时空日报 | Nat Neurosci：利用深度单胞体RNA测序探索人类躯体感觉的神经基础
大家好，欢迎观看《时空日报》第334期。本期介绍的时空/细胞组学相关研究文章共计2篇。以下是应用时空云平台STOmics Cloud的Genpilot模块生成的文章概要，并辅以人工审核，供了解参考。
1、利用深度单胞体RNA测序探索人类躯体感觉的神经基础
Leveraging deep single-soma RNA sequencing to explore the neural basis of human somatosensation
Nat Neurosci; IF: 21.200; DOI: 10.1038/s41593-024-01794-1
内容概要：
① 体感的多功能性主要来源于背根神经节（DRG）神经元的异质性。然而，在解析这些神经元功能的过程中，科学家们面临着一个巨大的挑战：由于技术上的困难，他们一直无法获取个体人类（h）DRG神经元的胞体转录组信息。这些信息对于揭示神经元的功能至关重要。
② 为了克服这一难题，研究人员开展了一项深入研究。他们成功地从单个hDRG神经元中分离出胞体，并进行了深度RNA测序（RNA-seq）。通过这种方法，他们平均在每个神经元中检测到了9000多个独特基因，并确定了16种神经元类型。为了验证这些结果，他们还采用了空间转录组和RNAscope原位杂交技术进行了进一步的分析。这些技术不仅证实了他们的发现，还为理解神经元类型提供了更深入的信息。
③ 通过这项研究，研究人员还进行了跨物种分析，揭示了潜在疼痛感受神经元之间的差异，以及可能存在的人类特异性神经元类型。此外，他们还利用基于分子特征的微神经电图记录技术，揭示了人类感觉传入类型中的温度感知特性。这些发现不仅有助于我们更深入地理解人类体感生理学，还为未来的转化研究工作提供了重要的基础。最终，研究人员通过整合这些信息，生成了一个hDRG神经元图谱，为未来的研究提供了宝贵的资源。
其他研究 ：躯体感觉多样性， DRG神经元异质性， 人类DRG神经元， 单胞体深度RNA测序， 独特基因，神经元类型， 空间转录组， RNAscope原位杂交， 跨物种分析，疼痛感受神经元差异，人类特有神经元类型，温度感受特性， hDRG神经元图谱; Yu H, Nagi SS, Usoskin D, et al.; Department of Neuroscience, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
2、Pairpot：一个专为配对单细胞与空间转录组学设计的、基于实时套索算法（lasso-based）分析的数据库
Pairpot: a database with real-time lasso-based analysis tailored for paired single-cell and spatial transcriptomics
Nucleic Acids Res; IF: 16.600; DOI: 10.1093/nar/gkae986
内容概要：
① 在生物学研究中，配对单细胞与空间分辨转录组学（SRT）数据为科学家们提供了深入洞察生物过程和疾病机制的宝贵资源。然而，以往的SRT数据库在整理和分析这些数据时面临挑战，尤其是在整理足够的单细胞与SRT配对数据（SC-SP配对）以及提供实时启发式分析方面。这些限制阻碍了科学家们对潜在生物学见解的发掘。
② 为了解决这一问题，研究人员开发了Pairpot数据库（http://pairpot.bioxai.cn）。Pairpot专为配对单细胞与SRT数据设计，具备实时启发式分析功能。它整理了99对高质量数据，这些数据涵盖了来自299个数据集的1,425,656个位点，并创建了关联网络。Pairpot通过整合多个切片和建立单细胞与SRT数据之间的潜在关联，成功构建了这些整理后的配对数据。这一创新性的方法使得科学家们能够更高效地利用这些数据资源。
③ Pairpot数据库采用半监督学习技术，为SC-SP配对提供了实时启发式分析功能。其中，Lasso-View功能能在毫秒内优化用户选定的SRT域，Pair-View功能能实时推断用户选定细胞类型在位点中的细胞比例，而Layer-View功能则使用三维层次布局显示SRT切片。实验证明，Pairpot在识别异质域和细胞比例方面具有高效性，为科学家们提供了更加准确和可靠的数据分析结果。这一数据库的开发将推动生物学研究的发展，并为疾病机制的探索提供新的思路和方法。
生信工具：空间转录组学， Pairpot数据库，高质量数据，关联网络， 半监督学习，异质域， 细胞比例，scRNA-seq; Ruan Z, Lin F, Zhang Z, et al.; Centre for Bioinformatics and Intelligent Medicine, College of Computer Science, Nankai University, No.38 Tongyan Road, 300350 Tianjin, China.