Q: 什么是 Visium 空間轉錄組？
Visium 空間轉錄組是在組織原位檢測全轉錄組基因表達的一種技術，使得我們在檢測基因表達水平的同時，獲得基因在組織內部空間表達的位置信息。與空間轉錄組相比，傳統的全基因轉錄組或單細胞轉錄組測序，丟掉了基因或細胞在組織內的空間分布信息，而廣泛應用的 RNA 探針雜交，這只能同時檢測有限的幾個基因在組織內的空間表達分布。而空間轉錄組可以將基因表達與 H &E 染色的結果疊加在一起，不需要對組織進行消化，從而保留了組織內部的空間結構，這樣使得我們可以研究組織內部不同區域的細胞異質性。
Visium 基因表達玻片上有 4 個捕獲區域，也就是圖片上展示的 4 個小方框，每個捕獲區域的大小是 6.5mm 乘 6.5mm，每個捕獲區域大約有 5000 個 spot，也就是圖上所示的小圓點，每個 spot 的直徑是 55μm，兩個 spot 的中心點的距離是 100μm，每個 spot 上面有數百萬條 oligo。每個 spot 上所有 oligo 的 Spatial Barcode 的序列都是相同的，而不同的 spot 之間 Spatial Barcode 是不同的，這樣通過 Spatial Barcode，就能夠知道每條 mRNA 到底位于哪個 spot，也就獲得了 mRNA 的空間位置信息。UMI 用于基因表達定量，可以知道每個 spot 上有哪些基因表達以及他們的表達量。poly- A 用于捕獲 mRNA。4 個捕獲區域內的 Spatial Barcode 是相同的，但每個捕獲區域內不同的 spot 之間 Spatial Barcode 是不同的。
總實驗流程分為三個部分：?? ? ? ?
一是樣本制備及預實驗，二是組織優化，三是基因表達。
首先獲取組織樣本，進行冷凍，OCT 包埋，將包埋好的組織進行冰凍切片，將切好的組織放置于常規玻片上。接下來對組織切片進行固定，H& E 染色，用帶掃描功能的顯微鏡對組織切片進行明場拍照。同時切 10 片厚度為 10 μm 的冰凍切片，提取 RNA，通過計算 RIN 值來評估其質量。為了獲得先進實驗結果，建議用 RIN 值大于 7 的組織塊做 Visium 的實驗。
首先對 OCT 包埋的組織進行冰凍切片，將切好的組織放置于組織優化玻片上的捕獲區域。接下來對組織切片進行固定，H&E 染色，用帶掃描功能的顯微鏡對組織切片拍照，拍照完成后會繼續對組織切片進行通透處理，使細胞內的 mRNA 釋放出來，被玻片上的 oligo 所捕獲，在合成一鏈 cDNA 的時候，摻入帶有熒光基團的堿基，這樣合成好的 cDNA 就帶有熒光，接下來會通過酶消化去除玻片上殘留的組織，暴露帶有熒光的 cDNA，用 Cy3 通道的熒光顯微鏡，掃描整張片子，獲得熒光染色的圖片，組織優化的所有實驗都在玻片上完成。
先對 OCT 包埋的組織進行冷凍切片，將切好的組織切片放置于基因表達玻片上的捕獲區域。接下來對組織切片進行固定，H&E 染色，用帶掃描功能的顯微鏡對組織切片進行拍照，獲得組織形態信息。拍照完成后會繼續對組織切片進行通透處理，使細胞內的 mRNA 釋放出來，被玻片上的 oligo 所捕獲，在玻片上進行一鏈和二鏈 cDNA 的合成，合成二鏈 cDNA 后會做變性處理，將合成好的二鏈 cDNA 回收到 ep 管中，后面的所有實驗都在 ep 管中完成，包括 cDNA 的擴增和文庫的構建。空間基因表達實驗可以大致分為兩部分，首要部分從組織固定到二鏈 cDNA 的合成，都是在基因表達玻片上完成。第二部分從 cDNA 的擴增到文庫的構建，都是在 ep 管中完成。
之所以用異戊烷凍存組織，而不是將組織直接放置于液氮中，是因為液氮的沸點比較低，如果將組織直接放到液氮里，液氮會沸騰，在組織周圍形成氣穴，導致組織不同區域的降溫速度不同，容易在速凍過程中改變組織內部的形態，甚至使組織發生碎裂。而異戊烷的沸點比較高，將組織放置于異戊烷中，異戊烷不會沸騰，這樣組織不同區域降溫速度相同，就避免了在速凍過程中發生變形或者是碎裂。
目前只有包埋在 OCT 中的新鮮冷凍組織經過了 Visium 空間基因表達解決方案的驗證。10X Genomics 的研發團隊成員正在積極研究 FFPE 組織相關的應用，并且已經獲得一些初步結果，預計在 2021 年會推出適用于 FFPE 組織的實驗方案。
目前，Visium 空間基因表達流程是針對 H &E 染色而優化的。將 IHC 染色整合到此流程中是 10X Genomics 研發團隊積極研究的另一個領域，預計在 2020 年上半年推出。
不會，10X Genomics 官方實驗結果表明，H&E 染色不僅不會對樣本 RNA 質量產生影響，染色后還會提高基因檢測數。
運輸組織樣本：先用異戊烷凍存，將凍存好的組織放在密封的容器中，再將裝有冷凍組織的容器用密封袋封好，放置于干冰中運輸，樣本到達目的地后迅速轉移到 -80℃冰箱保存。
運輸已經貼了組織切片的玻片：可以將玻片放置于密封的容器中，并將玻片固定好，再將裝有玻片的容器用密封的袋子封好，放置于干冰中運輸。同樣樣本到達目的地后，迅速轉移到 -80℃冰箱進行保存。這里還要注意，一旦玻片上貼好了組織切片，只能保存 7 天。
在 10X 測試過的組織類型中，有三種組織還需要進一步的優化，包括樣本制備的優化和組織通透性的優化，分別是皮膚，胰腺和骨組織。
10X Genomics 測試過很多組織類型，大多數都可以用于空間轉錄組的分析。下圖是他們官網上測試過的組織類型的列表，測試過的組織都可以運用在空間轉錄組的分析上面。但建議用戶用基因表達玻片做正式實驗前，務必用組織優化的玻片測試一下，看組織能否用于空間轉錄組的實驗，同時也找到好的組織通透時間。
切片厚度基本上以 10μm 為主，但也有少量組織例外。
可以，Visium 空間基因表達玻片上可以檢測不同類型的組織。每張玻片包含 4 個捕獲區域，因此一張玻片上至多可檢測四種不同類型組織的切片。每種組織好的透化時間需要通過組織優化（TO）實驗來預先確定，每種類型的組織使用一張 TO 玻片。
是的，根據組織中待研究的具體區域，帶條形碼的捕獲點可能覆蓋不止一種類型的細胞。具體取決于組織類型、組織內的細胞大小以及這些細胞的密度。研究人員可看到每個點大約捕獲 1 到 10 個細胞。您可以將每個捕獲點想象為一種“微型批量”的實驗，在這個實驗中，研究人員收集一小批細胞的平均基因表達數據。這是 10x Genomics 的研究團隊正在積極研究的另一領域，目的是盡量讓捕獲點變得更小。
無論您在處理過程中是否使用了所有捕獲區域，玻片僅供一次性使用。這是因為流程中包含了多個步驟，包括對玻片進行染色、沖洗和重新干燥，這些步驟會破壞未使用的捕獲區域上的寡核苷酸條形碼，并降低其整體的靈敏度。
Visium 配件試劑盒中的成像測試玻片有兩個用途。一，確定客戶的成像系統是否與 Visium 兼容。二，用于成像程序的設置，以便在 Visium 組織優化和基因表達流程中獲取圖像。
在捕獲區域四周有一圈由灰色小點組成的基準邊界，提供組織切片的空間定位信息。
Visium 空間轉錄組的文庫，可以在 Illumina 所有測序儀上測序，文庫的結構如下圖所示，需要雙端 index 測序。
建議的測序方式是為 Read 1：28 個 bp，i7 index：10 個 bp，i5 index：10 個 bp，Read 2：120bp。Read 1 用于測試 Spatial Barcode 和 UMI，Read 2 用于測試插入片段。不建議將 visium 的文庫與其他單 index 的 10x 文庫混合測序。
與單細胞實驗不同，我們無法根據細胞數計算空間轉錄組文庫的測序量，因為我們不知道組織切片當中有多少細胞，我們根據組織切片占捕獲區域的比例計算測序量，計算測序量的時候，只考慮被組織切片覆蓋的 spot，每個 spot 的推薦底限起始測序量是 5 萬個 read pairs，根據 H &E 染色的結果可以估算捕獲區域到底有多少百分比的 spot 被組織覆蓋。
計算測序量很簡單，比如我們假設一個組織覆蓋了捕獲區 50% 的面積，我們就用 0.5×5000×5 萬個 read pairs per spot，得出測序量是 125 個 million read pairs。這里面 0.5 就代表著覆蓋了捕獲區域 50% 的面積，5000 就代表著每一個捕獲區域總共有 5000 個 spot，再乘以 5 萬，5 萬就是每個 spot 我們推薦的底限測序的量，就是 5 萬個 read pairs per spot。測序量與組織大小、組織類型和基因表達水平相關。
通常，研究人員需要具備一點點生物信息學經驗來使用 Space Range。Space Range 流程在 Linux 服務器上運行；這就需要研究人員了解基本的命令行操作，以及如何登錄和退出 Linux 服務器。不過，在大多數情況下，Space Range 是高度自動化的。讓軟件正常運作的文件和算法都已經包含在內。因此，研究人員只需在測序后將兩個輸入文件提供給 Space Range，讓軟件生成空間基因表達數據。
Loupe Browser 有著完全圖形化的界面，并且根本不需要編程。不過，您在研究過程中可能會碰到某個時刻，比如想了解空間基因表達數據的一個具體問題，或者創建一個自定義圖形。那么，這就需要您學習 R 語言或其他腳本編程語言。
抱歉，不可以。因為數據類型不同，它們無法兼容。如果您有這種類型的數據，仍然建議您使用現有的處理空間轉錄組學數據的分析流程。
沒錯！事實上，分析空間基因表達數據的第三方工具的數量正在迅速增長。目前的一些選擇包括 Spaniel 和 Giotto。Seurat 也是一種選擇。Space Range 流程的輸出矩陣與 Cell Ranger 的 Feature Barcode 輸出矩陣的格式相同。研究人員可將此輸出文件直接輸入 Seurat 中進行進一步的分析。您可以通過 https://satijalab.org/seurat/v3.1/spatial_vignette.html 了解 Seurat 流程處理空間基因表達數據的更多信息。
此外，10x Genomics 的計算生物學家還創建了 R 資源，可以幫助客戶對其樣本開展深度分析。這些 R 資源讓研究人員能夠一次觀察多個基因、樣本或特征，如基因、UMI 和聚類。如果研究人員想分析不同特征的樣本，或不同實驗條件下的樣本（如野生型、患病和治療中的樣本），這可能特別有用。您可以在我支持網站上訪問這些 R 資源（https://support.10xgenomics.com/spatial-gene-expression/software/pipelines/latest/rkit)。
