空间转录组学实战指南：基于千余样本的经验总结与最佳实践

　　来自多平台处理超千例样本的研究团队，针对空间转录组学(ST)应用中平台选择、样本质量和实验可扩展性等核心挑战，系统总结了实验设计、组织处理、测序及计算分析全流程的最佳实践，特别关注临床样本的特殊性，为建立稳健可重复的空间组学工作流提供了权威指导。

　　

空间转录组学(Spatial Transcriptomics, ST)技术的出现实现了基因表达的^{in situ}原位映射，彻底革新了人们对组织结构和细胞互作的研究能力。然而在实际应用中，研究团队常面临平台选择、样本质量控制和实验可扩展性等多重挑战。

基于对多个ST平台逾1000例空间样本的处理与分析经验，本研究系统梳理了从实验设计、组织处理、测序策略到计算分析的全流程最佳实践，特别聚焦临床样本的特殊要求。研究发现：

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  ST已发展为需要分子生物学家、病理学家、组织技术专家和计算分析师紧密协作的多学科工程

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  传统RNA质量指标(DV200/RIN)虽具参考价值，但低于阈值的样本仍可能产生生物学意义数据

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  福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)Visium实验的测序深度需求提升至100-120k reads/spot，远超既往25k标准

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  在Xenium等靶向成像平台中，更大面板可能会降低单基因检测灵敏度，揭示检测广度与深度间的权衡关系

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  通过随机化设计、实验重复和完整元数据追踪来预防批次效应，其可靠性远胜于后期计算校正

该指南旨在将实战经验转化为可操作的标准化建议，为不同阶段的研究者提供技术支持——从首次设计空间实验的新手到计划将ST整合入大型研究项目的专业团队。