空间转录组整体流程是什么？小果来为您解惑
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各位小伙伴们好呀，小果来喽！
小果最近在学习空间转录组的流程，那下面就给大家分享一下。
那我们了解到空间转录组是一种研究细胞或组织中基因表达的方法。与传统的RNA测序技术相比，空间转录组具有更高的空间解析度，因此可以直接获得组织中不同细胞和区域的基因表达信息。
目前常用的空间转录组技术包括Spatial Transcriptomics（ST）和Visium等商业化技术。其中，ST利用基因芯片将样本位置信息保留在芯片上，然后通过二代测序技术对RNA进行测序，最终生成组织切片上完整的基因表达图像。Visium则采用空间条码技术对组织样本进行分离和测序，从而得到高分辨率的空间基因表达图像。
划重点划重点，空间转录组的流程包括样本准备、芯片/切片制备、测序和数据分析等步骤，主要就要得到图像数据和测序数据。
1.样本准备
样本准备是空间转录组研究的第一步，其目的是将细胞或组织样本保持在原位，并使RNA保持完整性和可靠性。不同的样本处理方法会影响最终结果的准确性和可靠性，因此需要根据实验要求和具体操作情况进行选择。
2.芯片/切片制备
制备芯片/切片是空间转录组技术的关键步骤之一。对于ST技术，需要将样本切片后放置在特殊设计的基因芯片上，并在切片上加入对于DNA的探针；对于Visium技术，使用标准的固定和染色技术，包括苏木精和伊红(H&E)染色，使用明场显微镜观察载玻片上的组织切片，需要在样本组织中注入包含空间条形码的水凝胶，并将其固定于载玻片上。这样可以在随后的测序过程中保留每个区域的位置信息。
3.测序
测序是空间转录组研究的核心步骤，目的是确定每个位置上的基因表达信息。目前，高通量测序技术已经成为空间转录组研究中主要的测序手段，可以使用Illumina等商业测序平台进行测序。
4.数据处理和分析
在测序完成后，需要对数据进行处理和分析。这包括从原始序列数据中去除低质量的序列、对序列进行比对、表达矩阵的构建和重建组织切片图像等步骤。数据处理和分析的结果可以帮助研究人员发现组织结构、细胞类型和相互作用，进一步理解生物分子机制。
对于数据分析，空间转录组也和scRNA-seq类似，主要包括数据预处理、降维和聚类、检测空间变量特征等。现使用seurat进行示范，代码如下：
library(Seurat)library(SeuratData)library(ggplot2)library(patchwork)library(dplyr)InstallData("stxBrain")brain <- LoadData("stxBrain", type = "anterior1")brain <- SCTransform(brain, assay = "Spatial", verbose = FALSE)brain <- RunPCA(brain, assay = "SCT", verbose = FALSE)brain <- FindNeighbors(brain, reduction = "pca", dims = 1:30)brain <- FindClusters(brain, verbose = FALSE)brain <- RunUMAP(brain, reduction = "pca", dims = 1:30)p1 <- DimPlot(brain, reduction = "umap", label = TRUE)p2 <- SpatialDimPlot(brain, label = TRUE, label.size = 3)p1 + p2
brain <- FindSpatiallyVariableFeatures(brain, assay = "SCT", features = VariableFeatures(brain)[1:1000], selection.method = "moransi")
小伙伴们是不是对空间转录组有了更多的了解，也可以使用我们的小工具进行实践：MIA(multimodal-intersection-analysis)算法整合单细胞及空间转录组（http://www.biocloudservice.com/801/801.php），大家用起来哦。
期待下次与您的相见哦！
如果小伙伴有其他数据分析需求，可以尝试使用本公司新开发的生信分析小工具云平台，零代码完成分析，非常方便奥，云平台网址为：(http://www.biocloudservice.com/home.html)，其中也包括了通路表达分析(http://www.biocloudservice.com/313/313.php)，单细胞的基因共表达分析(http://www.biocloudservice.com/906/906.php)等各种小工具哦~，有兴趣的小伙伴可以登录网站进行了解。
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