单细胞测序和PCF的联合适合用于那些既需要细胞精细分型、又必须回到组织结构中理解空间关系的研究。单细胞测序提供的是“细胞层发现”它能把组织拆解成不同细胞类型和状态找到候选marker、候选通路和潜在互作关系。PCF提供的是“组织原位观察”它能在FFPE切片中同步观察多个蛋白标志物保留细胞坐标、区域位置和邻域结构。两者联合可以让研究从“有哪些细胞”进一步走向“这些细胞在组织中如何组织在一起”。《Cell》发表了“Mapping the cellular biogeography of human bone marrow niches using single-cell transcriptomics and proteomic imaging”这篇骨髓图谱研究的设计非常适合作为PCF与单细胞测序联合的案例。研究者先构建scRNA-seq图谱捕获53,417个造血细胞和29,325个非造血细胞解析HSPC、髓系、淋巴系、红系、MSC、内皮细胞、血管平滑肌细胞和骨相关细胞等多类细胞。这个单细胞图谱为后续空间蛋白Panel设计提供了基础哪些细胞要看、哪些marker能区分它们、哪些候选因子值得放入空间分析框架都可以从scRNA-seq中获得。随后研究者用53抗体DAPI的PCF(CODEX)多重蛋白成像在骨髓FFPE切片中构建组织原位空间图谱。这个环节的意义在于单细胞测序发现的细胞群不再只是UMAP上的点而是变成切片中的具体细胞。研究者可以观察Adipo-MSC、THY1 MSC、内皮细胞、HSPC、髓系祖细胞、成熟髓系细胞等在骨髓微结构中的分布并进一步分析它们与骨表面、动脉、窦状血管和脂肪细胞样区域的关系。联合分析的价值还体现在“从推断到观察”的过渡。scRNA-seq提示Adipo-MSC和THY1 MSC可能通过CXCL12、KITLG、CSF1、IL7等因子参与造血支持而PCF(CODEX)则帮助研究者观察这些细胞与造血细胞在空间上的共定位关系。该研究进一步展示了成人HSPC的近脂肪细胞定位、早期髓系分化与动脉-骨内膜区域相关等空间线索。这些结果不是单靠细胞转录组或单靠传统免疫染色就容易形成的而是来自“单细胞发现空间蛋白组观察”的组合。从课题设计角度看PCF与单细胞测序联合适合用于骨髓生态位、免疫微环境、组织发育、炎症组织分区、肿瘤基质和疾病样本参考图谱等场景。单细胞测序负责建立细胞图谱和候选marker库PCF负责将这些发现落回组织切片观察蛋白表达和空间关系。【说明】本文仅为科研技术方法介绍不涉及疾病诊断、治疗建议、疗效预测、用药指导或临床决策。文中提及的研究发现均来自学术文献相关分析结果需结合更多实验和研究进一步验证不构成任何医疗意见。【参考文献】Bandyopadhyay S, Duffy MP, Ahn KJ, Sussman JH, Pang M, Smith D, Duncan G, Zhang I, Huang J, Lin Y, Xiong B, Imtiaz T, Chen CH, Thadi A, Chen C, Xu J, Reichart M, Martinez Z, Diorio C, Chen C, Pillai V, Snaith O, Oldridge D, Bhattacharyya S, Maillard I, Carroll M, Nelson C, Qin L, Tan K. Mapping the cellular biogeography of human bone marrow niches using single-cell transcriptomics and proteomic imaging. Cell. 2024 Jun 6;187(12):3120-3140.e29. doi: 10.1016/j.cell.2024.04.013. Epub 2024 May 6. PMID: 38714197; PMCID: PMC11162340.
PCF和单细胞测序联合，如何构建骨髓生态位的“细胞—蛋白—空间”图谱？
发布时间：2026/7/13 23:33:21
单细胞测序和PCF的联合适合用于那些既需要细胞精细分型、又必须回到组织结构中理解空间关系的研究。单细胞测序提供的是“细胞层发现”它能把组织拆解成不同细胞类型和状态找到候选marker、候选通路和潜在互作关系。PCF提供的是“组织原位观察”它能在FFPE切片中同步观察多个蛋白标志物保留细胞坐标、区域位置和邻域结构。两者联合可以让研究从“有哪些细胞”进一步走向“这些细胞在组织中如何组织在一起”。《Cell》发表了“Mapping the cellular biogeography of human bone marrow niches using single-cell transcriptomics and proteomic imaging”这篇骨髓图谱研究的设计非常适合作为PCF与单细胞测序联合的案例。研究者先构建scRNA-seq图谱捕获53,417个造血细胞和29,325个非造血细胞解析HSPC、髓系、淋巴系、红系、MSC、内皮细胞、血管平滑肌细胞和骨相关细胞等多类细胞。这个单细胞图谱为后续空间蛋白Panel设计提供了基础哪些细胞要看、哪些marker能区分它们、哪些候选因子值得放入空间分析框架都可以从scRNA-seq中获得。随后研究者用53抗体DAPI的PCF(CODEX)多重蛋白成像在骨髓FFPE切片中构建组织原位空间图谱。这个环节的意义在于单细胞测序发现的细胞群不再只是UMAP上的点而是变成切片中的具体细胞。研究者可以观察Adipo-MSC、THY1 MSC、内皮细胞、HSPC、髓系祖细胞、成熟髓系细胞等在骨髓微结构中的分布并进一步分析它们与骨表面、动脉、窦状血管和脂肪细胞样区域的关系。联合分析的价值还体现在“从推断到观察”的过渡。scRNA-seq提示Adipo-MSC和THY1 MSC可能通过CXCL12、KITLG、CSF1、IL7等因子参与造血支持而PCF(CODEX)则帮助研究者观察这些细胞与造血细胞在空间上的共定位关系。该研究进一步展示了成人HSPC的近脂肪细胞定位、早期髓系分化与动脉-骨内膜区域相关等空间线索。这些结果不是单靠细胞转录组或单靠传统免疫染色就容易形成的而是来自“单细胞发现空间蛋白组观察”的组合。从课题设计角度看PCF与单细胞测序联合适合用于骨髓生态位、免疫微环境、组织发育、炎症组织分区、肿瘤基质和疾病样本参考图谱等场景。单细胞测序负责建立细胞图谱和候选marker库PCF负责将这些发现落回组织切片观察蛋白表达和空间关系。【说明】本文仅为科研技术方法介绍不涉及疾病诊断、治疗建议、疗效预测、用药指导或临床决策。文中提及的研究发现均来自学术文献相关分析结果需结合更多实验和研究进一步验证不构成任何医疗意见。【参考文献】Bandyopadhyay S, Duffy MP, Ahn KJ, Sussman JH, Pang M, Smith D, Duncan G, Zhang I, Huang J, Lin Y, Xiong B, Imtiaz T, Chen CH, Thadi A, Chen C, Xu J, Reichart M, Martinez Z, Diorio C, Chen C, Pillai V, Snaith O, Oldridge D, Bhattacharyya S, Maillard I, Carroll M, Nelson C, Qin L, Tan K. Mapping the cellular biogeography of human bone marrow niches using single-cell transcriptomics and proteomic imaging. Cell. 2024 Jun 6;187(12):3120-3140.e29. doi: 10.1016/j.cell.2024.04.013. Epub 2024 May 6. PMID: 38714197; PMCID: PMC11162340.
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