描述胚胎单细胞基因转录空间模式的新工具——sci-Space

【字体: 时间:2021年07月02日 来源:Science

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  一项名为sci-Space的新技术,结合来自其他技术的数据,能在哺乳动物胚胎发育过程中,通过不同细胞的基因表达绘制出四维图谱。这种图谱将绘制出单个细胞中的基因转录如何反映时间的流逝、细胞谱系、细胞迁移以及在发育中的胚胎上的位置。它们还有助于阐明基因表达的空间调控。

  

 

   

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sci-Space捕捉小鼠胚胎发育过程中单个细胞聚集形成器官时的特性和位置。


一项名为sci-Space的新技术,结合来自其他技术的数据,能在哺乳动物胚胎发育过程中,通过不同细胞的基因表达绘制出四维图谱。

这种图谱将绘制出单个细胞中的基因转录如何反映时间的流逝、细胞谱系、细胞迁移以及在发育中的胚胎上的位置。它们还有助于阐明基因表达的空间调控。

哺乳动物的胚胎发育是一个引人注目的现象:受精卵在几周或几个月的时间内反复分裂和旋转,形成一个复杂的有机体,能够进行无数的生理过程,并由各种细胞、组织、器官和解剖结构组成。

更好地了解哺乳动物在出生前是如何形成的——特别是胚胎发育过程中单细胞水平的基因表达的产前空间模式——可以推进对各种条件的生物医学和兽医研究。这些疾病包括遗传性疾病、先天性畸形和发育迟缓。了解器官是如何产生的也可能有助于未来的再生医学努力。

由华盛顿大学医学院、霍华德·休斯医学研究所和西雅图布罗特曼·巴蒂精确医学研究所的科学家领导的一个国际团队在小鼠胚胎中展示了他们的sci-space技术的概念证明。

他们的研究结果发表在7月2日的《Science》杂志上。该研究的主要作者是华盛顿大学医学院基因组科学系的Sanjay R. Srivatsan和华盛顿大学生物工程系的Mary C. Regier。

通讯作者是来自华盛顿大学医学基因组科学系的Jay Shendure、Kelly R. Stevens和Cole Trapnell。

研究人员在12万个细胞核中观察到了基因的编排。人体所有的体细胞都含有相同的DNA密码。研究人员捕捉到小鼠胚胎成形时这些细胞核中哪些基因被开启或关闭的信息。科学家们还研究了胚胎中细胞的位置如何影响发育过程中哪些基因被激活。

这项技术建立在之前的工作基础上,这些科学家和其他研究小组开发了在胚胎发育过程中,在数千个单细胞中进行基因表达和DNA密码获取的整个生物体图谱。他们这样做是为了追踪各种细胞类型的出现和轨迹。

细胞在空间上的组织方式——胚胎形成时的物理位置——对正常发育至关重要。错位、分裂或细胞没有在正确的时间出现在正确的位置会导致严重的问题甚至产前死亡。

然而,获得基因表达空间模式的知识一直是技术上的难点。在胚胎的大范围内检测单个细胞的基因转录本是一件很麻烦的事情。这限制了对空间组织如何影响基因表达的科学理解,从而也限制了为什么哪些细胞类型形成在哪里,以及相邻的细胞群如何影响彼此未来的角色。

参与这项研究的科学家早些时候开发了一种标记细胞核的方法,他们称之为sci-Plex。然后,他们用一种叫做sci-RNA-sequencing的方法,对单细胞RNA测序进行了索引。

现在,借助sci-Space,通过分析空间坐标和细胞基因转录本,科学家们确定了成千上万的基因,这些基因的表达是按照解剖学模式进行的。例如,某些基因图谱出现在大脑和脊髓的神经元中,而另一些则出现在心脏的心肌细胞中。

科学家们还利用空间和基因配置信息来注释细胞的亚型。例如,虽然血管细胞和心肌细胞可能都表达特定生长因子的基因,但只有心肌细胞产生特定的生长因子受体。

研究人员还观察到,细胞类型在基因表达的空间模式上差异很大。例如,结缔组织祖细胞表现出相对较大比例的空间受限基因表达。这一观察结果表明,这些细胞的亚型在整个身体中以一种位置依赖的方式活动。

为了测量空间位置对细胞类型基因转录谱的影响,研究人员还计算了细胞之间的物理距离和它们的基因表达谱的角度距离。

研究人员在论文中指出:“对于许多类型的细胞来说,随着细胞之间的物理距离增加,它们的转录组之间的角度距离也增加了。这种趋势差异很大。它在某些大脑和脊髓细胞中最为明显。”

一些其他细胞类型的基因转录谱受它们在发育胚胎中的位置的高度影响。在这些细胞中有某些软骨细胞,它们成为头部和面部骨骼支架的一部分。

研究人员还研究了小鼠胚胎发育过程中脑细胞分化和迁移过程中的基因表达动态。研究人员检查了不同的脑细胞轨迹是如何在解剖学上分布的。研究人员使用了艾伦研究所的大脑解剖参考图谱作为指导。

研究人员指出:“来自每个轨迹的细胞压倒性地占据了不同的大脑区域。”他们还观察到大脑不同区域发育成熟的梯度。这些梯度显示了已知的和新的迁移模式。

在未来,研究人员希望sci-Space能进一步应用于跨越整个小鼠胚胎的连续切片,覆盖多个时间点。

Embryo-scale, single-cell spatial transcriptomics

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