同名gzh：BBio

//前言

對空間轉(zhuǎn)錄組的組織駐留細(xì)胞類型的復(fù)雜映射仍然是一個挑戰(zhàn)。原因之一是器官間細(xì)胞的巨大多樣性，包括無數(shù)細(xì)粒細(xì)胞類型，如免疫細(xì)胞、免疫細(xì)胞、基質(zhì)細(xì)胞、免疫細(xì)胞和神經(jīng)細(xì)胞等亞群。另一個原因是空間組織結(jié)構(gòu)的多樣性，從具有不同細(xì)胞類型的離散解剖區(qū)域的大腦，到具有動態(tài)修飾的微環(huán)境的細(xì)粒度細(xì)胞類型的免疫器官。

生成耦合單細(xì)胞和空間解析轉(zhuǎn)錄組的策略為解決這些挑戰(zhàn)提供了可擴展的方法。關(guān)鍵原理是首先根據(jù)單細(xì)胞RNA測序(scRNA-seq)從分離的組織中識別駐留細(xì)胞類型，然后根據(jù)空間轉(zhuǎn)錄組譜將識別的細(xì)胞類型映射到其原位組織位置。

現(xiàn)有基于網(wǎng)格的分析方法的一個關(guān)鍵限制是缺乏單細(xì)胞分辨率，因為空間RNA-seq測量結(jié)合了多個細(xì)胞。現(xiàn)階段聯(lián)合空間轉(zhuǎn)錄組和配對的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行細(xì)胞類型映射是非常有效的方法。因為分辨率不足，空間轉(zhuǎn)錄組捕獲到的mRNA可能包含多種細(xì)胞類型。而且，不同組織部位細(xì)胞數(shù)目不同，不同細(xì)胞和細(xì)胞類型包含的mRNA總量不同，薄切片也可能捕獲細(xì)胞的部分體積，這些因素在細(xì)胞映射時都是需要考慮的因素。

//cell2location原理

cell2location基于Bayesian模型進行空間轉(zhuǎn)錄組復(fù)雜細(xì)胞類型的映射。以單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)為參考，提取細(xì)胞類型的特征，將空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分解為細(xì)胞豐度圖譜。Cell2location可以處理復(fù)雜的實驗設(shè)置，執(zhí)行多個scRNA-seq和空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集的聯(lián)合分析。該模型的獨特之處在于利用跨地點統(tǒng)計強度的分層設(shè)計，提高了分辨率和靈敏度，特別是在復(fù)雜組織中的細(xì)粒細(xì)胞類型的分辨率。

//文章結(jié)果

1. 使用模擬數(shù)據(jù)驗證

   為了驗證cell2location，我們最初考慮了生成的模擬數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映了普遍存在的和受空間限制的細(xì)胞類型的不同細(xì)胞豐度模式。然后，我們使用cell2location來估計在單個位置上不同細(xì)胞類型的細(xì)胞類型比例。這些估計與模擬(真實)細(xì)胞類型比例的比較表明，cell2location映射細(xì)胞類型具有很高的準(zhǔn)確性。除了估計相對細(xì)胞類型比例外，cell2location還可以結(jié)合關(guān)于組織的先驗信息來估計絕對細(xì)胞類型豐度，這再次與模擬的地面真相高度一致

2. Cell2location準(zhǔn)確地映射了小鼠的腦細(xì)胞類型。

   為了驗證cell2location在真實組織中的定位，將該模型應(yīng)用于小鼠大腦的數(shù)據(jù)，其特征是不同的神經(jīng)細(xì)胞類型在跨大腦區(qū)域的良好特征的空間結(jié)構(gòu)中組織，是測試空間基因組學(xué)的典型用例。生成了匹配的單核(sn)和Visium空間RNA-seq包含端腦和間腦多個區(qū)域的相鄰小鼠大腦部分的基因組學(xué)概況。為了評估空間映射中的生物學(xué)和器官內(nèi)部技術(shù)變異，我們分析了兩個小鼠大腦和每個大腦的連續(xù)組織切片(分別來自兩個動物的共三個和兩個匹配切片，以及額外的snRNA-seq切片)，創(chuàng)建了一個豐富的多模態(tài)和復(fù)制的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集。

   59個不同的和注釋細(xì)胞亞型的參考細(xì)胞類型簽名，全面覆蓋了大腦區(qū)域。應(yīng)用cell2location將這些細(xì)胞類型映射到小鼠大腦Visium數(shù)據(jù)的空間位置。由此產(chǎn)生的細(xì)胞類型映射與先前文獻(xiàn)中預(yù)期的解剖位置明顯一致。我們的結(jié)果捕獲了不同的細(xì)胞類型模式，解決了廣泛的區(qū)域細(xì)胞類型，如丘腦的興奮性神經(jīng)元和白質(zhì)的少突膠質(zhì)細(xì)胞(圖2d)，罕見亞型，如皮層中間神經(jīng)元(圖2e)和次區(qū)域亞型，如跨皮層層的興奮性神經(jīng)元。

接下來，為了評估cell2location的特異性和其它方法，我們繪制了一個現(xiàn)有的大型scRNA-seq數(shù)據(jù)集，其中包括來自多個大腦區(qū)域的細(xì)胞類型11，其中只有一些出現(xiàn)在我們的空間數(shù)據(jù)中(圖2i)。因此，該數(shù)據(jù)集跨越了體感覺(SSp)皮層的“陽性”細(xì)胞類型(n = 98)以及只存在于海馬體中的“陰性”細(xì)胞類型(n = 23)。當(dāng)將這些細(xì)胞類型映射到我們的SSp皮層Visium數(shù)據(jù)時，我們預(yù)計陰性細(xì)胞類型將被排除，只有陽性細(xì)胞類型被指定為替代物。

事實上，cell2location映射對陰性細(xì)胞類型的估計比陽性細(xì)胞類型的估計要低得多。

最后，為了展示細(xì)胞定位在空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)中的多功能性，我們將小鼠大腦snRNA-seq參考映射到小鼠大腦的一個提供10 μm空間分辨率的Slide-seq數(shù)據(jù)集。Cell2location解析了Slide-seq空間數(shù)據(jù)中的細(xì)胞類型，包括跨海馬分裂和皮質(zhì)層的精細(xì)解剖亞型。

3. 區(qū)域性星形膠質(zhì)細(xì)胞亞型的鑒定

   接下來，我們評估了cell2location在小鼠大腦中繪制細(xì)粒細(xì)胞類型的表現(xiàn)。我們關(guān)注的是星形膠質(zhì)細(xì)胞的異質(zhì)性，它是神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞中最大的一類，密切調(diào)控著神經(jīng)回路的發(fā)育和功能。盡管星形膠質(zhì)細(xì)胞在歷史上被認(rèn)為是一種單一的細(xì)胞類型，但最近的證據(jù)表明，星形膠質(zhì)細(xì)胞在整個大腦中是區(qū)域性的多樣化的，包括諸如皮層這樣的精細(xì)解剖分裂。

   為了識別區(qū)域富集的星形膠質(zhì)細(xì)胞，我們對基于snRNA-seq識別的10個分子和空間上不同的星形膠質(zhì)細(xì)胞亞型進行了標(biāo)注和空間映射。簡而言之，我們在最初的分析中考慮3013個細(xì)胞注釋為星形膠質(zhì)細(xì)胞。然后，我們應(yīng)用BBKNN進一步優(yōu)化這些細(xì)胞在所有6個snRNA-seq數(shù)據(jù)集上的集成，然后是Leiden聚類，確定了17個轉(zhuǎn)錄組定義的子聚類。接下來，我們使用cell2location對這些假定的細(xì)胞亞型進行了初始映射，合并了在其所映射的空間位置和標(biāo)記基因表達(dá)譜上都不夠明確的集群。

   我們發(fā)現(xiàn)了在丘腦(THAL)、下丘腦(HYPO)、皮層中空間富集的灰質(zhì)星形膠質(zhì)細(xì)胞亞型(CTX)，杏仁核(AMY)，海馬體(HPC)和紋狀體(STR)以及白質(zhì)星形膠質(zhì)細(xì)胞。

4. 分解人體淋巴結(jié)的細(xì)胞組成

   我們應(yīng)用該模型對人體淋巴結(jié)的組織微環(huán)境進行了空間映射。與老鼠的大腦不同，人類的淋巴結(jié)具有動態(tài)微環(huán)境的特點，其中有許多空間交錯的細(xì)胞群。我們分析了一份公開的來自10x genomics的人類淋巴結(jié)的Visium數(shù)據(jù)集，并在空間上繪制了34種參考細(xì)胞類型的綜合圖譜，該圖譜由來自73,260個細(xì)胞組成的人類次級淋巴樣器官的scRNA-seq數(shù)據(jù)集集成而來(圖4a,b)。

   組織學(xué)檢查淋巴結(jié)Visium樣本顯示多個生發(fā)中心(GCs)。相應(yīng)的，在用cell2location進行定位后，可以很容易地識別淋巴結(jié)組織中預(yù)期的主要區(qū)域，包括T細(xì)胞和B細(xì)胞區(qū)和GCs伴濾泡樹突狀細(xì)胞(FDCs)。接下來，我們使用cell2location映射結(jié)果來識別細(xì)胞類型的空間共現(xiàn)，以更好地了解組織組織和預(yù)測細(xì)胞相互作用。我們對從cell2location估計的細(xì)胞類型豐度進行了非負(fù)矩陣分解(NMF)(圖4d)。與將NMF應(yīng)用于傳統(tǒng)scrna -seq38,39添加劑的優(yōu)點類似NMF分解生成了空間細(xì)胞類型豐度剖面的分組，并將其劃分為捕獲共定位細(xì)胞類型的組件。這種基于nmf的分解自然解釋了在跨組織區(qū)域共享信息的同時，多種細(xì)胞類型和微環(huán)境可以在相同的Visium位置共存的事實。綜上所述，我們的研究結(jié)果表明，cell2location可以繪制以空間交錯細(xì)胞類型為特征的復(fù)雜組織，并通過識別假定相互作用的細(xì)胞類型來幫助生物學(xué)解釋。

5. cell2location用于繪制精細(xì)免疫細(xì)胞類型

   細(xì)胞圖譜研究極大地擴展了人類組織細(xì)粒細(xì)胞類型的目錄，這通常是理解組織功能和病理的關(guān)鍵興趣。為了定量測定細(xì)胞定位和繪制轉(zhuǎn)錄細(xì)粒細(xì)胞類型的替代方法，我們考慮了兩種人類組織中的免疫細(xì)胞群，其中許多具有特殊免疫功能的精細(xì)亞型可以被識別。例如，T濾泡輔助細(xì)胞不同于經(jīng)典的CD4+ T細(xì)胞進入GCs并引導(dǎo)B細(xì)胞分化為漿細(xì)胞和記憶B細(xì)胞以確保持久免疫的能力。最初，我們檢測了人類淋巴結(jié)中的GC特異性免疫細(xì)胞類型(圖4)。根據(jù)其表達(dá)簽名與最近的其他細(xì)胞類型的歐氏距離，我們將六種已知GC細(xì)胞類型分為轉(zhuǎn)錄良好或轉(zhuǎn)錄不同的類型。我們使用Visium組織學(xué)圖像標(biāo)注了GCs的解剖位置(圖4f)，并評估了將6種GC細(xì)胞類型映射到預(yù)期GC位置的替代方法的準(zhǔn)確性。盡管所有考慮的方法在繪制不同的細(xì)胞類型如fdc(圖4h)時都達(dá)到了較高的精確度，但在繪制細(xì)粒度細(xì)胞類型如GC T濾泡輔助細(xì)胞時，cell2location明顯更準(zhǔn)確(圖4f-h)。

為了將我們的基準(zhǔn)測試擴展到具有更多細(xì)粒細(xì)胞類型的第二個組織，我們檢查了人類腸道中的免疫細(xì)胞群(圖5a和補充圖25和26)。人類腸道是一個具有挑戰(zhàn)性的空間定位應(yīng)用，因為它包含大量轉(zhuǎn)錄細(xì)粒免疫和非免疫細(xì)胞類型，免疫細(xì)胞富集在淋巴濾泡中相對較小的組織區(qū)域(例如，在我們的數(shù)據(jù)集中約1%的組織位置)。

我們將這些參考細(xì)胞類型映射到由兩個連續(xù)組織切片組成的成人結(jié)腸Visium數(shù)據(jù)集，在Visium數(shù)據(jù)集中，我們使用組織學(xué)和標(biāo)記基因表達(dá)注釋淋巴濾泡的位置。在cell2location定位后，結(jié)腸內(nèi)預(yù)期的主要區(qū)域可以很容易地確定，包括淋巴濾泡與循環(huán)B細(xì)胞，上皮間室與結(jié)腸細(xì)胞和轉(zhuǎn)運擴增祖細(xì)胞，肌層粘膜層與肌成纖維細(xì)胞。