大家好，欢迎观看《时空日报》第301期。本期介绍的时空/细胞组学相关研究文章共计2篇。以下是应用时空云平台STOmics Cloud的StereoCopilot模块生成的文章概要，并辅以人工审核，供了解参考。
1、FIGTURE: 亚微米分辨率空间转录组学的可扩展无分割分析
FICTURE: scalable segmentation-free analysis of submicron-resolution spatial transcriptomics
Nature Methods; IF: 36.100; DOI: 10.1038/s41592-024-02415-2
内容概要：
① 空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）技术近年来取得了显著进展，使得研究人员能够在亚微米分辨率下对大面积区域内的全转录组基因表达进行详尽分析。然而，面对复杂多变的组织结构，高分辨率ST数据的分析常常面临挑战。现有的细胞分割方法在处理不规则细胞大小和形状时显得力不从心，同时，也缺乏能够高效扩展到全转录组分析的无分割方法。
② 在此背景下，FICTURE（Factor Inference of Cartographic Transcriptome at Ultra-high REsolution，即超高分辨率制图转录组因子推断）应运而生。这是一种创新的无分割空间分解方法，专为处理带有数十亿个亚微米分辨率空间坐标的全转录组数据而设计，无论这些数据是基于测序还是基于成像技术获得，FICTURE都能轻松应对。
③ FICTURE的核心在于其采用的多层Dirichlet模型，该模型能够高效地进行像素级空间因子的随机变分推断，其处理速度较现有方法有了显著提升，达到了几个数量级的优化。这使得FICTURE在揭示复杂组织（如血管、纤维化、肌肉组织和富含脂质的区域）的微观空间转录组结构时展现出了非凡的能力，这些区域在过去往往难以被准确分析。FICTURE的跨平台兼容性、强大的可扩展性和高度的精确性，使其成为了探索高分辨率空间转录组学的有力工具。它不仅为生物学和医学研究开辟了新的途径，还有望在疾病诊断、药物研发和再生医学等领域发挥重要作用。
分析工具：空间转录组，无分割空间分解，多层Dirichlet模型; Si Y, Lee C, Hwang Y, et al.; Department of Biostatistics and Center for Statistical Genetics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
2、仅c-Myc就足以将成纤维细胞重编程为功能性巨噬细胞
c-Myc alone is enough to reprogram fibroblasts into functional macrophages
Journal of Hematology & Oncology; IF: 29.500; DOI: 10.1186/s13045-024-01605-x
内容概要：
① 科学家们最近提出了一种创新的方法，通过过表达c-Myc成功地将成纤维细胞重编程为具有吞噬活性的功能性巨噬细胞。在实验中，他们发现，在iPSC（诱导多能干细胞）的培养条件下，成纤维细胞在c-Myc的作用下迅速转变为CD45+ 的髓样细胞复合物（MCC）中间体。这些中间体不仅具备在体内植入的能力，还能重新填充至不同的造血区室，显示出其作为巨噬细胞前体的潜力。
② 为了深入理解这一重编程过程的分子机制，科学家们对MCC中间体进行了深入的单细胞转录组分析。他们发现，c-Myc在重编程过程中上调了MafB的表达，MafB作为巨噬细胞分化的关键调节因子，其表达的上调促进了巨噬细胞的分化。进一步的功能验证表明，生成的诱导巨噬细胞（iMac）展现了NF-κB信号通路的激活和促炎表型，这表明iMac在免疫应答中可能发挥重要作用。
③ 为了评估iMac的抗肿瘤功能，科学家们利用白血病、乳腺癌以及患者来源的肿瘤异种移植模型进行了实验。结果显示，iMac在这些模型中表现出了显著的体内持久性和抑制肿瘤进展的能力。这一发现不仅验证了iMac的抗肿瘤潜力，还为将其应用于抗癌免疫治疗提供了有力的实验依据。综上所述，这项研究证明了仅通过c-Myc过表达就可以实现成纤维细胞向功能性巨噬细胞的转化，为开发“即用型”巨噬细胞以用于抗癌免疫治疗开辟了新的途径。