Integrating single-cell and spatial transcriptomics to elucidate intercellular tissue dynamics.
Integrating single-cell and spatial transcriptomics to elucidate intercellular tissue dynamics.
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整合单细胞和空间转录组学来阐明细胞间组织动力学。
DOI：
10.1038/s41576-021-00370-8
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发表时间：
2021-10
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单细胞RNA测序（scRNA-seq）鉴定组织内的细胞亚群，但不能捕获它们的空间分布，也不能揭示原位作用的细胞间通讯的局部网络。最近开发的一套在组织内定位RNA的技术，包括多重原位杂交和原位测序（这里定义为高重RNA成像）和空间条形码，可以帮助解决这个问题。然而，目前没有任何方法能像scRNA-seq那样提供完整的转录组范围，这强调了整合单细胞和空间数据的方法的必要性。在这里，我们回顾整合scRNA-seq与空间转录组学的努力，包括新兴的综合计算方法，并提出有效地结合联合收割机目前的方法。
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) identifies cell subpopulations within tissue but does not capture their spatial distribution nor reveal local networks of intercellular communication acting in situ. A suite of recently developed techniques that localize RNA within tissue, including multiplexed in situ hybridization and in situ sequencing (here defined as high-plex RNA imaging) and spatial barcoding, can help address this issue. However, no method currently provides as complete a scope of the transcriptome as does scRNA-seq, underscoring the need for approaches to integrate single-cell and spatial data. Here, we review efforts to integrate scRNA-seq with spatial transcriptomics, including emerging integrative computational methods, and propose ways to effectively combine current methodologies.
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