空间转录组学作为一项突破性技术，将高通量转录组学与组织结构的空间背景相结合，在单细胞RNA测序（scRNA-seq）无法提供的空间维度上填补了空白¹。近年来，随着技术的不断革新，测序型以及成像型空间转录组平台都有了巨大的突破²。测序型空间转录组技术已达到亚细胞分辨率，而成像型平台则显著提升了检测通量，实现了对 5000 余个基因的同时分析。这些突破大大增加了我们对于空间组织结构以及细胞排布互作的了解。然而，在新的技术格局下，各平台的相对优劣仍有待系统性比较。

2025年10月17日，北大-清华生命科学联合中心、北大定量生物学中心曾泽贤团队与合作者在Nature Communications上发表了研究论文Systematic benchmarking of high-throughput subcellular spatial transcriptomics platforms across human tumors。该研究囊括了4种前沿的空间转录组平台，包括测序型平台Stereo-seq v1.3和 Visium HD FFPE，以及成像型平台CosMx 6K和Xenium 5K，并系统性的比较了这4种平台在捕获灵敏度、特异性、细胞分割、细胞聚类、细胞注释、空间聚类上的表现，从多视角多维度的数据分析中为平台选择提供了参考。此外研究团队还并开发了SPATCH平台（http://spatch.pku-genomics.org/），提供了相关数据（Ground Truth data）的交互式可视化以及下载。

研究团队利用结肠癌、肝癌和卵巢癌临床样本生成多组连续切片，对空间转录组的相邻切片进行了16通道CODEX实验，并结合scRNA-seq测序数据，共同构建参考数据集，用于系统评估各空间转录组平台的表现。

图一 样本制备以及多组学数据绘制流程

综合数据的表现，研究团队提出了选择平台的建议：（1）单细胞水平分析：推荐使用成像型平台，它们依赖多通道染色和全细胞分割，能够更准确地界定细胞边界，减少转录本溢出，并通过靶向捕获策略提高标志基因检测的灵敏度和特异性，支持更精准的细胞状态推断以及互作分析。（2）组织区域水平分析：测序型平台相较于成像型平台分辨率较低，但是覆盖了几乎全转录组，因此更适合进行区域性的基因差异表达或者通路富集分析。（3）宿主-微生物互作研究：推荐使用Stereo-seq v1.3，其无偏的poly(A)-捕获策略可以同时检测人源和非人源转录本。

综上，该研究的多模态数据和多维度评估框架为不同生物学问题（从单细胞解析到空间通路分析）提供了空间转录组学平台选择的实用指导，也为推动空间转录组技术发展、计算模型开发以及相关生物学问题的解析提供了重要的支撑。此外，该研究涉及的数据集以及相关注释可以在SPATCH平台（http://spatch.pku-genomics.org/）进行在线访问以及下载。

邮箱：

zexianzeng@pku.edu.cn

研究方向：

聚焦肿瘤免疫学，有机结合数据挖掘与生物技术，研究肿瘤免疫调控机制与免疫细胞互作，揭示肿瘤免疫反应机理，旨在为临床免疫治疗成功率的提高提供新的靶向基因，为免疫调控基因的发现提供新的研究思路，为临床肿瘤用药提供新的方法。

我们正在开发多种算法和工具来整合分析高通量基因组学数据，包括 RNA-seq、WES、CRISPR筛选、单细胞测序、空间转录组学数据等。通过数据整合和算法开发，我们尝试对肿瘤发生、进展、药物反应和耐药性的特异性进行建模。当我们在数据分析中获得意想不到但有趣的结果时，我们也会设计相应的实验进行验证和探索，以期了解潜在的机制。

我们实验室也开发新的实验技术/方法对免疫微环境中细胞的调控机制进行了解，我们涉及的技术/模型/细胞有: 杀伤性CD4细胞，中性粒细胞，高级别浆液性卵巢癌类器官，CRISPR 筛选 和空间组学技术。