文献解读 | 10x Genomics Visium 应用于人类背外侧前额叶皮层的基因表达空间图谱研究

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文章题目：Transcriptome-scale spatial gene expression in the human dorsolateral prefrontal cortex

中文题目：人类背外侧前额叶皮层的基因表达空间图谱

发表时间：2020.02

期刊名称：Nature Neuroscience

影响因子：20.071

实验平台：10x Genomics Visium


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 摘 要


本文使用10x Genomics Visium 技术研究人背外侧前额叶皮层中基因表达的空间图谱，确定广谱的皮层表达特征，并细化先前各个皮层marker间的关联。通过将皮层单细胞核RNA测序数据整合，进一步精细化空间数据的注释。通过整合神经精神疾病基因集，发现与精神分裂症和自闭症谱系障碍相关基因的皮层表达差异，显示出空间数据的临床应用。此外，该研究开发了基于空间研究的算法和网站，希望为其他类似基于空间的研究和神经科学的发展提供帮助。

 研究背景


大脑的空间组织与其功能关系密切。这一结构-功能关系在人脑皮层的层状组织中尤其明显。想要理解大脑的正常发育以及中枢神经系统疾病，需鉴定组成大脑的细胞类型并最终将各个细胞类别的功能相关性与空间结构联系起来。全基因组空间转录组学为提供详细的分子图谱提供了手段，克服sn/scRNA-seq和基于显微镜的空间转录组方法的局限性。重要的是，该技术使用基于芯片的方法，可捕获完整组织结构中的基因信息，使得完整细胞和神经元信息被保留。为进一步理解人类大脑皮层空间组织上的基因表达，本文使用了最新版本的10x Genomics Visium platform，来生成背外侧前额叶皮层（DLPFC）的基因表达空间图谱。

 研究方法


选取大脑皮层的组织，进行空间转录组测序构建空间表达谱，通过差异表达分析等揭示组织结构的表达差异。在此基础上，尝试结合单细胞转录组测序和已知功能基因的关联，深入揭示组织结构与功能的潜在关联。

 研究结果


本文分析了来自三个成人捐赠者的两对死后DLPFC组织切片进行空间基因表达检测。每对都由两个相邻的10µm连续组织切片组成，第二对位于第一个切片的后方300µm，总共12个样本。每个样本平均测序深度为291.1×106  reads，平均每个点1,734个基因。


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图1 实验设计及空间结果


DLPFC中跨皮质层的基因表达

本文绘制了DLPCF内高分辨率的空间基因表达图谱，共得到76层聚集图谱。不同层间具有显著差异，特别是白质和灰质之间的差异。该部分分析结果表明DLPCF中不同层之间存在广泛的基因表达异质性。


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图2 DLPFC中的层富集基因的表达差异


皮层中新的特征基因鉴定

分析结果显示，DLPFC中有几个以前被低估的皮层特征基因，包括AQP4（L1）、HPCAL1（L2）、FREM3（L3）、TRABD2A（L5）和KRT17（L6）。利用多重单分子荧光原位杂交技术验证了这些特征基因。通过与之前文献中的marker基因关联，也发现空间数据中的已知基因是显著差异表达。


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图3 皮层特征表达基因及验证结果


snRNA-seq数据整合

为增加空间细胞定义的准确性，本研究将单细胞核测序数据进行关联分析。具体过程包括，从Visium数据中的“富集模型”获得的皮层表达谱和差异表基因用于空间“定位”snRNA-seq数据集，并添加皮层特异的富集信息。这种“空间定位”可应用于任何现有snRNA-seq或scRNA-seq数据集，以补充解剖位置信息。


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图4 snRNA-seq数据整合结果


皮层富集基因与临床相关性

对与SCZD、ASD、双相情感障碍（BPD）和重度抑郁症（MDD）相关的常见基因的空间表达进行研究。结果显示，L2、L5、L6层富集ASD相关的高风险基因；L1、L2、L3层中SCZD相关基因表达显著上调，WM、L4、L5、L6层中SCZD相关基因表达显著下调。因此，通过将DLPFC的皮层富集基因的表达结合到风险基因中来，具有临床应用的潜在价值。


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图5 神经发育和神经精神基因集的皮层富集结果


DLPFC中的数据驱动层聚类

最后，该研究使用三种 “数据驱动”方法将空间数据分为皮层区和非皮层区特异基因。这些方法相比手动注释来说，对于用到其他脑区或缺乏清晰明确的形态界限的组织来说就很重要。例如几个被发现的非皮层空间基因，包括HBB、IGKC和NPY，可能与血细胞、免疫细胞和抑制性中间神经元类有关。


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图6 DLPFC中不同皮层与非皮层细胞标签


 总结


本研究率先使用10x Genomics Visium platform研究人类背外侧前额叶皮层（DLPFC）中基因表达的空间结构，绘制了人脑背外侧前额叶皮层空间转录组图谱，将空间转录组数据与snRNA-seq数据进行联合分析，鉴定空间不同层级结构的细胞类型组成。同时，作者还通过整合神经精神障碍基因集，显示精神分裂症和自闭症谱系障碍相关基因的差异层富集表达，突出了空间基因表达的临床意义。



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