA2 与内皮细胞在空间上相关。
Cell type deconvolution of the spatially resolved developing human pancreas transcriptome（单细胞空间联合）
虽然空间转录组学分析提供了人类胰腺在不同发育阶段的细胞间接近度的新信息，但 10x Visium 转录组学的 55μm 光斑直径不允许单细胞分辨率。因此，将 10x Visium 数据与 scRNA-seq 数据相结合，以表征每个空间体素处发育中的人类胰腺细胞类型，这种方法最近已用于绘制人类子宫内膜和发育中的鸡心脏图。首先使用正则化负二项式回归将scRNA-seq 数据与最近发布的关于 8-19 WPC 发育中的人类胰腺的数据集相结合，以提高时间分辨率。为了区分这两个数据集，将集成数据称为“组合 scRNA-seq”。在过滤和质量控制之后，保留了 8 到 20 个 PCW 的 53,204 个细胞。分析发现两个数据集之间存在很强的相关性（r=0.8），并且结合数据能够识别已经在 scRNA-seq 数据集中找到的clusters，但分辨率有所提高。通过将组合的 scRNA-seq 和空间转录组学数据投影到一个共同的潜在空间中，对 10x Visium 样本的每个空间spot的细胞类型组成进行反卷积，然后通过典型相关分析（CCA）识别出具有足够邻域的锚细胞（anchor cells）。这允许将 scRNA-seq 数据中的细胞注释转移到空间转录组学数据中，从而原位识别 α、β、δ、内分泌祖细胞、腺泡、导管、内皮细胞、Schwann细胞、免疫细胞和间充质细胞。
We then incorporated the cell type predictions into a deep-learning based method to visualise the cell composition within each spatial voxel and predict cell proportions at each stage of development（将细胞类型预测纳入基于深度学习的方法中，以可视化每个空间spot内的细胞组成并预测每个发育阶段的细胞比例）。正如预期的那样，发现随着胰腺的发育上皮细胞的扩张（例如，与 12 PCW 相比，20 PCW 时腺泡细胞增加了 175%），并且间充质细胞的比例相应减少。间充质细胞多位于胰腺外周，12 PCW时大部分细胞类型存在于枢纽区，15 PCW时更为突出。例如，在 15 PCW 时，腺泡、免疫、间充质、内分泌/内分泌祖细胞和Schwann细胞的不同区域很明显，而到 20 PCW 时，细胞分布在整个胰腺中，其中大部分是腺泡。在内分泌细胞中，在 12 PCW 时，α 细胞的丰度是 β 细胞的两倍多，但在 15、18 和 20 PCW 时，这两种细胞类型的比例相当。由于成人胰岛含有约 55% 的 β 细胞和约 38% 的 α 细胞，因此随着妊娠期超过 20 PCW，β 细胞数量可能会进一步增加。在我们query的所有发育阶段，免疫细胞在空间上与间充质和内皮细胞共存，但与内分泌细胞不共存，而Schwann细胞在 15 PCW 时与间充质细胞和内分泌祖细胞在空间上非常接近。
Lineage dynamics within the endocrine compartment
在 scRNA-seq 和 ST 数据集中确定了各种细胞类型后，接下来专注于内分泌细胞的基因表达轨迹分析。重新聚类 scRNA-seq 数据的内分泌细胞识别出 12 个subclusters，并使用差异表达基因和典型标记，识别出 3 个内分泌祖细胞群 (NEUROG3+)、4 个 β 细胞群 (INS+)、2 个 delta 细胞群 (SST+) ，以及每个用于 α (GCG+，对 PPY 细胞也呈阳性) 和 epsilon (GHRL+) 细胞的clusters。三个内分泌祖细胞 (EP) clusters根据它们的基因表达进行区分：将具有非常高 NEUROG3 表达的那些表示为 NEUROG3hi，那些具有低 NEUROG3 和低胰岛素表达的表示为 NEUROG3low/INSlow，提示细胞向 β 细胞过渡，以及几种胰岛激素表达非常低的多激素（INSlow/GCGlow/SSTlow/GHRLlow）。然后，试图使用时间序列轨迹分析来确定内分泌祖细胞亚群之间的谱系关系，这表明三个 EP 种群在推断的发育时间尺度中较早发现，并且如预期的那样主要来自 12 和 13 PCW。轨迹分析还预测，NEUROG3hi clusters中的细胞注定要过渡到包含相等比例的早期（12 和 13 PCW）和晚期 β 细胞（18 PCW）的 β 细胞clusters之一，而晚期 β和 delta 细胞 (18-20PCW) 和中期 α 细胞 (14 和 15 PCW) 预计会从 NEUROG3low/INSlow EP 群体中分化。晚期β细胞显示成熟标志物MAFA和UNC3的表达增加。一些 epsilon 细胞在过渡到 beta 或 delta 细胞时沿着 NEUROG3low/INSlow EP 轨迹聚集在一个中间clusters内，这可能表明 epsilon 细胞在发育中的多能性。然后，使用 Monocle 3 伪时间分析来研究是否可以概括使用时间序列轨迹方法做出的轨迹预测. Monocle 3 鉴定了一个具有低 NEUROG3 和低 INS 表达的 EP population，类似于 NEUROG3low/INSlow EP，并且该群体中的细胞也具有低 GCG 表达。这些细胞还表达了已知参与胰腺内分泌发育的重要转录因子，例如 NEUROD1、胰岛素基因增强蛋白 ISL1 和 PAX6。此外，还鉴定了与其他组织发育有关的基因，例如胰岛素样生长因子结合蛋白样 1 (IGFPBL1)、胸腺肽原 (PTMA) 和 G 蛋白亚基 γ 8 (GNG8)。 Monocle分析表明，EP细胞后来分裂成两个分支，第一个分支属于β细胞谱系，而第二个分支包含α和β细胞。研究了 NEUROG3low/INSlow EP 细胞分化为 α 或 β 细胞谱系时的分支依赖性基因表达，并确定了除已建立标记外的新分支特异性基因，表明转录成熟发生在此发育时间范围内。为了确定在原位是否存在类似的内分泌祖细胞轨迹，分析确定了在 20 PCW 时 NEUROG3 和 INS 均呈阳性的细胞，并进行了空间轨迹推断。这使我们能够探索内分泌细胞的进展，并且我们确定了沿空间轨迹上调或下调的基因。已知的内分泌细胞标记基因，如嗜铬粒蛋白 A 和 B (CHGA, CHGB)、转甲状腺素蛋白 (TTR)、胰高血糖素 (GCG)、生长抑素 (SST)、胰岛素 (INS) 和前蛋白转化酶枯草杆菌蛋白酶/kexin 1 型抑制剂 (PCSK1N)与空间轨迹呈正相关，而胰腺祖细胞表面标记糖蛋白 2 (GP2) 和腺泡相关基因 SPINK1、CLPS、CPA1 和 PRSS1 被下调，表明祖细胞向更终末分化的内分泌状态转变。
Role of Schwann cells in endocrine cell development
在检查了内分泌clusters内的谱系动态之后，接下来研究了非内分泌细胞对内分泌规范的贡献。分析专注于 Schwan细胞，因为它们在空间上与 15 PCW 的内分泌祖细胞位于同一位置，这表明这些细胞之间的细胞间通讯可能有助于内分泌细胞分化。 scRNA-seq 数据中确定了五个亚群，它们都表达了 Schwan细胞标记 CRYAB。根据干细胞标记物 SOX2 和钙粘蛋白 19 (CDH19) 的表达将clusters 0、1 和 4 注释为 Schwan细胞前体 (SCP)，而cluster 3 被定义为未成熟 Schwan细胞 (iSC) 群，因为它特异性表达 GAP43。cluster 2 表达编码髓鞘蛋白零 (MPZ) 和蛋白脂质蛋白 1 (PLP1) 的基因，cluster 2 的基因本体分析确定这些细胞与髓鞘形成和轴突发育有关，因此它们被命名为髓鞘 Schwan细胞 (mSC) 。
鉴于在人类胰腺发育过程中Schwan细胞与内分泌祖细胞非常接近，因此研究了 scRNA-seq 数据中的细胞-细胞连接性，以确定可能参与这些群体之间旁分泌信号传导的配体-受体对（空间临近通讯）。确定了细胞和内分泌祖细胞之间的多个配体-受体对，并专注于 L1 细胞粘附分子 (L1CAM)-ephrin B2 (EPHB2) 相互作用，因为 L1CAM 是最高度预测的配体，其表达对Schwan细胞具有特异性。仅限于 iSC 群体，而 EPHB2 由内分泌祖细胞和导管细胞表达。将 L1CAM-EPHB2 的表达映射到在 15 PCW 的空间转录组学数据，并确定 L1CAM-EPHB2 相互作用的局部热点发生在Schwan细胞和内分泌祖细胞之间的界面处。这些观察结果与Schwan细胞在空间上与内分泌祖细胞位于同一位置并通过 L1CAM-EPHB2 通路促进 β 细胞成熟一致。
还使用了基于分区的图抽象 (PAGA)，它显示了基于细胞clusters之间基因表达的无偏谱系关系，以研究Schwan细胞和内分泌祖细胞是否共享谱系关系。该分析表明，cluster 3 Schwann 细胞与cluster 9 内分泌细胞共享连接边缘，包含内分泌祖细胞、β 和 δ 细胞，并且这些细胞群在 15 PCW 的降维空间内彼此接近。正如所料，扩散伪时间图表明Schwan细胞在所有cluster中转录较早，因此将它们设置为轨迹的root。然后，我们对Schwann细胞cluster进行空间轨迹推断，并观察到内分泌细胞被放置在Schwann细胞轨迹的另一端，沿着轨迹上调（蓝色）或下调（红色）的过渡标记。对上调的过渡标记进行基因集富集分析，发现参与内分泌规范的转录因子如 RFX6、PAX6、PDX1、ISL1 和 NKX2-2 显著富集（p<0.0001）。富含在基因组中被下调或与轨迹负相关的转录因子（即在Schwann细胞中表达高而在内分泌细胞中表达低的基因）包括参与干性的 SOX2 和神经元命运基因 POU3F1，这表明细胞沿Schwann内分泌轨迹可能会失去其干性和神经元commitment。在 20 PCW 时，与 15 PCW 相比，内分泌细胞的终末分化程度更高，Schwann细胞不再与内分泌祖细胞或其他内分泌细胞在空间上共定位。
Mesenchymal heterogeneity in the developing human pancreas
尽管间充质在小鼠胰腺器官发生中发挥重要的结构和生化作用，但对发育中的人类胰腺中的间充质细胞异质性知之甚少。因此，重新分类了间充质（10834 个细胞）并确定了 17 个转录不同的亚群，所有这些亚群都表达了间充质基因 COL1A1、COL3A1 和 VIM。根据已知标记基因的表达对clusters进行注释。因此，基于 Wilms 肿瘤基因 WT1 和 IGFBP2 的表达，clusters 0、1、2 和 4 被指定为间皮细胞；clusters 12 和 15 是血管平滑肌 (VSM) 细胞，因为它们表达 α 平滑肌肌动蛋白 ACTA2 和转凝胶蛋白 TAGLN；cluster 13 是由 STMN1 和 MKi67 的强表达所定义的增殖性间充质；而cluster 14 属于基于 HBB 表达的造血谱系。cluster 4 对成骨标志物 CLEC11A 也呈阳性，它很可能从间皮细胞分化而来 。
发现cluster 11 富含腺泡基因 colipase (CLPS) 和丝氨酸蛋白酶抑制剂 Kazal 型 1 (SPINK1)。鉴于 CLPS 和 SPINK1 在该间充质cluster中的共表达，假设间充质与腺泡成熟之间存在关联。时间序列轨迹分析表明，表达 IGFBP2 的cluster 1 间皮细胞代表了该谱系中的早期细胞状态，主要由 12 和 13 PCW 的细胞组成，这些细胞转变为表达 ACTA2 的 15 cluster VSM 细胞。这与间皮细胞是 VSM 的成熟前体是一致的，并且它们也被认为有助于小鼠胰腺中的 VSM 谱系。cluster 8 和 10 强烈表达泛间充质标记 COL3A1，预计它们将分化成多个谱系，包括cluster 12 VSM、cluster 14 造血细胞、cluster 4 成骨前体和表达亚精胺的cluster 5 细胞。该分析将表达 CLPS 和 SPINK1 的簇置于轨迹的出口，表明间充质和腺泡细胞群之间可能存在谱系关系。因此，空间转录组学数据原位研究了间充质细胞和腺泡细胞之间的谱系动力学。这表明在 18 和 20 PCW 间充质细胞主要位于胰腺外周，并且通常与内皮细胞或免疫细胞相关，而腺泡细胞与其相邻。空间轨迹分析预测在 18 PCW 和 20 PCW 时间充质细胞向腺泡细胞的转变。我们确定了沿空间轨迹分别从间充质进化枝 9、20 和 66 到腺泡进化枝 8、17、2 和 67 上调的过渡基因。上调过渡基因的富集分析 (Kuleshov et al., 2016) 显示参与 Wnt/β-连环蛋白信号、平面细胞极性和腺上皮细胞发育的基因显著富集，表明涉及腺泡细胞发育和生长的过程。我们在 20 PCW 的基于轨迹的差异基因表达分析还发现，包括 COL3A1、COL1A2 和 MGP 在内的间充质基因被下调，而腺泡基因 CPA1 和 CEL 的表达增加。
Discussion
在关键时间窗口不同细胞之间的协调相互作用对于器官发生至关重要，但我们对不同人类胰腺细胞类型在发育过程中如何相互作用的理解是有限的。使用 scRNA-seq 和空间转录组学，在妊娠 12-20 周时鉴定并定位了人类胎儿胰腺中的内分泌细胞、腺泡细胞、导管细胞、内皮细胞、免疫细胞、雪旺细胞和间充质细胞类型。为了提高我们的 scRNA-seq 的时间分辨率，我们将其与最近发布的关于发育中的人类胰腺的数据集集成，并使用组合数据对我们的 10x Visium 样本中的细胞类型进行去卷积。我们的数据揭示了不同比例的胰腺细胞类型，间充质细胞的数量随着发育时间的推移而减少，同时上皮细胞数量也相应增加。我们发现了内分泌、Schwann和间充质隔间内的异质性，以及亚群之间的预测谱系关系。我们研究的主要优势是胎儿胰腺在 12-20 PCW 相对较宽的发育范围内的可用性，以及我们在这个时间过程中结合 scRNA-seq 和空间转录组学。这使我们第一次能够重建原位发生的发育轨迹，并分别描绘间充质和雪旺细胞在分化为腺泡和内分泌谱系中的贡献。
有人提出，神经嵴细胞（Schwann细胞的前体）在小鼠中直接分化为胰岛细胞，但缺乏Schwann细胞祖细胞的大鼠不会发育出内分泌胰腺。 尽管如此，Schwann细胞前体在胰腺发育中的可塑性尚未得到充分认识，并且它们与其他组织中的细胞规格有关。 我们在这里展示了Schwann细胞亚群，即未成熟Schwann细胞，表达 L1CAM 并位于内分泌祖细胞的空间附近，具有 L1CAM-EPHB2 相互作用的局部热点。 因此，提出胰腺未成熟的Schwann细胞通过 L1CAM-EPHB2 信号传导促进内分泌祖细胞的成熟，这可能对改善 β 细胞质量很重要，因为已证明神经嵴细胞/β 细胞共移植可增加 β 细胞增殖并改善糖尿病小鼠的血糖正常.
我们还发现了间充质内被低估的异质性，这让人联想到小鼠胰腺间充质的多样性。 值得注意的是，我们在间充质中发现了一个腺泡cluster，它位于泛间充质 COL3A1+ cluster的轨迹末端。 从我们的空间转录组学数据中原位预测了类似的间充质-腺泡轨迹，我们发现了与腺泡细胞分化相关的基因本体的显著富集，例如经典 Wnt-β-连环蛋白信号的正调控、平面细胞极性和腺上皮细胞发展。 这表明间充质在发育中的人类胰腺中腺泡细胞的适当分化中的重要性，这与先前的研究一致，即在没有胰腺间充质的情况下小鼠外分泌胰腺未能发育。
In summary, we have characterised and spatially resolved multiple human pancreatic cell populations at multiple developmental stages. We have identified sub-populations of human endocrine progenitors, novel genes that may direct their differentiation to beta or alpha cell lineage, and the influence of pancreas microenvironment on endocrine progenitor differentiation. Our data also identified the roles of Schwann precursor cells and mesenchymal cells in the differentiation of endocrine progenitors and acinar cells, respectively.
Method（关注重点的方法）
10x scRNA-seq data analysis
Integration of scRNA-seq data with previously published 10x Chromium data（单细胞空间联合，还是Seurat）
Spatial transcriptomics deconvolution and visualisation
Spatial co-localisation of receptor-ligand pairs（重点）
空间网络
生活很好，有你更好