Introdução a célula única e transcriptômica espacial
A scRNA-seq perfila milhares de células individuais; dados espaciais preservam contexto tecidual — cruciais para heterogeneidade tumoral e infiltrado imune.
Escopo educacional
Clustering, anotação e localização não provam identidade, linhagem, interação ou causalidade. As conclusões dependem da tecnologia, amostragem, QC, referências e validação ortogonal.
Célula única — conceitos
- Matriz de expressão (células × genes), QC, normalização
- Clustering, anotação de tipos celulares, trajetórias (pseudotempo)
- CNV inferida em células tumorais, clones
Espacial
- Visium, MERFISH, CosMx, etc. — coordenadas + expressão
- Perguntas: nichos, interação tumor-imune, gradientes
Desafios
- Doublets, RNA ambiente, baixa complexidade, estresse de dissociação e perda seletiva de tipos celulares
- Batch, escolha de referência, sobrecorreção e estabilidade de clusters
- Esparsidade, incerteza de anotação e interpretação causal vs. descritiva
- Em espacial por imagem: sensibilidade, faixa dinâmica, sinal-ruído, falso positivo, segmentação celular e reprodutibilidade entre sítios
Ver também
Referências
- Heumos L, et al. Best practices for single-cell analysis across modalities. Nature Reviews Genetics. 2023;24:550–572. PMID 37002403. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37002403/
- Plummer JT, Dezem FS, Cook DP, et al. Standardized metrics for assessment and reproducibility of imaging-based spatial transcriptomics datasets. Nature Biotechnology. 2026. PMID 41339526. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41339526/