综述：植物空间多组学数据分析进展

《TRENDS IN Plant Science》：Advances in plant spatial multi-omics data analysis

本综述系统梳理了植物空间多组学（包括转录组学和代谢组学）技术的最新进展，重点介绍了针对植物细胞壁、细胞大小变异等特性优化的数据分析流程。文章为研究人员提供了从数据预处理到下游分析的完整工作流程指南，并包含实用的演示数据集教程，是开展植物空间多组学研究的重要参考资料。

　　

Highlights

植物空间组学研究正在从空间转录组学(ST)向空间多组学演进，改进的亚细胞分辨率正将其应用扩展到非模式物种和成熟组织。我们为植物空间多组学数据分析工作流程提供了逐步指导。我们总结了用于数据预处理和下游分析的专用计算工具，并重点介绍了针对植物特异性特征的关键考量。植物空间多组学能够揭示细胞发育、胁迫响应、植物-微生物互作背后的调控机制，并为跨物种细胞进化提供见解。

Abstract

植物空间组学（包括转录组学和代谢组学）的最新进展，通过记录空间信息实现了精细尺度的细胞洞察。将空间方法与基于液滴的单细胞技术相结合，进一步增强了我们对许多复杂生物学过程的理解。然而，植物的独特特征，如刚性细胞壁和大小变异性，需要对哺乳动物来源的分析方法进行适应性改造。本综述总结了当前获取植物空间多组学数据的策略，重点介绍了广泛可用的商业平台。我们还概述了从预处理到下游解释的分析工作流程，并使用演示数据集提供了实用教程。本资源为研究人员提供了植物空间多组学的实验和计算方法的简明指南。

植物空间生物学研究正迎来一场技术革命，空间多组学技术的出现使得科学家能够在原生环境中以前所未有的分辨率观察细胞的分子活动。这篇综述系统梳理了该领域的最新进展，特别是针对植物细胞特有的刚性细胞壁和显著尺寸变异等挑战所发展的适应性分析方法。

从技术层面看，植物空间组学已从单一的空间转录组学(ST)扩展到整合代谢组学的多组学维度。商业平台的普及大大降低了技术门槛，而基于液滴的单细胞技术与空间方法的结合，则实现了更高通量和精度的分析。值得注意的是，亚细胞分辨率的提升使得研究人员能够将目光投向更广泛的非模式物种和复杂的成熟植物组织，这极大拓展了研究的边界。

在数据分析方面，针对植物样本的特殊性，需要专门优化计算流程。从组织切片成像数据的预处理开始，就必须考虑如何准确分割被细胞壁包裹的植物细胞，并校正因其大小不一带来的技术偏差。下游分析工具也需要整合植物特有的基因组注释和代谢通路数据库，以确保生物学解读的准确性。

这项技术的强大之处在于其能够揭示植物生命活动中最本质的调控网络。在发育生物学中，空间多组学可以描绘器官发生过程中基因表达和代谢物分布的动态变化；在胁迫生理学中，它能定位植物应对生物或非生物胁迫的核心响应区域；在植物-微生物互作研究中，技术可以精确解析互作界面双方的分子对话。更令人兴奋的是，通过比较不同物种的细胞类型在空间上的演化规律，空间多组学为理解植物进化提供了新的视角。

随着计算方法的不断成熟和更多植物特异性工具的开发，空间多组学有望成为植物科学研究的标准配置，推动我们从单个细胞的认知走向对组织乃至器官功能的系统理解。