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必追的国自然热点，全新维度探索肿瘤研究与应用
人阅读 发布时间：2023-10-19 14:44
毋庸置疑，每年的国自然中标项目是每个科研人关注的焦点，因为涉及到选题和课题设计，对导师和学生而言都至关重要，也为了冲下一年的国自然基金进行准备。本篇小鹿对 2019 到 2023 年的国自然（部分结果）热点以及年度中标量进行了总结，也对 2024 年可以冲的研究方向进行了预测，文末还附上了专家课题设计彩蛋，帮助您的领域研究多一种选择吧！
2019-2023 相关热点项目中标数目趋势变化图
从图中能看出，铁死亡，巨噬细胞，线粒体相关的研究在近几年热度非常高，关于他们的中标数目也在逐年上升。且肿瘤微环境，脂代谢，细胞焦亡以及细胞衰老等相关的研究虽然每年占比数目相对较少，但是整体的趋势稳定，中标数目一直保持在 100 至 300 之间。
同时，巨噬细胞近三年都占据着国自然中标量老大的位置，2023 年更是突破 800 大关达到了 822 个中标数目。
巨噬细胞相关国自然课题数据分析
说到细胞研究，近些年对组织中细胞的空间、高分辨率的分析将是未来几年生物学的主要前沿方向之一。空间组学（Spatial omics）作为《Nature》2022值得年度关注的七大榜单技术，被誉为“生命科学”的下一个风口。蛋白质是细胞功能的承担者，解析蛋白的时空特异性，是了解组织及疾病中微环境异质性、生命发生发展等特点的关键分子。2022年，科技部发布国家重点研发计划“生物大分子与微生物组”重点专项，明确了空间背景下的蛋白质组学技术对组织微环境研究的重要价值。
空间背景下的蛋白质组学研究
说到空间多组学，早在2021年9月30日，国家自然科学基金委员会发布的《关于发布生命科学部2021年度指南引导类原创探索计划项目指南的通告》中，也表达了对于空间多维组学的资助支持。想要了解更多空间多组学技术，10月21日将于北京开展的（《2023空间多组学技术全新维度探索肿瘤研究与应用》）研讨会值得关注，目前还有少量名额，欢迎火速申请参与哦~
图片来源于国家自然科学基金委员会
什么是空间蛋白组？
传统针对大块组织（bulks）的蛋白质组学分析，在组织均质化过程中失去了空间分布与细胞类型信息，最终获得的质谱信号为组织或细胞裂解液中蛋白表达的平均水平。深度空间蛋白质组学技术，顾名思义，可以精细获得组织内不同细胞和功能区域的蛋白表达谱。通过将空间与细胞类型信息与蛋白质组数据联系起来，从而深入了解组织空间微环境并发现更精准的生物标志物和新的功能机制。
与其他空间组学技术相比，空间转录组学通过高度多重荧光原位杂交 (FISH) 或基于测序的方法来获取空间信息，并基于转录组信息推断蛋白质的表达状态。然而mRNAs 和它们的同源蛋白之间的翻译，是高度调节和非线性的，RNA 表达并不能直接预测蛋白质表达。转录本表达与蛋白质相比具有更高的随机性，与同源 mRNA 相比，蛋白质的变异系数要低得多。因此通过直接测量空间维度蛋白质组数据，将更准确地反映特定的细胞功能和状态。
什么是空间代谢组？
空间代谢组学是基于质谱成像技术发展而来的， 免标记、无需基质、周期短。通过质谱成像技术对不同组织器官中的代谢物进行 定性、定量、定位三个维度的分析，突破传统代谢组单维度研究损失空间信息的瓶颈，揭示代谢组在组织中的空间分布，直接阐明代谢物 三维度信息：是什么（定性），有多少（定量），在哪里（定位）；
图2 |不同质荷比大小的代谢物在大鼠脑中的空间成像
01空间蛋白的图谱类研究
2023年8月，Nature在线发表了题为：“A spatially resolved single-cell genomic atlas of the adult human breast”的文章。针对成人乳腺由嵌入结缔组织和脂肪组织的上皮导管和小叶组成的复杂网络。尽管以前的大多数研究都集中在乳腺上皮系统上，但许多非上皮细胞类型的研究仍然不足。在这里，作者以单细胞转录组联合空间转录组、空间蛋白组技术构建了全面的人类乳腺细胞图谱（HBCA）。
图3 | 成人乳腺的空间分辨单细胞基因组图谱
单细胞转录组数据分析了来自62名女性的535,941个细胞，以及来自20名女性的120,024个细胞核，确定了11种主要细胞类型和53种细胞状态。研究用10X Genomics及smFISH进行空间转录组检测和验证单细胞转录组推定的细胞类型和marker基因的丰度。CODEX蛋白组学技术对4名患者进行空间蛋白组检测，鉴定到8种主要的细胞类型，通过细胞分割和无监督聚类进行定量分析，4个组织中主要细胞类型一致，数据从蛋白水平验证了细胞组成，并与smFISH数据结果一致。
02空间分辨多组学胃癌代谢重编程研究
2023年5月，在Nature Communications（IF=17.694）发表题为“Spatially resolved multi-omics highlights cell-specific metabolic remodeling and interactions in gastric cancer”。该工作在空间分辨多组学新技术研发及胃癌代谢重编程及交互作用研究方面取得重要进展。文章使用本文提出了一种整合空间分辨多组学（空间代谢组+空间脂质组+空间转录组）方法，以探索胃癌微环境中的细胞特异性代谢重塑和相互作用。
图4| 空间分辨率的多组学揭示了胃癌的瘤内异质性
本研究对7例样本进行空间代谢组（AFADESI）和空间脂质组（MALDI-MSI），其中4例样本进行空间转录组测序。运用三种组学技术使用相邻切片的优势，对空间多组学结果进行了创造性的匹配。从代谢物、脂质及基因表达的三个角度，揭示了胃癌样本异质性，以及胃癌组织的代谢重编程。
2023年的国自然已经放榜一段时间了，想申请2024年国自然的小伙伴们注意了，9月到来年3月是国自然的准备阶段，新的学术季度开始，应该立即行动起来。首先，明确研究方向和课题，本次小编带来了空间多组学在肿瘤研究中的学术研讨会，希望能助力各位乘风破浪。快来火速报名吧~
小鹿推荐：鹿明生物提供优质的空间代谢组服务
空代仪器平台：已搭建2套AFADESI-MSI质谱成像系统+1套Waters DESI-MSI质谱成像系统
项目执行：已落地执行项目百余项、检测组织样本类型20+；
技术标准立项鹿明空间代谢组荣获上海市2023年度“科技创新行动计划”空间代谢组学分析检测的技术标准专项立项
定性算法经过多维校准：定性结果同时考虑物质表达空间情况、加和离子及同位素峰表达强度相似性、同位素表达空间分布相似性、非靶向质谱数据和空代自建数据库进行校准。
项目实测结果：可实现定性代谢物数量：1000-3000个代谢物
无偏好性检测代谢物：:70%为700Da以下的小分子物质，30%为脂质类物质，更加适合代谢组学研究方向；
2019-2023 相关热点项目中标数目趋势变化图
从图中能看出，铁死亡，巨噬细胞，线粒体相关的研究在近几年热度非常高，关于他们的中标数目也在逐年上升。且肿瘤微环境，脂代谢，细胞焦亡以及细胞衰老等相关的研究虽然每年占比数目相对较少，但是整体的趋势稳定，中标数目一直保持在 100 至 300 之间。
同时，巨噬细胞近三年都占据着国自然中标量老大的位置，2023 年更是突破 800 大关达到了 822 个中标数目。
巨噬细胞相关国自然课题数据分析
说到细胞研究，近些年对组织中细胞的空间、高分辨率的分析将是未来几年生物学的主要前沿方向之一。空间组学（Spatial omics）作为《Nature》2022值得年度关注的七大榜单技术，被誉为“生命科学”的下一个风口。蛋白质是细胞功能的承担者，解析蛋白的时空特异性，是了解组织及疾病中微环境异质性、生命发生发展等特点的关键分子。2022年，科技部发布国家重点研发计划“生物大分子与微生物组”重点专项，明确了空间背景下的蛋白质组学技术对组织微环境研究的重要价值。
空间背景下的蛋白质组学研究
说到空间多组学，早在2021年9月30日，国家自然科学基金委员会发布的《关于发布生命科学部2021年度指南引导类原创探索计划项目指南的通告》中，也表达了对于空间多维组学的资助支持。想要了解更多空间多组学技术，10月21日将于北京开展的（《2023空间多组学技术全新维度探索肿瘤研究与应用》）研讨会值得关注，目前还有少量名额，欢迎火速申请参与哦~
图片来源于国家自然科学基金委员会
什么是空间蛋白组？
传统针对大块组织（bulks）的蛋白质组学分析，在组织均质化过程中失去了空间分布与细胞类型信息，最终获得的质谱信号为组织或细胞裂解液中蛋白表达的平均水平。深度空间蛋白质组学技术，顾名思义，可以精细获得组织内不同细胞和功能区域的蛋白表达谱。通过将空间与细胞类型信息与蛋白质组数据联系起来，从而深入了解组织空间微环境并发现更精准的生物标志物和新的功能机制。
与其他空间组学技术相比，空间转录组学通过高度多重荧光原位杂交 (FISH) 或基于测序的方法来获取空间信息，并基于转录组信息推断蛋白质的表达状态。然而mRNAs 和它们的同源蛋白之间的翻译，是高度调节和非线性的，RNA 表达并不能直接预测蛋白质表达。转录本表达与蛋白质相比具有更高的随机性，与同源 mRNA 相比，蛋白质的变异系数要低得多。因此通过直接测量空间维度蛋白质组数据，将更准确地反映特定的细胞功能和状态。
什么是空间代谢组？
空间代谢组学是基于质谱成像技术发展而来的， 免标记、无需基质、周期短。通过质谱成像技术对不同组织器官中的代谢物进行 定性、定量、定位三个维度的分析，突破传统代谢组单维度研究损失空间信息的瓶颈，揭示代谢组在组织中的空间分布，直接阐明代谢物 三维度信息：是什么（定性），有多少（定量），在哪里（定位）；
图2 |不同质荷比大小的代谢物在大鼠脑中的空间成像
01空间蛋白的图谱类研究
2023年8月，Nature在线发表了题为：“A spatially resolved single-cell genomic atlas of the adult human breast”的文章。针对成人乳腺由嵌入结缔组织和脂肪组织的上皮导管和小叶组成的复杂网络。尽管以前的大多数研究都集中在乳腺上皮系统上，但许多非上皮细胞类型的研究仍然不足。在这里，作者以单细胞转录组联合空间转录组、空间蛋白组技术构建了全面的人类乳腺细胞图谱（HBCA）。
图3 | 成人乳腺的空间分辨单细胞基因组图谱
单细胞转录组数据分析了来自62名女性的535,941个细胞，以及来自20名女性的120,024个细胞核，确定了11种主要细胞类型和53种细胞状态。研究用10X Genomics及smFISH进行空间转录组检测和验证单细胞转录组推定的细胞类型和marker基因的丰度。CODEX蛋白组学技术对4名患者进行空间蛋白组检测，鉴定到8种主要的细胞类型，通过细胞分割和无监督聚类进行定量分析，4个组织中主要细胞类型一致，数据从蛋白水平验证了细胞组成，并与smFISH数据结果一致。
02空间分辨多组学胃癌代谢重编程研究
2023年5月，在Nature Communications（IF=17.694）发表题为“Spatially resolved multi-omics highlights cell-specific metabolic remodeling and interactions in gastric cancer”。该工作在空间分辨多组学新技术研发及胃癌代谢重编程及交互作用研究方面取得重要进展。文章使用本文提出了一种整合空间分辨多组学（空间代谢组+空间脂质组+空间转录组）方法，以探索胃癌微环境中的细胞特异性代谢重塑和相互作用。
图4| 空间分辨率的多组学揭示了胃癌的瘤内异质性
本研究对7例样本进行空间代谢组（AFADESI）和空间脂质组（MALDI-MSI），其中4例样本进行空间转录组测序。运用三种组学技术使用相邻切片的优势，对空间多组学结果进行了创造性的匹配。从代谢物、脂质及基因表达的三个角度，揭示了胃癌样本异质性，以及胃癌组织的代谢重编程。
2023年的国自然已经放榜一段时间了，想申请2024年国自然的小伙伴们注意了，9月到来年3月是国自然的准备阶段，新的学术季度开始，应该立即行动起来。首先，明确研究方向和课题，本次小编带来了空间多组学在肿瘤研究中的学术研讨会，希望能助力各位乘风破浪。快来火速报名吧~
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空代仪器平台：已搭建2套AFADESI-MSI质谱成像系统+1套Waters DESI-MSI质谱成像系统
项目执行：已落地执行项目百余项、检测组织样本类型20+；
技术标准立项鹿明空间代谢组荣获上海市2023年度“科技创新行动计划”空间代谢组学分析检测的技术标准专项立项
定性算法经过多维校准：定性结果同时考虑物质表达空间情况、加和离子及同位素峰表达强度相似性、同位素表达空间分布相似性、非靶向质谱数据和空代自建数据库进行校准。
项目实测结果：可实现定性代谢物数量：1000-3000个代谢物
无偏好性检测代谢物：:70%为700Da以下的小分子物质，30%为脂质类物质，更加适合代谢组学研究方向；
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