10x Visium空间转录组已经陪伴我们快2年了。随着时间的推移，我们对空间转录组的认识已经不仅仅是一开始能够知道基因表达的空间位置那么简单，更加深刻地认识到空间转录组重要性的同时，也涌现了很多新的分析思路和方法。这些思路和方法从全新的角度来诠释空间转录组带给我们对于生物学组织的认知，也帮助我们从空间的角度来解决我们的生物学问题。
谈到空间转录组，往往也会联系10X单细胞转录组，2018年单细胞转录组技术被评为年度突破技术，2020年空间转录组技术被评为年度技术。时至今日，两种技术的联合分析早已司空见惯，单细胞技术早已普遍运用，但问题也随之而来，其中科研工作者最为关注的科研问题，比如，细胞类型之间的关系是否紧密，细胞类型之间的距离远近，是什么细胞阻挡了免疫细胞浸润肿瘤组织，其中最为令人头疼的，就是近距离条件下细胞之间到底进行了怎样的交流，和周围环境起到了什么关键作用，而又是为什么，形成了局部的微环境细胞系统，而不与大的细胞环境相互”兼容”呢？带着这些问题，让我们进入空间转录组的世界，欣赏一下这个世界的风采。
风采1：展示细胞之间的近距离“交流”
细胞通讯的交流，对于单细胞来讲并不陌生，但是不知道大家有没有考虑过以下问题：（1）细胞之间的交流是不是受到距离远近的影响？（2）对于肿瘤样本，癌变的上皮细胞和正常的上皮细胞，与其他细胞的交流是一样的么？这样的问题运用单细胞技术恐怕我们无法回答，但是空间转录组填补了这一空白。
图1 细胞之间的局部交流
以上图为例，明显细胞之间的交流具有区域分布特性，细胞之间的距离远近对于交流有很大的影响，癌组织内部的交流明显区别于正常组织，这个角度告诉我们，单细胞笼统的将两种细胞类型，不顾其距离远近而进行的细胞通讯分析，一定程度上是不可取的，无法真正反映组织内部着真实的情况，这是技术上的缺点，无从弥补，但是空间转录组很容易就可以帮助我们解决区域交流的问题。
风采2：细胞类型之间的“关系”好不好？
我们都知道组织是一个复杂的统一体，细胞类型之间不可能是割裂的存在，而是相互依存，相互帮助，“手拉手”往前走，但也正如电视剧《大决战》的一句话，汝之蜜糖，彼之砒霜，有些细胞类型的“关系”就是很远，那么，这种关系又当如何得知呢？仅靠单细胞是否可以呢？答案很明显是否定的。
图2 细胞类型的空间分布和定位关系
既然有的细胞类型必须要“手拉手”，那么什么样的微环境让“他们”走到了一起呢？每种细胞类型的区域分布都不可能是随机的，大家都在有条不紊地进行自己的“工作”，那么，“谁”把免疫细胞“叫”过来的？免疫细胞对临近的细胞的关系如何？那又是为什么免疫细胞无法进入肿瘤内部？位置关系知道了，细胞关系的“亲密度”也知道了，那么很多生物学问题，都迎刃而解了。
图3 细胞类型之间的相关性分析
既然细胞类型之间的关系也有“亲疏远近”，那么，是否真的“远亲不如近邻”呢？这个大家可以放飞思路，多多思考。
风采3：细胞类型之间的距离关系如何？
既然细胞类型之间的关系“亲疏有别”，那么，“你到底要我离你有多远”？细胞类型之间的距离关系也是一门很深的课题，无论是在发育还是在肿瘤的研究中，都不可避免地导致一些细胞类型的聚集，而另一些细胞类型的逐渐“远去”，那么发育、肿瘤带来的距离变化，这个角度看待问题，会给我们什么启发？
图4 细胞类型之间的空间距离关系
肿瘤组织总是会很亲近上皮、内皮等组织类型的细胞，而非常“讨厌”免疫细胞过来，甚至形成一道“屏障”，安稳地过“自己的小日子”，但是这样的现象却让组织器官“苦不堪言”，所以组织器官特别希望免疫细胞“靠近”它们，把它们“消灭”，那从空间转录组的角度看，反映出来的就是细胞类型之间的距离关系，这场博弈，能否在治疗后获得改观？恐怕只有空间转录组能够回答这个问题。
风采4：共表达模块（WGCNA）是否能给我们更多支撑？
加权基因共表达网络分析(WGCNA）相信大家都不陌生，其核心在于模块与表型的相互关联，模块内部的基因具有表达的协同性的模块与不同的cluster（细胞类型）甚至subcluster（细胞亚类）相关联，得到的就是高度协调的模块基因集与细胞类型之间的关联性。
图5 模块与细胞类型之间的关联分析
既然模块和细胞类型高度关联，那么，这说明了什么？这是从另外一个侧面表现了细胞类型内部的异质性，如果是多样本整合的关系（比如正常和疾病），同一细胞类型的不同样本关联得到的基因模块列表，就可以得到处理组和对照组关联度高的模块列表，新的角度来看待疾病的发生。那如果模块关联空间位置呢？
高度关联的基因模块在空间上的分布特点要告诉我们什么？正常样本中分析得到的模块在疾病样本中又有怎样的空间分布？为什么正常样本的模块在疾病样本中协同性很低？这些问题，都需要空间转录组来帮助我们解答了。
当然，空间转录组的运用很广，远远不止这些。比如，空间位置上的基因通路“开关”、基因的共定位分析、肿瘤区域内都有哪些细胞类型的分布？是否存在一些细胞类型正在向肿瘤细胞转变？肿瘤的发生是“由点及面”，还是“多点开花，慢慢融合”？癌变的细胞和正常的细胞类型哪些基因发生了CNV事件？这些问题都期待空间转录组来帮助我们找到答案。
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