自从 GeoMxDSP 的空间全转录组产品问世以来，已经有包括麻省理工，哈佛大学等多个知名研究所在新冠病毒和胰腺癌等领域率先发表了突破性发现。亦有很多感兴趣的老师和同学向小编提出了疑问：
我可以通过 GeoMxDSP 的空间转录组产品在样本上原位检测多少个基因？
是否只需要检测到高表达水平的基因就足够下游的分子机制分析？
今天我们就来探讨一下在空间转录组研究中，基因表达水平和原位检测的灵敏度对于数据分析的重要性。扫码或点击阅读原文报名 NanoString Technologies 主办的空间全转录组案例分析，看看究竟通过空间全转录组，来自美国麻省理工学院和澳洲 Garvan 研究所的专家们可以检测到多少个基因！
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首先我们先了解一个概念，就是 FragmentsPer Kilobase of exon model per Million mapped fragments（FPKM），即每千个碱基的转录每百万映射读取的片段，它代表的是单一基因或者转录本相对于所有基因中的表现总量均一化后相对表达量。FPKM 越高，该基因的表达水平就越高，反之亦然。
一般来说，维持细胞基础结构和功能的基因如 β-actin 等属于高表达基因，因此也常常作为基因表达实验如 qPCR 的内参基因。不同细胞类型根据其功能，亦会有独特的高水平表达基因，如 T 细胞中的 CD3，巨噬细胞中的 CD68 等，这些高表达基因往往会用来作为细胞分型的特异性标记物。
基于大块组织分析的 RNA 测序和 qPCR 由于无法分辨不同细胞群体，某些低比例细胞亚群的基因表达信号往往会因为在总样品中含量过低导致代表性不足而无法被发现。
以由美国国家癌症研究所（NationalCancer Institute，NCI）和国家人类基因组研究所（NationalHuman Genome Research Institute，NHGRI）主导的癌症基因组图谱数据库（TheCancer Genome Atlas，TCGA）为基准，基因的表达水平可以分为高，中，低和未检测（FPKM<1）四大类型。
图片来源 (NanoString Technologies)
根据排序空间的偶数部分确定前 3 个 bin，以便每个 bin 代表数据集相同的平均计数。虽然基于 Poly (A) 抓捕的全转录组检测方法看似可以提供相对全面的结果，但是如果捕获效率和检测灵敏度不够高的话，则大部分重要生物学信号可能都会被丢失。
假如我们把上图的基因数目总结成以下表格，就可以看到高表达的基因在全部两万多个基因总数中只占不到 3%。而中度表达的基因数目稍为超过 10%，而接近 90% 的基因表达量属于低表达范围。
图片来源 (NanoString Technologies)
我们在进行数据分析时只考虑高表达量的基因是否就已经足够呢？那么让我们来通过高通量测序中最常用的 KEGG 数据库来举个例子。在下图中，我们在 KEGG 富集分析中只考虑了高表达量的信号通路，红色标记部分显示为有重要统计学意义的信号通路。
图片来源 (NanoString Technologies)
在只考虑高表达水平基因的情况下，我们可以看到部分信号通路已经可以被辨识。然而当我们在 KEGG 富集分析中同时考虑高表达和中度表达水平的基因时，有重要统计学意义的信号通路明显增加了很多。
图片来源 (NanoString Technologies)
而在同时考虑高，中，低表达水平基因的情况下，KEGG 富集分析则显示覆盖了更多的信号通路。由此可以看到，在高通量基因表达分析中，转录本的捕获效率和下游检测的灵敏度会直接影响到下游生物学意义的分析。而在空间转录组分析中，这个重要性则由于空间原位信息的加入会被进一步放大，同时检测难度也进一步增加。
在空间转录组分析中，研究人员往往会对不同组织又或者不同细胞群落之间的基因差异表达感兴趣，比如肿瘤又或者神经细胞和受病毒感染的细胞等。
假如在不同区域中检测到的基因数目由于检测方法灵敏度限制而偏向于只能测量到高表达的基因，那么在下游的 KEGG 生物通路，分子机制研究和新生物标记物发现时，就可能错过很多潜在的重要信号通路。
图片来源 (NanoString Technologies)
今天的空间转录组小课堂就到这里为止，希望大家对空间转录组研究中基因检测灵敏度对于下游数据分析的重要性有更深入的了解，只有在选择空间转录组学研究工具更注重数据的灵敏度，才能实现到更多通过组织快或者单细胞测序无法实现的生高分辨率生物学研究。
如果您想了解更多如何使用空间转录组在转化医学和临床研究中作出突破性发现，一定不能错过 12 月 18 日的中华空间转录组峰会。来自美国哈佛大学，中山大学和新加坡国立大学的知名专家将现场授课，机会难得。
GeoMx® 空间全转录组
GeoMx® 空间全转录组 （Whole Transcriptome Atlas ，WTA) 可在单张石蜡包埋（FFPE）组织切片或者新鲜冷冻组织切片上实现原位检测人类全转录组表达量分析，共计 18,000 多个蛋白编码基因。
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一般来说，维持细胞基础结构和功能的基因如 β-actin 等属于高表达基因，因此也常常作为基因表达实验如 qPCR 的内参基因。不同细胞类型根据其功能，亦会有独特的高水平表达基因，如 T 细胞中的 CD3，巨噬细胞中的 CD68 等，这些高表达基因往往会用来作为细胞分型的特异性标记物。
基于大块组织分析的 RNA 测序和 qPCR 由于无法分辨不同细胞群体，某些低比例细胞亚群的基因表达信号往往会因为在总样品中含量过低导致代表性不足而无法被发现。
以由美国国家癌症研究所（NationalCancer Institute，NCI）和国家人类基因组研究所（NationalHuman Genome Research Institute，NHGRI）主导的癌症基因组图谱数据库（TheCancer Genome Atlas，TCGA）为基准，基因的表达水平可以分为高，中，低和未检测（FPKM<1）四大类型。
图片来源 (NanoString Technologies)
根据排序空间的偶数部分确定前 3 个 bin，以便每个 bin 代表数据集相同的平均计数。虽然基于 Poly (A) 抓捕的全转录组检测方法看似可以提供相对全面的结果，但是如果捕获效率和检测灵敏度不够高的话，则大部分重要生物学信号可能都会被丢失。
假如我们把上图的基因数目总结成以下表格，就可以看到高表达的基因在全部两万多个基因总数中只占不到 3%。而中度表达的基因数目稍为超过 10%，而接近 90% 的基因表达量属于低表达范围。
图片来源 (NanoString Technologies)
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图片来源 (NanoString Technologies)
在只考虑高表达水平基因的情况下，我们可以看到部分信号通路已经可以被辨识。然而当我们在 KEGG 富集分析中同时考虑高表达和中度表达水平的基因时，有重要统计学意义的信号通路明显增加了很多。
图片来源 (NanoString Technologies)
而在同时考虑高，中，低表达水平基因的情况下，KEGG 富集分析则显示覆盖了更多的信号通路。由此可以看到，在高通量基因表达分析中，转录本的捕获效率和下游检测的灵敏度会直接影响到下游生物学意义的分析。而在空间转录组分析中，这个重要性则由于空间原位信息的加入会被进一步放大，同时检测难度也进一步增加。
在空间转录组分析中，研究人员往往会对不同组织又或者不同细胞群落之间的基因差异表达感兴趣，比如肿瘤又或者神经细胞和受病毒感染的细胞等。
假如在不同区域中检测到的基因数目由于检测方法灵敏度限制而偏向于只能测量到高表达的基因，那么在下游的 KEGG 生物通路，分子机制研究和新生物标记物发现时，就可能错过很多潜在的重要信号通路。
图片来源 (NanoString Technologies)
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GeoMx® 空间全转录组
GeoMx® 空间全转录组 （Whole Transcriptome Atlas ，WTA) 可在单张石蜡包埋（FFPE）组织切片或者新鲜冷冻组织切片上实现原位检测人类全转录组表达量分析，共计 18,000 多个蛋白编码基因。
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