空间组学
将组学数据带入空间维度，原位重建组织内部的分子表达与空间结构。
10X Visium 空间转录组
10x Visium空间转录组技术是10x Genomics推出的高通量空间组学技术，核心突破传统单细胞转录组“丢失空间位置信息”的局限，可在保留组织形态结构的前提下，同步获取全基因组水平的基因表达谱与空间定位信息，实现“形态可视化+分子表达定量化”的双重解析。 作为空间组学领域的标杆技术，其依托网格化空间条形码芯片，兼容新鲜冷冻组织与福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织，能精准绘制组织切片的基因表达空间图谱，解析细胞异质性、细胞间互作及微环境功能分区。该技术广泛应用于肿瘤微环境解析、发育生物学时空图谱构建、神经科学环路研究、病理机制溯源等领域，为基础科研与临床转化搭建了“分子表达-空间位置-生理功能”的关联桥梁。
原理介绍
10x Visium空间转录组技术基于“空间条形码标记-原位捕获-高通量测序”的核心逻辑，借助预印条形码的芯片实现基因表达与空间位置的精准绑定，核心原理如下： 将组织切片铺展于专用Visium芯片上，芯片表面布满数百万个带有独特空间条形码和捕获探针的捕获位点，每个位点对应固定的空间坐标。通过透化处理使组织细胞释放mRNA，mRNA与邻近捕获位点的探针特异性结合，每个mRNA分子均被赋予对应位点的空间条形码，从而锁定其原始空间位置。 结合poly(A)尾捕获机制富集mRNA后，进行逆转录、cDNA扩增与文库构建，通过高通量测序获得带有空间条形码的测序数据。借助生物信息学分析，将测序reads根据空间条形码映射回芯片的对应坐标，叠加组织H&E染色图像，最终生成“组织形态-基因表达-空间分布”三位一体的可视化图谱，实现基因表达模式与组织形态特征的精准关联。
文献案例
《Nature Genetics》发表题为“Multi-omic profiling highlights factors associated with resistance to immuno-chemotherapy in non-small cell lung cancer”的研究论文，研究采集19例NSCLC患者新辅助免疫治疗前后的肿瘤样本，通过Visium技术绘制肿瘤组织的空间基因表达图谱，结合STRIDE算法推算各区域细胞组成，鉴定出15个具有独特空间特征的肿瘤生态位。结果发现，治疗非响应患者的肿瘤边界区域，COL11A1阳性肿瘤相关成纤维细胞（CAF）富集度显著高于响应患者，且该细胞亚群与CD8⁺T细胞呈空间负相关分布。 进一步验证表明，COL11A1⁺CAF通过DDR1-collagen轴与肿瘤细胞互作，在肿瘤边界形成物理屏障阻碍CD8⁺T细胞浸润，同时与SPP1⁺巨噬细胞共定位加剧免疫抑制微环境。该研究通过空间转录组精准定位了耐药相关的细胞亚群及空间分布特征，为靶向肿瘤微环境屏障的联合治疗方案提供了分子依据，彰显了Visium技术在肿瘤免疫研究中的核心价值。
送样标准
厚度5-10μm的冷冻切片，≥3张/份，置于防脱载玻片上；-80°C密封保存，干冰运输，避免反复冻融；取材后30分钟内完成冷冻，确保组织形态完整，无冰晶损伤，注明组织部位及冷冻方式。
石蜡块或5-10μm FFPE切片，≥3张/份；常温运输石蜡块，切片需密封冷藏运输；组织固定及时充分，脱蜡彻底，避免组织碎裂、脱片，注明固定时间、包埋时间及病理诊断信息。
体积≥0.2cm×0.2cm×0.1cm，新鲜组织立即冷冻或固定处理，避免坏死；注明肿瘤类型、分级、患者治疗史，优先选取包含肿瘤核心区、边界区及癌旁组织的样本，便于微环境分析。
新鲜组织取材后快速冷冻（神经组织需避免机械损伤），切片厚度5μm，-80°C保存干冰运输；FFPE样本需严格控制固定条件，防止组织自溶，注明组织分区及功能区域信息。
直径500μm-1mm的类器官，≥5个/份，新鲜样品置于专用保存液中4°C运输，或冷冻切片后-80°C保存；注明培养时间、诱导条件，确保类器官形态完整，无破裂降解。
交付内容
原始测序数据
Fastq格式原始测序reads、空间条形码分配统计数据、测序质量控制报告（Q30值、GC含量）及捕获位点信号强度分析。
数据分析报告
涵盖基因表达空间图谱、区域差异表达基因分析（火山图、热图）、细胞类型空间分布推断、核心功能通路富集分析、与H&E图像叠加的可视化结果及结论解读。
常见问题
脱片、褶皱会导致捕获位点信号丢失、空间坐标偏移，影响基因表达与位置的精准关联。避免方案：使用防脱载玻片制备切片，冷冻切片需控制温度梯度防止褶皱；FFPE切片需优化脱蜡、水化步骤，避免组织与玻片分离；铺片时轻柔操作，确保切片平整贴合芯片。
借助细胞类型去卷积算法（如STRIDE、CARD），利用单细胞转录组数据构建细胞类型特征表达谱，再映射到Visium空间数据中，推断每个空间位点的细胞组成比例；同时可通过标签转移算法，将单细胞注释结果同步到空间图谱，明确不同细胞类型的空间分布及互作关系，实现“单细胞分辨率-空间位置”的深度整合。
核心优化方向：一是确保组织切片厚度均匀（5-10μm），避免过厚导致透化不充分；二是优化透化时间，根据组织类型（如致密组织延长时间）调整，平衡RNA释放与组织形态保留；三是选择RNA完整性较好的样本，冷冻样本避免反复冻融，FFPE样本严格控制固定时间；四是增加测序深度，提升低表达基因的检出灵敏度。
