單細胞多組學，特別是染色質可及性表觀遺傳和轉錄組同時測序分析，可以不僅鑒別細胞類型和狀態同時還可以揭示控制基因表達的機理 – 常常被認為是單細胞組學分析的**利器。隨著近年來空間組學的興起， 空間多組學技術 (spatial multi-omics)是否也可以同時分析基因表達和基因調控機制？這成為了大家一致期待的新一代組學工具。空間多組學在2022年更是被Nature雜志展望為為*值得期待的七個技術之一。

2020年底，耶魯大學的樊榮教授團隊**報道了利用組織樣本原位編碼方法同時分析空間轉錄組和蛋白組（DBiT-seq）。在表觀遺傳組領域，樊榮教授團隊在2022年開發了兩種空間表觀遺傳測序新技術（Spatial-ATAC-seq和Spatial-CUT＆Tag），實現了對基因表達機制方面的高空間分辨率分析。2023年2月23日，樊榮教授團隊開發的空間轉錄組和蛋白組新技術Spatial-CITE-seq，實現了高通量（約200–300）蛋白和轉錄組同時分析。為了進一步研究調控基因表達的表觀遺傳機制，需要對空間表觀組和轉錄組進行同時分析。因此如果空間分辨的表觀遺傳組和轉錄組聯合測序分析技術（spatial epigenome–transcriptome co-sequencing）能夠實現，將為成為復雜組織生物學研究的一個**利器， 其用途幾乎涉及生物醫學的所有重要領域。

2023年3月15日，耶魯大學樊榮教授團隊和卡羅林斯卡學院Gon?alo Castelo-Branco教授團隊合作，在 Nature 期刊發表了題為：Spatial epigenome–transcriptome co-profiling of mammalian tissues 的研究論文。

除了成功實現整個領域期待的在同一組織樣品上實現總體染色質可及性和基因表達的聯合空間組學分析（Spatial ATAC–RNA-seq），該研究還同時報道了三個特定的組蛋白修飾和基因表達的聯合分析（Spatial CUT＆Tag–RNA-seq）。和單細胞數據整合顯示這些技術達到了細胞水平或近單細胞分辨率。

這項工作能夠在空間和全基因組水平上觀察表觀遺傳機制如何在組織中控制轉錄表型和細胞動態，揭示組織結構中空間表觀遺傳啟動、分化和基因調控的新見解。該技術將在生命科學和生物醫學研究領域引起廣泛興趣。

在研究中，對Spatial ATAC–RNA-seq技術，研究人員使用甲醛固定的冰凍組織切片，首先用預裝有DNA adapter的Tn5轉座酶復合物進行處理，隨后將同一組織切片在包含生物素，連接序列和poly-T的DNA adapter中孵育以啟動逆轉錄。之后，在組織切片上依次放置兩個方向垂直的微流控芯片，分別引入空間編碼Ai（i=1?50或100）和Bj（j=1?50或100），從而形成一個二維的、由空間編碼定義的組織像素網格，每個像素點由Ai和Bj編碼（總編碼像素數=2500或10000）。*后，組織在反向交聯后釋放編碼的cDNA和基因組DNA（gDNA）片段，將cDNA使用鏈霉親和素珠富集，gDNA片段保留在上清液中。分別構建gDNA和cDNA的文庫用于下一代測序。對Spatial CUT＆Tag–RNA-seq，將特定組蛋白修飾（H3K27me3、H3K27ac或H3K4me3組蛋白修飾）的抗體應用于組織切片，隨后使用protein A連接的Tn5-DNA復合物進行CUT＆Tag實驗，剩余步驟與spatial ATAC–RNA-seq類似（圖1），*終得到組織中組蛋白修飾和轉錄組的空間共同分析結果。

對小鼠胚胎（E13）進行Spatial ATAC–RNA-seq分析（圖2），通過表觀遺傳組和轉錄組數據均能成功分辨小鼠胚胎各個器官。為了研究胚胎發育中染色質可及性和基因表達之間的時空關系，研究分析了從radial glia到postmitotic premature neurons的分化軌跡。表明spatial-ATAC-RNA-seq 技術可用于解析組織發育過程中的基因調控機制和時空動態。

對產后22天小鼠大腦進行Spatial ATAC–RNA-seq和Spatial CUT＆Tag–RNA-seq分析，通過提高編碼數量到100，實現對幾乎整個小鼠半腦的空間表觀遺傳組和轉錄組共同分析（圖3）。通過聯合分析發現在某些小鼠大腦組織區域中，某些基因的表觀遺傳特征隨著發育而持續存在，但基因表達卻不同。聯合分析結果還發現，表觀遺傳調控與基因表達在幼鼠大腦不同區域中存在預期之外的相互關系，并且不同表觀遺傳特征可以通過相互合作來調控基因表達。

空間分辨表觀遺傳組和轉錄組聯合分析技術Spatial ATAC–RNA-seq和Spatial CUT＆Tag–RNA-seq，代表了空間生物學中獲得信息*為豐富的工具之一，可以預見其在生物醫學研究的各個領域中均能得到廣泛應用。從長遠來看，樊榮教授團隊希望將該技術應用于各種組織類型，并生成表觀遺傳和轉錄狀態的空間圖譜。據悉，樊榮教授團隊目前正在開發更多空間組學新技術， 同時致力于將這些新技術用于腦科學，癌癥，衰老和**等廣泛的生物醫學研究課題。

論文**作者為耶魯大學博士后研究員張迪，共同**作者是樊榮實驗室前博士后現為賓州大學（UPenn）助理教授的鄧彥翔博士。其他合作者除了卡羅林斯卡學院Gon?alo Castelo-Branco教授， 還包括哥倫比亞大學生物醫學工程系的肖揚博士和Kam Leong教授，哥倫比亞醫學院的John Mann教授和Maura Boldrini教授的研究組，西奈山醫學中心的馬賽教授，普林斯頓大學計算機系的Ben Raphael教授研究組，AtlasXomics的王利亞博士，加州大學 Max Haeussler研究組，和耶魯醫學院的Yuval Kluger教授研究組。