作者，Evil Genius
大家都是科研人员，自然有的在好一点的课题组，有的在差一点的课题组，这些我们无法改变，唯一能改变的，只有我们自己，偶尔说一说自己处境不好，可以理解，但是到了人前，还是要努力奋斗。
我当初也一样，看到别的导师都介绍工作，别的课题组经费充足，也抱怨，工作不好，也会抱怨，但是抱怨并不解决问题，唯一可以解决困惑的，就是向上走。
学习是自己的事，是不是真的努力，结果不会骗人的。
如果大家已经自测了空间数据，那么已经超过很多人了，这个时候就差临门一脚，好好分析，一篇高分SCI就成了。这种状态是最让人羡慕的，数据是课题组的，分析好发的文章一作是自己的，而且学会了大量的分析技能，大家手里已经有一手好牌了，怎么打，就看大家了。
今日分享文献，主要关注一下空间的部分，看一看CN巨大的生物学意义。
知识积累
癌症相关成纤维细胞（CAFs）是一个多层次的细胞群体，对塑造肿瘤微环境（TME）和影响治疗反应至关重要。描述CAFs在复杂组织环境中的空间组织和相互作用为肿瘤生物学和免疫生物学提供了重要的见解。
不同的CAF表型亚型，包括肌纤维母细胞性CAF（myCAF）、炎性CAF（iCAF）、抗原呈递CAF（apCAF）和其他不太常见的亚型已经使用先进的分子谱分析技术鉴定，例如单细胞RNA测序（scRNA-seq）和成像质谱细胞术（IMC）。在功能上，CAF亚群通过重塑细胞外基质（ECM）、促进血管生成、分泌生长因子和细胞因子以及抑制抗肿瘤免疫力而促进肿瘤发生、转移和治疗抗性。相反，其他CAF亚群表现出肿瘤抑制作用，突出了TME中CAF的复杂性和功能多样性，并为治疗靶向提出了挑战和机会。
结果1、四种空间CAF亚型的鉴定
CosMx和MERSCOPE平台的公开可用的单细胞空间转录组学数据集，包括8种癌症类型的24个大组织切片，包括非小细胞肺癌（NSCLC），乳腺癌，结肠癌，前列腺癌，子宫癌，卵巢癌，肝癌和黑色素瘤。这些数据集提供了完整的组织切片覆盖与所有的视野（FOV）捕获。多模态细胞分割获取x，y坐标为每个转录本和细胞膜边界划分后继续分析。
批次校正后，无监督聚类在CosMx数据集中鉴定了100，272个CAF，在MERSCOPE数据集中鉴定了469，249个CAF，沿着其他TME细胞类型，包括B、T、血浆、肥大细胞、树突状细胞、内皮细胞、巨噬细胞和中性粒细胞。计算每个CAF半径80 mm内的细胞组成，称为“相邻向量”，使用非负矩阵分解（NMF）进行空间模式提取，我们确定了四种空间上不同的CAF亚型：s1-CAF，s2-CAF，s3-CAF和s4-CAF。
每个CAF亚型表现出不同的空间组织模式，邻域细胞组成，和相互作用网络。
四个空间上不同的CAF亚型，CAF在癌症中的空间组织异质性。
结果2、空间CAF亚型的转录组学图谱及其邻近区域内的细胞相互作用
主要的CAF细胞亚型的表达基因
进一步分析了每个空间CAF邻域内基于配体-受体的细胞间通讯，并观察到独特的相互作用模式，CAFs和免疫/基质细胞在TME内的复杂相互作用，暗示了它们的多样性和环境依赖性作用。
结果3、CAF邻域内的免疫细胞状态和空间分布模式
CosMx数据集中不同CAF邻域的主要免疫细胞类型（包括T细胞、巨噬细胞、B细胞和浆细胞）的状态和组成。
T细胞状态组成在CAF邻域中变化很大。
B细胞和浆细胞在CAF邻近区域显示出不同的空间分布模式。
空间分析显示浆细胞是CAFs最接近的细胞类型，其次是内皮细胞。浆细胞与CAF之间具有独特的空间关系。例如，在s1-CAF附近，s1-CAF似乎形成了致密的细胞“屏障”，限制了浆细胞和肿瘤细胞之间的相互作用。相反，在s2-CAF附近，浆细胞与s2-CAF密切相互作用并共定位在基质niche内。类似地，在s4-CAF附近，浆细胞与s4-CAF共定位在TLS的外层，据报道，它们可以引导浆细胞从TLS扩散到肿瘤组织。这些空间动力学表明CAFs在调节浆细胞在其邻近区域的分布和功能方面发挥着独特的作用。
结果4、不同癌症类型CAF的保守空间亚型和细胞邻域
使用NMF方法提取CAF空间模式，量化相关CAF邻域内的细胞类型和状态组成。所有四种空间CAF亚型在MERSCOPE数据集上都被反复检测到，在它们的邻域内表现出相似的细胞组成。
为了评估通过CosMx和MERSCOPE数据集中癌症类型的NMF聚类鉴定的s1-s4 CAF的一致性，对相邻细胞组成进行了成对Pearson相关分析。相似性矩阵的无监督层次聚类显示，来自不同平台的样本基于相邻细胞组成的相似性进行分组，与空间平台、组织来源或癌症类型无关。这些结果突出了肿瘤组织中CAF的保守空间组织模式，并证明了NMF空间模式分析用于邻域识别的鲁棒性。
visium数据，RCTD分析，在LUAD样本中，所有四种空间CAF亚型均被鉴定，在其相关邻域内表现出相似的空间组织模式和细胞组成。共定位分析揭示了一致的CAF空间分布模式，包括CAF与癌细胞的共定位，类似于s1-CAF的空间分布; CAF与巨噬细胞的共定位，类似于s3-CAF;以及CAF在LA/TLS内的共定位，类似于s4-CAF。
来自不同癌症类型和空间分析平台数据集的这些发现揭示了肿瘤组织中保守的空间CAF亚型。
结果5、对CosMx和MERSCOPE数据集中T细胞浸润和空间分布的影响
空间CAF亚型和免疫细胞分布之间存在潜在关系。
结果6、使用Xenium 5K验证空间CAF亚型和对T细胞浸润的影响
NMF聚类成功地识别了四种空间CAF亚型。
空间邻域分析方法的鲁棒性。这使得能够定量CAF邻近细胞组成和NMF聚类，以提取空间组织模式并鉴定空间亚型。
利用5K Xenium数据，分析癌细胞状态和空间CAF亚型与癌细胞之间的相互作用，以及它们对T细胞浸润的影响，并进行无监督聚类以定义肿瘤细胞区室内的不同转录组状态。
分析发现揭示了s1-CAFs和肿瘤细胞之间的复杂串扰，并强调了空间相互作用（如THBS1-CD47 axis）在促进免疫逃避中的潜在作用。
结果7、使用COMET分析验证CAF空间亚型和组织模式（空间蛋白组）
COMET分析揭示了每种CAF亚型的不同形态学特征。s1-CAF主要位于肿瘤区域内，与肿瘤细胞边界紧密对齐，并表现出肿瘤周围分布，表明它们在调节肿瘤-间质界面的相互作用中起作用。s2-CAF，以高FAP表达为特征，是紧凑的，位于间质的更深处，通常与免疫细胞如巨噬细胞和T细胞混合，表明在基质重塑和免疫相互作用中的作用。s3-CAFs密度较低，呈散在分布，在髓样细胞龛中富集，并显示高PDGFR B表达，表明与髓样细胞相互作用。s4-CAFs与免疫细胞簇交织，包括B/T细胞聚集体和TLS，表明它们在协调免疫应答中的潜在作用。这些发现强调了CAFs的空间组织异质性，每种亚型表现出不同的分布和形态特征，反映了在肿瘤生物学和免疫调节中的不同功能作用。
结果8、使用CODEX和IMC测定验证CAF空间亚型和临床相关性
CAF亚型的空间丰度和组成是NSCLC的潜在独立预后因素。
最后看一眼分析方法
空间转录组基础分析
visium数据基础分析
空间细胞亚型分析
空间细胞通讯
空间细胞距离
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