新數(shù)據(jù)庫SPASCER——單細胞分辨率的空間轉(zhuǎn)錄組學注釋

近年來，空間技術(shù)的爆炸性增長使組織結(jié)構(gòu)的空間異質(zhì)性得以表征。先前存在兩個空間轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)庫提供的分析信息有限?；蚝图毎目臻g異質(zhì)性，空間中的細胞-細胞交流活動以及微環(huán)境中的細胞類型組成等信息是揭示腫瘤發(fā)生和胚胎分化機制的關(guān)鍵線索。本研究展示了一個名為SPASCER (https://ccsm.uth.edu/SPASCER) 的新的空間轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)庫，旨在幫助理解組織組織的異質(zhì)性，特定區(qū)域的微環(huán)境以及跨組織結(jié)構(gòu)在多個層次上的細胞間相互作用。

技術(shù)路線：

主要研究結(jié)果：

1、SPASCER概述

目前，空間數(shù)據(jù)集成有兩種代表性資源，即SpatialDB和STOmicsDB。STOmicsDB僅提供與空間轉(zhuǎn)錄組學主題相關(guān)的文獻資料庫和很少的數(shù)據(jù)集，并且不使用這些數(shù)據(jù)提供任何進一步的分析。SpatialDB僅對10個主要基于HPRI的數(shù)據(jù)集。即seqFISH和MERFISH進行空間可變 (SV) 基因分析和富集分析。作者開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)庫SPASCER，以在單細胞水平上系統(tǒng)地研究組織的空間異質(zhì)性及其相關(guān)的生物學過程。SPASCER提供了空間轉(zhuǎn)錄組學的系統(tǒng)注釋，包括 (i) 空間模型基因，(ii) 空間模型途徑，(iii) 基因調(diào)控網(wǎng)絡，(iv) 細胞-細胞相互作用 (v) 空間轉(zhuǎn)錄組學去卷積和相互作用。

SPASCER從43個研究中收集了1082個數(shù)據(jù)集，這些研究跨越了16個器官類型和4個物種（人，小鼠，雞和斑馬魚）（圖2A）。注釋了總共118種細胞類型，包括內(nèi)皮、上皮、成纖維細胞和免疫細胞等。

檢測到的空間模式也可能反映組織組織和特定細胞類型分布。在一個腎臟小鼠模型中，作者發(fā)現(xiàn)基因Aadat顯示出清晰的空間結(jié)構(gòu)模式（圖3A），并且參與了空間模型途徑“L-kynurenine metabolic process”（圖3B）?？臻g斑點聚類（圖3C）和H & E染色圖像（圖3D），以及反卷積分析（圖3E）表明，這種特定的空間基因和途徑模式可能與近端小管段3細胞（PT S3 OS）的分布有關(guān)。Aadat的空間格局在損傷后減少，并隨著修復過程而增加（圖S3B），這將有助于研究再生過程。因此，此數(shù)據(jù)庫提供了細胞類型標記基因，空間基因模式，空間途徑模式，基因調(diào)控網(wǎng)絡以及scRNA-seq和空間轉(zhuǎn)錄組學的細胞-細胞相互作用的豐富資源。

圖1 SPASCER的設計和構(gòu)造

圖2A scRNA-seq的細胞數(shù)量（綠）和空間轉(zhuǎn)錄組學（紅）數(shù)據(jù)中的斑點大小代表數(shù)量的多少

圖3A-E 從SPASCER獲得的部分函數(shù)注釋示例結(jié)果

圖S3B 小鼠腎臟中Aadat的時間序列特征。

2、細胞類型類別

內(nèi)皮細胞，上皮細胞，成纖維細胞和免疫細胞等是組織構(gòu)建中的基本細胞類型。根據(jù)細胞類型的統(tǒng)計分析，內(nèi)皮是大多數(shù)研究 (23/43) 中包括的主要細胞類型 (圖S2B)。在此數(shù)據(jù)庫中，包含內(nèi)皮細胞的九個人體器官和六個小鼠器官?？缃M織的內(nèi)皮細胞的代表標記顯示在圖2B和C中。如這些圖所示，不同的組織表達獨特的標記基因，而聚腺苷酸結(jié)合蛋白1 (PABPC1) 在人和小鼠的多個組織中均高度表達（圖2B，C）。因此，這可能是一個潛在的研究點，因為目前沒有報道揭示聚腺苷酸結(jié)合蛋白1與內(nèi)皮細胞之間的關(guān)系。

圖S2B 在多項研究中包含的9個主要細胞類型，括號中的數(shù)字代表研究數(shù)量。

圖2B，C：Violin plots顯示了人類和小鼠多個組織中組織特異性內(nèi)皮標記基因的表達水平。

3、空間模式路徑類別

此類別提供了已鑒定的空間圖案化基因的豐富生物學途徑?？偣?，作者使用所有樣品確定了22條具有跨組織架構(gòu)的空間模式的792通路（圖S4B）。對于腫瘤研究，“細胞遷移”，“細胞粘附”，“細胞分化”，“細胞增殖”，“白細胞遷移”等在腫瘤區(qū)域高度富集，表明腫瘤增殖和侵襲。

特定的模式也可能揭示正常組織中的結(jié)構(gòu)組織。CCK (膽囊收縮素) 高度分布在人皮質(zhì)的L2和L6層中，Aadat富集在小鼠腎臟的近端小管區(qū)域。作者還發(fā)現(xiàn)，損傷后2小時空間格局迅速下降，2天后幾乎消失，6周后恢復正常，這可能與近端小管的損傷和修復過程有關(guān) (圖S3B)。這些檢測到的空間模式基因?qū)⒂兄趯M織組織的理解，而這些模式基因在時間序列組織中的動態(tài)變化將拓寬對組織發(fā)育，疾病進展和損傷再生的關(guān)鍵因素的了解。

圖S4B 已識別的空間模型路徑

4、轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控網(wǎng)絡類別

本分類提供轉(zhuǎn)錄因子調(diào)節(jié)網(wǎng)絡信息。鑒定了697個關(guān)鍵調(diào)控因子和一系列潛在的靶基因，涉及總共97種細胞類型。將檢測到的潛在調(diào)控因子和靶基因定位到蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用中，以構(gòu)建網(wǎng)絡。在該模塊中，用戶可以輸入感興趣的基因符號，以檢查該基因是否在多個組織中起調(diào)節(jié)作用，以及其潛在的靶基因。對于先前基于研究，作者使用熱圖提供了每種細胞類型中所有已識別的重要轉(zhuǎn)錄因子(圖3H)。該類別可以提供組織架構(gòu)上下文的關(guān)鍵調(diào)節(jié)。

圖3H 在不同細胞類型中檢測到肥大規(guī)律。Hoxb3, z2f1和Foxo6是VSM細胞中的特異性TFs。

5、細胞與細胞相互作用類別

此類別在單細胞環(huán)境中提供了重要的配體-受體對。配體是一種與一個細胞釋放的生物分子形成復合物的物質(zhì)，以發(fā)出自身或不同細胞的信號。當配體與其各自的受體結(jié)合時，生物活性會改變，從而引發(fā)幾種不同類型的細胞反應。使用scRNA-seq數(shù)據(jù)的細胞-細胞相互作用分析鑒定了135個細胞類型中1020獨特的配體-受體對。在網(wǎng)站中，作者提供了所有已識別的重要配體受體對以及相關(guān)的源細胞和靶細胞。對于基因的搜索，用戶可以搜索各個基因的相互作用伙伴和在各種細胞中的表達水平。對于基于紙張的瀏覽，用戶可以這樣做檢查網(wǎng)絡模塊中所有重要交互的單元類型。較厚的邊緣表示較強的相互作用。細胞活動取決于細胞-細胞相互作用，這對于組織穩(wěn)態(tài)至關(guān)重要。異常的細胞-細胞相互作用可能導致組織紊亂甚至疾病。

6、空間反卷積與相互作用分析范疇

此類別通過反卷積分析提供高度豐富的細胞鄰域和相互作用。即使我們對每個斑點的細胞類型進行了預測，但在復雜的組織中，一個斑點對于一種以上的細胞類型可能具有較高的富集評分。因此，作者提供了每個數(shù)據(jù)集的富集熱圖，并基于Giotto聚類分析了spot-spot通信。使用來自scRNA-seq的注釋細胞類型，作者估計了單個細胞類型的分布。用戶可以搜索它們是否充當不同細胞中跨組織結(jié)構(gòu)的配體或受體，還可以搜索估計的細胞類型分布以及它們是否與其他細胞通信。例如，在腎損傷研究中，空間反卷積分析結(jié)果顯示近端小管節(jié)段1 (PT S1) 和連接小管 (CNT) 分布在外層，而收集導管 (CD) 分布在內(nèi)部區(qū)域 (圖3E)。。這些結(jié)果與H & E染色圖像的解剖結(jié)構(gòu)一致。具體來說，其可以估計整個組織結(jié)構(gòu)中不同的細胞-細胞相互作用模式 (圖3F)。作者發(fā)現(xiàn)CNT細胞與外層的PT S1高度相互作用，PT纖維蛋白原與中間區(qū)域的PT S3 OS相互作用，VSM與內(nèi)部區(qū)域的CD IC細胞相互作用。在CD IC-VSM細胞中檢測到的配體-受體對中，Ccl8 (c-c基序趨化因子配體8) 與Ccr1 (c-c基序趨化因子受體1)，Ccr2 (c-c基序趨化因子受體2) 高度相互作用，ccr5 (c-c基序趨化因子受體5) (圖3G)，這些可能是由于腎損傷過程，因為先前的研究表明這些趨化因子基因家族與炎癥和巨噬細胞相關(guān)的轉(zhuǎn)移有關(guān) 。這些區(qū)域特定的細胞類型分布和相互作用將有助于了解疾病微環(huán)境中的潛在機制。

圖3E-G

參考文獻

Fan Z, Luo Y, Lu H, Wang T, Feng Y, Zhao W, Kim P, Zhou X (2022) SPASCER: spatial transcriptomics annotation at single-cell resolution. Nucleic Acids Res. Oct 16: 889. doi: 10.1093/nar/gkac889.