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Barbara Treutlein

单细胞空间多组学

令人难以置信的是，第一个单细胞转录组在10多年前就被测序出来了。从这个里程碑开始，来自不同生物体、组织和其他细胞生物系统的数百万个细胞的转录组被测序和分析，这些细胞状态的图谱正在彻底改变生命科学。这些技术和相关的计算方法已经成熟和普及到几乎所有的实验室都可以将这种方法应用到他们的特定系统或问题上。

当然，获取转录组还不够，而且已经制定了测量染色质开放性、组蛋白修饰、蛋白质丰度、细胞系和其他与单细胞基因组活性相关的特征的协议。目前，许多研究使用基于解离的单细胞基因组学方法，在这种方法中，空间背景被打乱，以促进捕获单细胞，进行下游工作。当然，方法正在改进，在原位空间测量基因组，以及计算分析细胞图谱。这一阶段为单细胞基因组学的下一阶段做好了准备，在分子、细胞、组织或生态系统尺度上的多模态基因组活动空间登记将使我们构建具有高分辨率和预测能力的体外重建体系。这些虚拟图谱将依赖于健康和不安的组织和有机体的多组分析，这对创新提出了重大挑战和机遇。

单细胞高通量测序仍然是一个挑战，目前还不清楚以分离单细胞为基础进而测序将来发挥的作用是什么。这些操作相当易于实施，世界各地的实验室每次实验可以进行成千上万个细胞分析。但是，在某些情况下在一次实验中测量数百万个细胞是很有必要的，比如在干扰筛选。结合条形码方法克服细胞通量边界；然而目前还不清楚使用当前单细胞测序技术如何经济地将全转录组测序规模扩大到数百万。“压缩感知”模式——即测量每个细胞有限的、选定的和或随机数量的特征，并通过推理或与已知参考的相似性恢复高维特征水平——为增加细胞通量提供了一种有趣的可能性。大多数单细胞转录组测序操作步骤目前局限于启动存在于所有细胞mRNA上的Poly A富集；然而，这种方法导致了对高表达mRNA的有偏差测序。随机或靶向RNA富集的创新技术可能是一种构建细胞状态复合表征的方法。基于图像的原位测序方法提供了一种增加每次实验测序细胞数量的方法，数百万的细胞可以在不增加经济成本的情况下成像，如此成像时间是一个限制因素。但是在在测量从微米到厘米空间尺度的转录组、随机条形码、DNA构象和蛋白质丰度方面，还有很大的实验改进和计算优化空间，并且追踪空间组学在未来5年内如何发展将会非常有趣！

目前，大多数高通量测序都是在单细胞悬浮液或完整组织上进行的。也就是说，正在出现的研究测量了同一细胞的几种特征；例如，mRNA和染色质开放性或mRNA系谱。

为了构建体外图谱，可以使用数据集成工具整合来自不同细胞的独立测序数据，尽管在开发系统时很难比对不同细胞状态。因此，最终的目标是直接测量在不同细胞中尽可能地表现出的特征(例如RNA、谱系、染色质、蛋白质和DNA甲基化)，理想情况下具有空间分辨率。此外，将遗传和药理筛选与单细胞多组学测序相结合，将有助于了解细胞状态景观和每种细胞类型的潜在调控网络。CRISPR-Cas领域研究者将继续为精确的单碱基位点编辑和开发创造性的技术和工具，而将这些工具包与单细胞测序数据的结合肯定会带来新的细胞机制的见解。

生命形式天生是动态的，每个细胞都有自己的故事。静态测序不能提供足够的机制来协助我们观察组织内每个细胞状态。不同时间独立测序数据计算分析方法整合可以用来重建潜在的细胞命运；然而，这些都是间接推论。使用共聚焦显微镜的2D培养和使用光片显微镜的3D组织的长期活体成像可以提供细胞的形态、行为、位置，在某些情况下，还可以提供细胞祖先的分子信息。事实上，这样的长期成像实验揭示了细胞的命运或细胞状态可以通过许多代细胞行为来预测。细胞追踪结合终点单细胞基因组学实验可以帮助了解细胞状态是如何形成的。有一些策略利用CRISPR-Cas系统在给定时间捕获细胞内高表达的RNA，并将这些RNA逆转录回DNA信息进行存储和读取。实时跟踪和终点单细胞基因组学一起可以提供前所未有的细胞历史的洞察力！

我的愿景是将上述新兴技术应用于人类2D细胞培养和3D类器官，以了解人类发育和疾病机制。我的团队和其他科学家正在致力于构建体外人体器官，基于高通量、多状态单细胞基因组学数据。类器官提供了扰乱细胞系统和了解细胞家系的机会。新一代的单细胞基因组学方法和人类类器官技术将为开发人类疾病的新疗法提供前所未有的机会！

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