随着基于ISH方法绘制组织中基因表达图谱的进展,可以以非常高的分辨率绘制选定数量的基因的表达。然而,对整个大脑的转录本进行量化(例如成年小鼠的大脑),需要一种可扩展的方法,并以高空间分辨率捕捉基因表达。ST方法引入了一种创新的方法,通过无偏的高通量RNA测序(即不选择候选基因)在超细胞尺度上定量绘制组织切片中的基因表达谱。第一代ST阵列建立在印有容纳寡核苷酸(捕获)探针玻璃载玻片的基础上。
完善ST的一个重要步骤是同时提高灵敏度(即检测到的基因和动态范围)和分辨率(即spot大小)。Visium array (10x Genomics)改善了空间分辨率,允许从较小的spot(直径55微米)检测基因表达信号。为了接近单细胞分辨率,基于沉积在表面的条码珠,开发了Slide-seq和HDST。随后一个改进的Slide-seq版本(Slide-seq2)被开发出来,其灵敏度提高了10倍。除了提高分辨率外,增加ST阵列的尺寸以用于大脑较大的哺乳动物物种也很重要,目前商用ST阵列的尺寸可以最大限度地适合成年小鼠大脑半球的冠状切片(每个阵列6.5 mm×6.5 mm),扩展ST技术以匹配人脑区域(如人脑皮层)的尺寸需要将阵列表面扩展至少两个数量级。
ST实验可以生成非常大的测序数据集,带来与大规模scRNA-seq实验相同的计算挑战。由于ST和scRNA-seq数据的结构相似,已开发的scRNA-seq标准分析流程可以扩展到ST数据,例如Seurat和Scanpy等。此外,还开发了专用ST分析流程(👉 空间转录组数据分析方法最新进展)。