近日，山东省农业科学院在PBJ上发表了关于花生的空间转录组文章，因为植物空间转录组文章还比较少，所以认真读了一下。这个文章整体感觉数据分析的差点意思，并没有很好的利用空间的数据来讲故事，感觉这个文章用单细胞数据完全可以得到相同的结果，也许作者空间的故事要另投其它文章的。并且第一次见PBJ也有类似这种letter的文章，正文挺短，就一个主图。
在这个研究中，作者改进了植物样品制备方法，使用华大自主研发的500 nm微球阵列芯片，创建了“两步法”透化处理技术，极大地提高了植物mRNA的捕获效率（因为我自己不做样品制备，也不懂具体细节，所以就不赘述）（下图a）。
作者因为做的是非模式植物花生，所以重点感兴趣的部位是peg（我看网上翻译是果针），因为果针这个部位是花生比较特色的一个组织，它具有茎的形态和解剖结构，但生理以及功能类似于根，具有向重力性。因此，在这个研究中作者重点解析果针在细胞层面的调控。同时为了对比，作者也做了茎、根、胚轴等具有类似结构的组织进行了空间转录组比较分析，尝试去共同解析花生果针包含的不同细胞类群以及每个细胞类群的空间位置信息，明确了不同组织含有的细胞类型。
上图b就是经典单细胞结果的聚类图，可以看出总共4个组织鉴定的细胞总共聚成了18类，不同类型细胞的空间展示也放在了图b的右侧。结果显示，果针中仅在维管束区域（韧皮部和木质部）的细胞类型与根和茎中的维管束区域相似（cluster 6和10）。果针表皮、皮层和髓等部位的细胞类型与茎和根中均不相同，说明果针与茎和根具有较大的发育差异。cortex（皮层）细胞分别在cluster1,3,5,9，说明几个组织也有较大差异。茎和胚轴epidermis和exodermis（表皮和外表皮）聚在一起cluster 11。进一步的可以把cluster 11分成2个小的cluster 11-1和11-2，可以明显看出组织的差异。GO富集结果表明，在cluster11-1中富集的基因是与光合作用和固碳有关，而在cluster11-2中则与细胞壁修饰和植物抗病性有关。这也说明茎需要更多的碳来促进快速生长，但是胚轴则需要大量细胞壁合成以及抗病相关的基因来抵御外来的stress。
而根和果针的表皮和外表皮则在cluster2,12,13。cluster2主要富集果针的外表皮细胞，cluster 13则主要富集果针的尖端细胞。GO富集结果表明，参与糖苷和皂苷的合成的基因在果针尖端的表皮中富集，用以保护果针尖端的胚珠不受地下害虫的侵害；而感知环境信号的基因在果针中后部外表皮中富集，赋予其能够感知土壤刺激并在地下启动胚胎和果实发育的生物学特性。
作者然后又单独查看了茎的细胞聚类以及表达规律（我也不明白为啥特地查看了茎
）。从聚类结果来看，茎的细胞可以单独分为9类（下图c）。和上图b的聚类结果对比，图b中的cluster 6在这里可以细分为2,5,7三个sub-cluster；cluster 10可以细分为sub-cluster 4和6。sub-cluster4-7的轨迹分析表明cambium（形成层）细胞有两个分化方向（下图d）。来自sub-cluster 7（形成层细胞）的大多数细胞在分化时间开始时开始形成，木质部导管和木质部薄壁细胞（sub-cluster 4）和sieve element-companion cells（sub-cluster 5）分在了不同的分支（下图d）。
接着，作者鉴定了每个cluster特异表达的基因，并查看了相关marker基因的表达规律和位置信息，例如WAT1，CESA7，XTH1（分别是韧皮部，木质部以及外表皮的marker基因），MADS1，AGL5（果针胚珠的marker基因）以及其它（上图e和f）。
整体来说，个人觉得对于数据的利用不太充分，略显简单，并没有完全发挥数据的优势。
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