一、项目目标与技术难点

• 科学问题：​ 解析工蜂从哺育到采集行为成熟过程中，大脑基因表达与调控网络在细胞类型和空间分布上的变化。

• 技术难点：​ 行为相关的分子变化可能仅发生在特定脑区的特定细胞亚群中，需要能够同时鉴定细胞类型并保留其空间位置信息的技术。

二、核心技术路线拆解

1. 样本制备与数据生成：

   • 采集哺育蜂和采集蜂的脑组织。

   • 一部分组织制备单细胞核悬液，进行单细胞RNA测序，用于细胞分群和鉴定。

   • 另一部分组织进行冷冻切片，采用Stereo-seq空间转录组技术进行原位捕获，获得带有空间坐标的基因表达数据。

2. 数据分析流程：

   • 单细胞数据分析：​ 对scRNA-seq数据进行标准预处理（质控、归一化、降维、聚类），注释出关键细胞类型（如肯扬细胞、胶质细胞等）。

   • 细胞类型空间映射：​ 利用细胞类型注释结果，对Stereo-seq数据进行细胞类型去卷积，将细胞类型标签投射到空间位置上，可视化不同细胞类型的空间分布。

   • 基因调控网络构建：​ 使用SCENIC​ 等算法，基于基因共表达模式与转录因子结合 motif 信息，为不同细胞类型构建特异的基因调控网络。

   • 差异分析与验证：​ 比较两组蜜蜂不同细胞类型的基因调控网络活性，识别关键差异转录因子（如stripe），并通过原位杂交进行空间验证。

三、给开发者的启示

本项目展示了如何将单细胞测序与空间转录组数据进行有效整合，以解决复杂的生物学问题。其技术栈对生信开发者有重要参考价值：

• 多模态数据整合算法是关键。

• 基因调控网络推断等高级分析能挖掘更深层机制。

• 结果需要空间可视化来直观呈现。

处理此类数据对计算资源和流程的稳定性要求较高。DCS Cloud​ 提供了多种解决方案和可视化工具，能帮助开发者更高效地完成从数据到洞见的分析流程。