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iScience丨景乃禾/王然研究团队合作建立单细胞时空动态算法

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近年来, 随着单细胞转录组测序技术 ( Single-cell RNA sequencing, scRNA -seq ) 的快速发展,科学家们能够在单细胞水平解析基因表达异质性,揭示细胞类型与状态转变。 这项技术已经在发育生物学、神经生物学、肿瘤和免疫学等领域实现了研究突破。 然而,传统单细胞测序技术需解离组织,导致细胞的空间位置信息丢失 , 无法 解析 细胞间相互 作用 和 组织 微 环境 对细胞命运调控 的关键作用。空间转录组技术 ( Spatial Transcriptomics, ST ) 的出现, 为解决这一难题 提供了新的途径。 但 ST 在 细胞尺度的 分辨率 、全转录本捕获深度、 全组织覆盖 程度等 方面仍存在 巨大 局限。如何将海量单细胞数据与空间信息有效整合,构建高精度、高覆盖度的时空分子图谱,一直是发育生物学与空间组学领域的核心挑战。

近日,广州 国家实验室景乃禾团队 和 西安交通大学 生命科学与技术学院王然团队 合作,在 国际学术期刊iScience上发表了题为Constructing the spatiotemporal atlas of single-cell lineage trajectories in stereotypic biological structures的研究论文。该研究提出了SCST( Single-Cell Resolved Spatio -Temporal M apping )数学模型,通过整合单细胞和空间转录组数据,采用“逐层优化”的策略,实现大规模单细胞向空间位置的高精度映射,进一步实现特定组织空间区域内单细胞分布模式的真实模拟


SCST 模型具体步骤如下:

1. 建立数字坐标系( Digital Coordinate System )。 基于空间转录组数据,建立目标组织的数字空间坐标系。

2. 多维度单细胞映射( M ulti- D imension S ingle- C ell mapping , MDSC ): 提取单细胞和空间转录组数据的数学特征 , 进行回归模拟, 精准定位单细胞至其原始空间位置 。

3. 三维建模( 3D Modeling ): 建立三维模型模拟目标组织的空间结构。

4. 梯度排序算法( Gradient Sort algorithm ): 依据基因表达 (或信号通路富集) 梯度 , 优化细胞空间分布 ;

5. 最优化空间分布算法( Optimal Spatial Distribution algorithm , OSD ): 基于欧氏距离进一步优化单细胞 的空间 坐标,揭示细胞 分布的 空间异质性。


针对具有时间序列信息的单细胞和空间转录组数据 ,研究团队开发了 数字谱系追踪( Digital lineage tracing ) 算法 :基于“最短发育距离”假设,重建细胞的时空发育轨迹。

模型评估

研究团队首先对单细胞空间定位 算法 ——多维度单细胞映射 MDSC Mapping 做了系统性评估 ,该 算法 引入了空间平滑 矫正 ( spatial-smoothing process ), 显著提升了单细胞 空间定位 的准确性与稳定性。在与 CytoSPACE 、 Tangram 、 Seurat 、 MNN 等现有方法对比中, MDSC Mapping 在早期 胚胎 发育阶段样本 组织极 小、缺乏空间 “ 地标基因 ” 的情况下表现出更高 的 映射精度。

研究团队进一步对单细胞空间重建算法——最优化空间分布算法 OSD 做了系统性评估 ,针对特定的组织微环境 (例如小鼠早期胚胎的特定胚层结构、空间转录组实验的特定取样结构等) , OSD 能够 精准 重建单细胞的空间分布模式。通过 与 CSOmap 、 novoSpaRc 等 空间重建 方法相比, OSD 算法能更清晰 的 分辨出不同细胞类型的空间分离,表现出更好的性能。

模型应用

利用 SCST 模型,研究团队 成功构建了 小鼠 胚胎 原肠运动时期( E6.5 – E7.5 ) 的单细胞分辨率时空分子图谱。该图谱不仅展示了三个胚层中各类细胞的空间分布,还通过 数字谱系追踪算法 重建了中胚层细胞的 时空 发育轨迹, 描绘了 原条样细胞( Primitive Streak Like Cells, PSLCs )向不同谱系分化的时空路径。

研究团队 进一步 将 SCST 应用于斑马鱼尾造血组织( caudal hematopoietic tissue , CHT )的系统分析,成功构建了造血干细胞与祖细胞( hematopoietic stem and progenitor cell , HSPCs )的 单细胞 空间分布模型,证明该方法适用于不同物种与组织系统。

团队建立了开源数据平台 “ scGastrulation ” ( http://scgastrulation.sibcb.ac.cn ),提供基因时空表达查询、数据可视化及 SCST 分析流程,助力全球科研人员使用该资源。

综上所述,本研究 开发 了单细胞时空动态算法 SCST ,建立了 “单细胞空间定位 – 空间模式重建 – 时空发育模拟” 的多维解析框架,推动了单细胞与空间组学 研究 的深度融合 。 SCST 有望实现真正的单细胞空间多组学可视化,推动发育生物学、再生医学和疾病机制研究进入 “ 时空单细胞时代 ” 。

广州国家实验室 景乃禾 研究员 、悉尼大学 Patrick P.L. Tam 教授 和西安交通大学王然研究员 为 该论文的 通讯作者 。 王然研究员、 广州国家实验室 杨贤法 副 研究员、西安交通大学廉程斐博士为该论文的共同第一作者。西安交通大学王建杰硕士, 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心 陈介会博士、钱云工程师、徐姚晨博士,西北大学王连堂教授, 英国剑桥大学 John C. Marioni 教授等在研究过程中提供了大量宝贵的建议和帮助。

原文链接:https://doi.org/10.1016/j.isci.2025.114307

王然 研究员任职于 西安交通 大学生命科学与技术学院,长期从事 生物信息学 与 胚胎早期发育 的研究,作为通讯作者和第一作者(含共同)在 Cell Research 、 Nature Communications 、 Cell Reports 等 国际学术 期刊发表研究论文数篇。目前,由于课题进展需要,特招聘博士后 2 名,并欢迎各位研究生及本科生联系报考。 感兴趣的学生学者请投递简历 。应聘理由请注明:姓名—博士后应聘,或姓名—研究生 / 本科生报考。

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