空间表观组学与转录组学联合分析

作者，Evil Genius

参考文章Spatial epigenome–transcriptome co-profiling of mammalian tissues | Nature

单细胞多组学，特别是染色质可及性表观遗传和转录组同时测序分析，可以不仅鉴别细胞类型和状态同时还可以揭示控制基因表达的机理– 常常被认为是单细胞组学分析的终极利器。随着近年来空间组学的兴起， 空间多组学技术 (spatial multi-omics)是否也可以同时分析基因表达和基因调控机制？这成为了大家一致期待的新一代革命性组学工具。空间多组学在2022年更是被Nature杂志展望为为最值得期待的七个技术之一。

2020年底，耶鲁大学的樊荣教授团队首次报道了利用组织样本原位编码方法同时分析空间转录组和蛋白组（DBiT-seq）。在表观遗传组领域，樊荣教授团队在2022年开发了两种空间表观遗传测序新技术（Spatial-ATAC-seq和Spatial-CUT＆Tag），实现了对基因表达机制方面的高空间分辨率分析。2023年2月23日，樊荣教授团队开发的空间转录组和蛋白组新技术Spatial-CITE-seq，实现了高通量（约200–300）蛋白和转录组同时分析。为了进一步研究调控基因表达的表观遗传机制，需要对空间表观组和转录组进行同时分析。因此如果空间分辨的表观遗传组和转录组联合测序分析技术（spatial epigenome–transcriptome co-sequencing）能够实现，将会成为复杂组织生物学研究的一个终极利器， 其用途几乎涉及生物医学的所有重要领域。

2023年3月15日，耶鲁大学樊荣教授团队和卡罗林斯卡学院Gonçalo Castelo-Branco教授团队合作，在Nature期刊发表了题为：Spatial epigenome–transcriptome co-profiling of mammalian tissues的研究论文。

除了成功实现整个领域期待的在同一组织样品上实现总体染色质可及性和基因表达的联合空间组学分析（Spatial ATAC–RNA-seq），该研究还同时报道了三个特定的组蛋白修饰和基因表达的联合分析（Spatial CUT＆Tag–RNA-seq）。和单细胞数据整合显示这些技术达到了细胞水平或近单细胞分辨率。

不得不说，华为老总说的对，卡脖子的是美国的中国人。

不过足以证明，国人只要有环境，就可以做到世界顶尖，除了足球。

通过同时分析染色质可及性和信使RNA表达(利用测序技术对转座酶可及性染色质和RNA进行空间分析(spatial ATAC-RNA-seq))，对表观基因组和转录组进行了空间分辨的全基因组比较。

技术工作流程

空间ATAC-RNA-seq

对Spatial ATAC–RNA-seq技术，研究人员使用甲醛固定的冰冻组织切片，首先用预装有DNA adapter的Tn5转座酶复合物进行处理，随后将同一组织切片在包含生物素，连接序列和poly-T的DNA adapter中孵育以启动逆转录。之后，在组织切片上依次放置两个方向垂直的微流控芯片，分别引入空间编码Ai（i=1−50或100）和Bj（j=1−50或100），从而形成一个二维的、由空间编码定义的组织像素网格，每个像素点由Ai和Bj编码（总编码像素数=2500或10000）。最后，组织在反向交联后释放编码的cDNA和基因组DNA（gDNA）片段，将cDNA使用链霉亲和素珠富集，gDNA片段保留在上清液中。分别构建gDNA和cDNA的文库用于下一代测序。

应用范例

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