单细胞测序技术为定义细胞类型和状态提供了一种切实可行的方法。但样本在组织分离过程中会遗漏空间信息，此外，单细胞技术中的分离方法还会因为优先选择某些细胞类型或由于分离或其他环境压力而扰乱细胞原本的状态。
空间转录组学提供了解决上述难题的一个选择，并改变了我们在自然组织样本环境中描述细胞功能和状态的方式。为了研究不同细胞类型的空间组织机制和组织环境中的功能，不仅需要研究基因表达，还需要研究表观遗传学基础。空间表观遗传图谱有助于揭示决定组织结构和功能的因果关系。但到目前为止，在基因组尺度和细胞水平上直接在组织切片上绘制表观遗传状态 （例如染色质可及性） 的能力仍然是缺乏的。
近日，美国耶鲁大学樊荣教授团队和瑞典卡罗林斯卡学院Gonçalo Castelo-Branco教授团队合作在Nature杂志发表了题为“Spatial profiling of chromatin accessibility in mouse and human tissues”的文章。研究团队利用空间条形码技术，通过Tn5转位等技术进一步对染色质可及性在整个基因组尺度进行了空间分辨测序（Spatial-ATAC-seq），这是空间表观遗传分析技术上又一个新的突破。利用该技术，研究团队首次实现了小鼠和人类组织原位的染色质可及性研究，为空间生物学开拓了新维度。
文章发表在Nature
Spatial-ATAC-seq利用微流控技术将组织样本进行空间二维编码，并与ATAC-seq技术进行结合，以实现全基因组尺度的染色质可及性分析。首先，研究团队在固定的组织切片上进行Tn5转位，将包含连接头的适配器插入可达基因组位点；利用微流控引入带有连接头的条形码A（A1-A50）和条形码B（B1-B50），并连接到Tn5寡核苷酸的5 '端产生不同的组合；随后对组织切片进行成像，使空间条形码可接近的染色质可以与组织形态学相关联；最后，在形成一个空间条形码组织模块之后，反向交联释放条形码PCR扩增DNA片段，用于文库制备。
为了获得高信噪比的数据，研究人员在开发Spatial-ATAC-seq时进行了多次改进，并将优化的方案应用于不同的组织类型，评估数据质量。通过检测，Spatial-ATAC-seq数据质量可达到与单细胞ATAC-Seq（scATAC-seq）几乎相同的水平。
图1. Spatial-ATAC-seq测序流程示意图及质控结果，来源：Nature
研究团队利用Spatial-ATAC-seq技术试图从E13小鼠胚胎中鉴定新生细胞类型。结果显示，无监督聚类识别了8个主要细胞群体，揭示了不同的空间模式，与组织学鉴定结果一致。为了对空间数据进行基准测试，研究人员将其与器官特异性ATAC-seq数据进行整合，发现空间数据可区分所有主要的发育组织和器官。研究人员还通过计算细胞群体之间的差异进一步检测了细胞类型特异性标记基因。
图2. 小鼠胚胎的Spatial-ATAC-seq测序结果，来源：Nature
然后，研究团队将Spatial-ATAC-seq数据与单细胞转录组测序（scRNA-seq）数据进行整合分析，以区分每个亚群的细胞类型。例如，红细胞主要出现在肝脏中，中胚层位于内脏区，放射状胶质细胞主要分布在中枢神经系统。
在胚胎期中枢神经系统中，放射状神经胶质细胞作为初级祖细胞或神经干细胞发挥作用，并产生各种类型的神经胶质细胞。因此，研究人员还探索了其发育轨迹，并检测了该发育过程是如何通过组织空间进行的。研究数据表明，Spatial-ATAC-seq能够在神经谱系发育分化过程中，在重要调控区域的染色质可及性动力学的空间水平上进行映射。
图3. Spatial-ATAC-seq与scRNA-seq的整合分析，来源：Nature
为进一步基准测试数据的准确性，研究人员整合了小鼠大脑冠状切面的空间ATAC-seq数据与可用的scATAC-seq和scRNA-seq数据集。虽然7-AAD核染色只能分辨侧脑室的轮廓，但无监督聚类可识别出7个具有独特空间分布的群体，揭示了这一大脑区域的复杂性。这些群体在兴奋性神经元（Khdrbs3）、中等刺状神经元（Pde10a）、侧隔核（Dgkg）的标记基因区域内具有独特的染色质可达性，空间ATAC-seq数据与scATAC-seq数据的集成和共嵌入验证了细胞群体的身份，从scRNA-seq到空间ATAC-seq的标签转移揭示了推断细胞身份的精确空间定位。
图4. Spatial-ATAC-seq用于大脑组织切片，来源：Nature
此外，研究人员还利用Spatial-ATAC-seq技术首次实现直接以高空间分辨率在人类扁桃体观察到特定的染色质可及性，并借助拟时序分析，重构了B细胞激活过程中重要基因附近染色质可及性的时空变化。
图5. Spatial-ATAC-seq用于人类扁桃体组织切片，来源：Nature
综上所述，该合作团队新开发的Spatial-ATAC-seq这一基于新一代测序技术的全新空间组学技术，可用于分析完整组织切片的染色质可达性，同时保留空间信息。
Spatial-ATAC-seq可用于多个生物医学研究领域，包括发育生物学、神经科学、免疫学、肿瘤学和临床病理学，探索不同疾病状态的表观遗传起源，开发针对表观遗传的药物，从而推动人类健康和疾病的科学发现和转化医学发展，开辟一条全新的疾病治疗途径。
据悉，樊荣教授和共同第一作者Yanxiang Deng已经申请了与该技术的相关专利，同时，Spatial-ATAC-seq已经通过樊荣教授实验室的衍生公司AtlasXomics提供服务。
美国密歇根大学医学院表观基因组学专家Claudia Lalancette教授表示：“Spatial-ATAC-seq对于表观基因组学领域来说非常令人兴奋。单细胞ATAC-seq方法已经表明，染色质组织对于更好地了解细胞基因表达至关重要。因此，这种空间ATAC-seq方法的需求量将会更大！”
参考文献：
1. Deng, Y., Bartosovic, M., Ma, S. et al. Spatial profiling of chromatin accessibility in mouse and human tissues. Nature （2022）.
2. Liu, Y. et al. High-spatial-resolution multi-omics sequencing via deterministic barcoding in tissue. Cell 183, 1665–1681 （2020）.
3. Gorkin, D. U. et al. An atlas of dynamic chromatin landscapes in mouse fetal development. Nature 583, 744–751 （2020）.
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