综述：发育和疾病中的空间转录组学

　　

空间转录组学(ST)作为一种关键的技术出现，用于编目跨组织切片的基因表达，同时保留关键的位置数据。传统的方法，包括大量或单细胞RNA测序，无法同时捕获基因表达谱和细胞的空间位置。ST通过揭示细胞异质性、组织模式和组织结构和动力学基础的分子通信的隐藏光谱来区分自己。此外，ST具有与其他“组学”策略结合的能力，从而在不同的细节水平上提供生物实体的综合和广阔的视角。随着ST的成立，已经引入了提高通量和分辨率的新方法，有望在阐明生物复杂性方面取得实质性进展。

在这篇综述中，他们根据其基本原理和程序复杂性对各种ST技术进行了系统的分类和对比，对一系列ST方法进行了全面的评估。该评估强调了在获得高分辨率数据和确保高吞吐量工作流之间必须进行的基本权衡。最近的创新，如Stereo-seq，在解决这种二分法方面取得了重大进展;然而，对实现黄金标准的追求——在细胞水平上精确地定位每个转录本——仍在继续。

此外，这篇综述阐明了空间转录组学(ST)在生物医学研究领域的广泛应用，包括发育生物学、神经科学、免疫学和肿瘤学。ST在描述组织结构内复杂的细胞动力学、它们之间的相互作用以及它们在复杂生物过程中的关键功能方面发挥了重要作用，从而对从癌症到神经退行性疾病的一系列病理状况产生了变革性的见解。他们研究了ST在揭开肿瘤微环境多层复杂性的神秘面纱方面的熟练程度，面对诸如肿瘤内异质性等长期挑战，这些挑战传统上阻碍了有效的肿瘤干预。

此外，本文还讨论了该领域目前的局限性和挑战。例如，方法的多样性导致大量的文件格式和数据结构导致数据和协议共享更加困难。此外，在协调跨组内和跨组学层的空间解析数据方面存在重大障碍。

最后，本文展望了空间转录组学的发展前景，强调了提高空间分辨率、扩大基因覆盖范围和简化当前方法操作复杂性的必要性。此外，迫切需要开发新的计算工具来增强处理和集成。

在这篇综述中，他们总结了ST在历史、技术和应用方面的最新进展。该综述可作为有价值的参考，指导研究人员根据其独特的生物学研究和实验条件选择最合适的空间转录组学方法。