第二讲 空间转录组技术:10x Visium、Slide-seq、MERFISH 等主流技术原理
空间转录组技术,说白了就是给基因表达数据装上 GPS。有了它,我们不再只看一堆细胞混在一起的平均值,而是能知道每个基因在哪类细胞、哪个组织区域里说话。我个人习惯把这三大类技术分开理解:基于原位捕获的(10x Visium、Slide-seq)、基于单分子成像的(MERFISH),还有基于原位测序的(SeqFISH 等)。这节课我带大家把它们的原理、分辨率、通量这些核心参数捋一遍。
1. 10x Visium —— 组织切片上的“像素级”捕获
先说说我最早接触的 Visium。它的前身是 Spatial Transcriptomics 技术,后来被 10x 收购并做了商业化改进。你想想看,它就是一块载玻片,上面规则排布着许多捕获点(spots),每个 spot 直径 55 微米,中心距 100 微米。每个 spot 表面固定着带位置条形码(barcode)的 poly(dT) 引物。
工作流程大致是这样:
- 将冰冻或 FFPE 组织切片贴在 Visium 玻片上,进行 H&E 染色并成像。
- 组织透化,释放出的 mRNA 扩散到相邻的捕获 spot 上,与 poly(dT) 结合。
- 反转录生成 cDNA,这时每个 cDNA 分子都带上了 spot 的位置 barcode。
- 建库测序,通过 barcode 把 reads 定位回原始组织图像。
关键参数:
| 参数 | 数值 |
|---|---|
| Spot 直径 | 55 μm |
| Spot 间距 | 100 μm(中心距) |
| 每个 spot 覆盖细胞数 | 1~10 个(视组织类型) |
| 基因检测灵敏度 | 中低(约 10%~30% 捕获效率) |
| 通量 | 单次可测 4 个组织切片(6.5×6.5 mm) |
2. Slide-seq —— 磁性玻璃珠上的“超分辨率”空间捕获
Slide-seq 是 Mcarroll 实验室推出的技术,后来有 Slide-seqV2 改进版。它的核心是成千上万个磁珠(beads),每个磁珠直径约 10 微米,表面同样固定着位置 barcode 和 poly(dT)。这些磁珠随机铺在玻片上,形成“单珠精度”的捕获阵列。
为什么说它是超分辨率?因为 spot 密度远超 Visium。每个磁珠捕获 mRNA 的范围大约是 10 微米,定位精度可达亚细胞级别。但也因为它随机铺排,需要靠 in situ sequencing 或 SEM 成像来确定每个珠子的坐标。
工作流程:
- 磁珠随机铺在玻片上,通过原位合成 barcode 给每个珠子上“身份证”。
- 组织切片贴在磁珠层上,透化后 mRNA 扩散到最近的磁珠。
- 磁珠用磁铁回收,建库测序,通过 barcode 反推位置。
与 Visium 对比:
| Visium | Slide-seqV2 | |
|---|---|---|
| 捕获单元直径 | 55 μm | ~10 μm |
| 单细胞分辨率 | 否(混多个细胞) | 接近单细胞(小组织区域) |
| 通量(覆盖面积) | 较大(整片组织) | 较小(芯片面积有限) |
| 建库成本 | 中等 | 偏高 |
| 数据稀疏性 | 中等 | 更高(每个 bead 捕获分子少) |
3. MERFISH —— 显微镜下“点名”每个 RNA 分子
MERFISH(Multiplexed Error-Robust FISH)走的是完全不同的路线。它不是靠捕获扩散的 mRNA,而是直接在组织切片上对单个 RNA 分子进行成像。它利用组合标记和连续多轮 FISH 成像,把每个基因的编码信号解码出来。
原理核心:每个基因分配一个由 16 个 1/0 组成的“条形码”(每轮成像中,该基因被光点亮则记为 1,否则为 0)。通过 ~9~16 轮成像,就能同时识别几百个基因。为什么需要纠错?因为实际成像会有噪声,MERFISH 用汉明距离编码让部分读错也能纠正回来。
流程简述:
- 制作几百个基因的特异性探针池,每个探针上带有编码位点。
- 将探针杂交到组织切片上,进行连续轮次成像。
- 解码图像,得到每个 RNA 分子的空间坐标和基因身份。
关键参数:
| 参数 | 典型值 |
|---|---|
| 可检测基因数 | 100~300(每次实验) |
| 空间分辨率 | ~20 nm(单分子定位精度) |
| RNA 检测效率 | ~70%~80% |
| 组织厚度 | 1~10 μm(切片或全组织) |
| 每细胞 RNA 计数 | 高度定量,接近真实表达水平 |
三种技术选型建议
你想想看,没有一种技术能通吃所有场景。我的经验是:
- 需要全转录组(万级基因)且不求单细胞精度: 选 Visium。适合肿瘤异质性、组织区域标注等探索性研究。
- 追求单细胞/亚细胞分辨率,但只关注数百个目的基因: 选 MERFISH。它定量准、可重复,适合神经环路、发育图谱等精细空间分析。
- 想要全转录组又不想放弃近单细胞分辨率: 可以考虑 Slide-seq(或 Slide-seqV2),但得接受数据稀疏性和更复杂的分析流程。
有时候还需要组合使用:比如用 Visium 先扫全切片锁定感兴趣区域,再用 MERFISH 对该区域做高精度成像。我在一篇肝癌空间图谱的项目中就这么干过,效果不错。
- Visium 是性价比之选,但分辨率受限;
- Slide-seq 以牺牲通量和高稀疏性换取近单细胞;
- MERFISH 是定量精度之王,但基因数受限。