Enhanced Spatial Transcriptomics Analysis of Mouse Lung Tissues Reveals Cell-Specific Gene Expression Changes Associated with Pulmonary Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Spatial transcriptomics technologies have emerged as powerful tools for understanding cellular identity and function within the natural spatial context of tissues. Traditional transcriptomics techniques, such as bulk and single-cell RNA sequencing, lose this spatial information, which is critical for addressing many biological questions. Here, we present a protocol for high-resolution spatial transcriptomics using fixed frozen mouse lung sections mounted on 10X Genomics Xenium slides. This method integrates multiplexed fluorescent in situ hybridization (FISH) with high-throughput imaging to reveal the spatial distribution of mRNA molecules in lung tissue sections, allowing detailed analysis of gene expression changes in a mouse model of pulmonary hypertension (PH). We compared two tissue preparation methods, fixed frozen and fresh frozen, for compatibility with the Xenium platform. Our fixed frozen approach, utilizing a free-floating technique to mount thin lung sections onto Xenium slides at room temperature, preserved tissue integrity and maximized the imaging area, resulting in high-fidelity spatial transcriptomics data. Using a predesigned 379-gene mouse panel, we identified 40 major lung cell types. We detected key cellular changes in PH, including an increase in arterial endothelial cells (AECs) and fibroblasts, alongside a reduction in capillary endothelial cells (CAP1 and CAP2). Through differential gene expression analysis, we observed markers of endothelial-to-mesenchymal transition and fibroblast activation in PH lungs. High-resolution spatial mapping further confirmed increased arterialization in the distal microvasculature. These findings underscore the utility of spatial transcriptomics in preserving the native tissue architecture and enhancing our understanding of cellular heterogeneity in disease. Our protocol provides a reliable method for integrating spatial and transcriptomic data using fixed frozen lung tissues, offering significant potential for future studies in complex diseases such as PH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».