时空转录组图谱揭示了人类大脑发育的区域特征（Stereo-seq

作者，Evil Genius

相对于单细胞，国内的空间技术发展还是比较落后的，国外早就有了CODEX等高精度空间平台，目前国内最好的空间平台，无疑还是华大的Stereo-seq，百迈客的高精度平台见得很少。

华大把自己的单细胞平台进行了更新，原理还是微流控，改变了当初依靠重力捕获的方法（个人认为这种方法有点开玩笑的做法）。空间的话，受到国家的支持，也一直在推进。华大空间当然精度高，分析难度比较大，且数据和底片不能结合，但是认真分析还是可以做到很多很好的分析内容，比较费人。

最近跟美国的团队交流比较多，感觉得到国内外的差距，虽然是美国人啊，但都是国人移民过去的，有时候谈起这个问题，科研的严谨程度，美国那边那边还是很高的，国内也在追赶。

其中有一个小插曲，就是在讨论做肿瘤早筛的时候，训练算法当然是核心，美国团队会提供，但是我们却掌握不到核心，我就私下问了一句，都是国人不必卡这个吧，但是不行，会有法律责任，可以用，但是核心的东西不能外泄。

看来是真的，科学无国界，但是科学家还是有国界的，真正的核心内容，唯有自己突破。

这个角度看，华大的很多做法虽然和国外有差距，但是确实有自己核心的东西，不会受到垄断的威胁。

当然这都是上层领导的决定了，我只是个小人物，工作而已。

今天参考的文献在Spatiotemporal transcriptome atlas reveals the regional specification of the developing human brain（cell）。

文章其中最好的地方是这个

这是一个很好的信号，说明华大的空间也开始重视空间位置的分析，不再像当初把空间当成单细胞分析的那种套路了。

• 大脑的不同功能区是基本神经生理活动的基础。
• 结合空间转录组学(scStereo-seq)和scRNA-seq，建立了6-23孕周(GWs)人类大脑多个区域的时空发育图谱。

知识背景

• 在发育过程中，大脑通过内在基因程序产生的空间线索的复杂相互作用而发育，从而在人类大脑中产生复杂的细胞类型。
• 通过单细胞空间增强分辨率组学测序(scStereo-seq)，绘制了228,047个个体细胞的转录组图谱，并绘制了多个人脑区域的超大面积空间图谱。
• 系统地揭示了细胞类型的层次关系，区分了不同脑区发育过程中的分支点。

结果1、发育中的人脑单细胞时空转录组图谱

• 构建大脑的单细胞图谱，marker大家搜集一下

基于经典标记基因，注释为免疫细胞(小胶质细胞、中性粒细胞和自然杀伤细胞;PTPRC)、中胚层(HAND1)、内胚层(FABP1)、红细胞(ALAS2)、内皮细胞(EC;CDH5和CLDN5)、周细胞(KCNJ8和CSPG4)、成纤维细胞(LUM和COL1A1)、神经嵴(BMP4)、神经管(NES和HOXB9)、神经祖细胞(NPC;TOP2A, HES5和NES)，普通谷氨酸能神经元(cGlu;SLC17A6和SLC17A7)， Cere颗粒细胞(GC;RBFOX3和RELN)，单极刷状细胞/兴奋性小脑核(UBC/eCN;EOMES和LMX1A)，常见gaba无能神经元(cGABA;GAD1和GAD2)，浦肯野细胞(CA8和SKOR2)，少突胶质前体细胞(OPC;OLIG1, OLIG2和PDGFRA)和星形胶质细胞祖细胞(APC;GFAP和AQP4)

• Stereo-seq bin50进行分析

  
  Spatiotemporal transcriptomic landscape of the developing human brain
  Spatiotemporal transcriptomic landscape of the developing human brain
  Spatiotemporal transcriptomic landscape of the developing human brain

结果2、人脑发育过程中NPCs空间多样性的分子基础

• NPCs细胞再分群
• NPCs细胞在脑区域的变化

结果3、RG（径向神经胶质）阶段表现出明显的区域异质性

• 在RG阶段出现明显的区域异质性

结果4、TFAP2C是决定人类Cor RG命运的关键TF

• TFAP2C的缺失可能影响Cor RG的形成（基因敲除实验验证）。

  
  Spatiotemporal diversity of NPC subtypes and molecular differences of RGs in distinct regions of the developing human brain
  Spatiotemporal diversity of NPC subtypes and molecular differences of RGs in distinct regions of the developing human brain

结果5、RG subtypes with specific spatial distribution are identified in Dien and Mid

• 结合scRNA-seq和scStereo-seq，对分区域RG亚型的空间分布进行分析，不仅验证了这些亚型的存在，而且为细胞定位和细胞亚型的产生提供了关键线索。

  
  RG subtypes with specific spatial distribution are identified in Dien and Mid
  RG subtypes with specific spatial distribution are identified in Dien and Mid

结果6、Molecular signatures of glutamatergic and GABAergic neurons

• 作为复杂脑功能的执行单位，神经元是大脑中最不可缺少的组成部分为了研究人类大脑发育过程中神经元的时空动态
• 将62520个glutamatergic神经元和59062个GABAergic神经元根据deg分别细分为17个和20个亚群。这些神经元亚群表现出明显的脑区域异质性和相互之间的多样性相关性
• glutamatergic神经元是大脑中主要的兴奋性神经元，分布在不同区域，负责许多关键的神经生理活动

• 通过对GABAergic神经元和glutamatergic神经元进行分类，发现了大量具有不同标记基因的神经元亚群，揭示了不同大脑区域的多样性和异质性。

  
  Molecular signatures and spatial distribution of neurons across regions in the developing human brain

结果7、发育中的人脑神经元亚群的时空分布

• 揭示了脑内神经元背腹侧分布的差异，并解码了人脑发育过程中神经元亚型的时空动态变化和区域多样性。

  
  Molecular signatures and spatial distribution of neurons across regions in the developing human brain

结果8、RG的区域异质性有助于随后的神经元specification

• 通过结合scRNA-seq和scStereo-seq数据，计算重建了来自五个区域的特定神经元亚群的发育轨迹。

• 通过结合scRNA-seq和scStereo-seq，可以更好地了解RG细胞的区域异质性如何影响发育中的人脑中随后的神经元specification。

  
  Developmental trajectories of specific neuronal subtypes in different brain regions
  

结果9、人胶质前体细胞的区域异质性相对较小

• 除了一些区域分化的TF表达外，OPC和APC亚型的区域异质性相对较小。

结果10、OPCs与GABAergic神经元之间的相互作用促进了神经元的区域 specification

• 神经胶质细胞在发育过程中的空间分布偏好，揭示了神经胶质细胞与神经元之间的相互作用促进了神经元的区域specification。

  
  Molecular diversity, regional difference, and spatial distribution characteristics of glia cells in the developing human brain
  Molecular diversity, regional difference, and spatial distribution characteristics of glia cells in the developing human brain

结果10、不同脑区分化轨迹的分子差异

• 大脑细胞的发育轨迹（Monocle3、URD、CellRank、DPT、velocity）。

Molecular differences of developmental trajectories in four brain regions
Molecular differences of developmental trajectories in four brain regions

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