單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組技術(shù)（scRNA-seq）對單個細(xì)胞進行轉(zhuǎn)錄組測序，可以更好地捕捉生物學(xué)樣本中細(xì)胞間的異質(zhì)性。但是，在制備單細(xì)胞測序樣本時，需要進行細(xì)胞解離，因此無法獲得單個細(xì)胞的空間位置信息。目前，研究人員主要使用空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)（Spatial transcriptomics）獲得轉(zhuǎn)錄組樣本的空間信息。但是，該技術(shù)在樣本和基因的檢測通量上仍然遠(yuǎn)低于scRNA-seq，并且應(yīng)用場景也受到較大限制。利用計算方法從scRNA-seq數(shù)據(jù)出發(fā)獲得具有空間分辨率的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)可以大大彌補這種局限性，更經(jīng)濟地得到具有空間分辨率的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，在生物學(xué)研究中同樣具有重要意義。

近日，北京大學(xué)定量生物學(xué)中心、北大-清華生命科學(xué)聯(lián)合中心韓敬東教授團隊與清華大學(xué)腦與智能實驗室Carlo Vittorio Cannistraci教授合作，在 Advanced Science 期刊上發(fā)表了題為：Spatial Reconstruction of Oligo and Single Cells by De Novo Coalescent Embedding of Transcriptomic Networks 的研究論文。

該研究建立了一種單細(xì)胞/寡細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)從頭空間重構(gòu)算法——De Novo Coalescent Embedding（D-CE）。該研究利用細(xì)胞-細(xì)胞轉(zhuǎn)錄相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的非線性嵌入方法，從頭重構(gòu)了單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)在空間中的位置信息?；谶@一空間重構(gòu)結(jié)果，他們成功實現(xiàn)了對應(yīng)于組織空間特異性基因和空間域的識別。

在該論文中，研究者利用細(xì)胞-細(xì)胞轉(zhuǎn)錄相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的非線性嵌入方法，成功重構(gòu)了單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)在空間中的位置信息。重要的是，這一重構(gòu)過程不需要使用空間結(jié)構(gòu)模板或空間特征基因表達模式等先驗信息，便實現(xiàn)了對轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)的可靠重構(gòu)。

為了使得重構(gòu)出的空間結(jié)構(gòu)更符合目標(biāo)組織的真實形狀，研究者通過最優(yōu)傳輸理論設(shè)計了空間模板擬合步驟。該步驟可以根據(jù)目標(biāo)組織的空間形狀模板和模板上的空間特征基因表達信息，對D-CE重構(gòu)的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，從而獲得更貼合于目標(biāo)組織結(jié)構(gòu)的空間重構(gòu)結(jié)果。

圖1 D-CE 空間重構(gòu)算法概述

為了驗證空間重構(gòu)方法的有效性，研究者使用來自人類、小鼠、果蠅和斑馬魚等多個不同物種的組織轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，重構(gòu)了對應(yīng)組織的空間基因表達模式。同時，他們以已知樣本空間域標(biāo)簽或?qū)?yīng)組織空間特征基因表達特征為金標(biāo)準(zhǔn)，并設(shè)計了指標(biāo)來衡量空間重構(gòu)的性能。結(jié)果表明，D-CE算法在空間重構(gòu)上具有良好的效果，并且其性能優(yōu)于目前已知的從頭空間重構(gòu)算法（novoSpaRc和CSOmap）和轉(zhuǎn)錄組分析中常用的降維可視化方法。

圖2：空間重構(gòu)的評價參數(shù)和不同空間重構(gòu)方法比較

圖3：D-CE識別的空間特征基因的表達模式實驗驗證

總體來說，在論文中，研究團隊構(gòu)建了一種單細(xì)胞/寡細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)從頭空間重構(gòu)算法D-CE。該算法具有物種普適性和先驗信息非依賴性等優(yōu)點，擴展了轉(zhuǎn)錄組空間重構(gòu)算法的應(yīng)用范圍，并且在應(yīng)用表現(xiàn)上優(yōu)于已知的空間重構(gòu)算法。基于這一空間重構(gòu)方法，研究者識別出了多種組織空間結(jié)構(gòu)中以往未被發(fā)現(xiàn)的空間特征基因和空間調(diào)節(jié)因子，并通過實驗證明了這些空間特征的有效性。