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scSpatial：单细胞空间组学图谱

已有 422 次阅读 2026-11-7 19:35 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

scSpatial：单细胞空间组学图谱

空间组学技术的最新进展使得能够以单细胞分辨率分析分子特征，同时保留其天然组织背景。单细胞空间组学 (SCSO) 的出现代表了一项重大进步，将空间分析从点级测量转变为单细胞分辨率，从而能够同时捕获单个细胞的空间坐标和分子概况。这些进步推动了 SCSO 在生物医学研究中的广泛应用，从而导致 SCSO 数据集的快速增长。这些数据已成为构建特定器官的空间分辨细胞图谱、揭示组织内疾病诱导的重塑、绘制疾病相关细胞群的空间分布图以及开发空间组学基础模型的关键资源。随着 SCSO 研究的快速发展，这些数据的系统收集、标准化和传播变得越来越重要。

目前，已建立了多个空间组学数据库。一些资源，例如 SORC、SpatialTME、LnCeCell、metsDB和 CROST，仅限于斑点水平的数据，因此无法提供单细胞分子谱和细胞水平的空间坐标。其他数据库，包括 SODB、SpatialRef、STOmicsDB和 SPASCER，仅收录了有限的单细胞分辨率空间数据集，且各研究之间存在大量重叠。因此，大量单细胞空间数据仍然分散在各个出版物中，尚未整合到一个统一的资源库中。因此，迫切需要一个专门用于系统地收集、整理和传播单细胞空间数据（SCSO）的数据库。

Sun等人介绍 scSpatial （https://idrblab.org/scspatial/）作为单细胞空间组学（SCSO）的图谱。它旨在为 SCSO 数据提供高分辨率的空间映射和专家注释（如图 1 所示）。当前版本的 scSpatial (a) 包含大规模的单细胞分辨率空间组学数据集，涵盖来自 630 个项目的 1800 多个组织切片，这些切片使用 16 种空间技术生成（包括 MERFISH、EASI-FISH 、STARmap 和其他方法）；(b) 提供超过 2000 万个空间分辨的细胞，并根据 173 种细胞本体类型进行专家注释；(c) 提供各种针对 SCSO 的分析和交互式可视化，包括空间基因表达图谱、细胞类型分布图、空间变异基因、基因表达相关性以及通路水平的空间活性谱。这些功能共同实现了对 SCSO 数据的系统性访问、探索和再利用，使 scSpatial 成为空间组学领域的重要资源。

图1 scSpatial 数据库概览。scSpatial 是一个全面的单细胞空间组学 (SCSO) 资源库。它整合了单细胞分子谱、精确的空间坐标和标准化的细胞类型注释，从而提供细胞分辨率的分子和空间信息。当前版本包含来自 630 个精选项目、超过 1800 个组织切片的 2000 多万个空间分辨率细胞，细胞注释标准化为 173 种细胞本体类型。这些数据使用 16 种空间组学技术生成，包括 6 种基于原位杂交的技术、5 种基于原位测序的技术以及 5 种其他技术。scSpatial 还提供针对 SCSO 定制的分析和可视化功能，包括 3D 层级可视化、空间基因表达图谱、细胞类型分布图、基因表达相关性分析、空间变异基因分析以及通路水平的空间活性分析

参考文献

[1] Sun, H., Bei, Y., Zhu, Z., Deng, J., Zhou, Y., Mou, M., Wei, T., Cao, H., Yang, Q., Yao, C., & Zhu, F. (2026). scSpatial: an atlas for single-cell spatial omics. Nucleic acids research, gkag993. https://doi.org/10.1093/nar/gkag993

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC