Spatially resolved transcriptomic technologies are promising tools to study complex biological processes such as mammalian embryogenesis. However, the imbalance between resolution, gene capture, and field of view of current methodologies precludes their systematic application to analyze relatively large and three-dimensional mid- and late-gestation embryos. Here, we combined DNA nanoball (DNB)-patterned arrays and in situ RNA capture to create spatial enhanced resolution omics-sequencing (Stereo-seq). We applied Stereo-seq to generate the mouse organogenesis spatiotemporal transcriptomic atlas (MOSTA), which maps with single-cell resolution and high sensitivity the kinetics and directionality of transcriptional variation during mouse organogenesis. We used this information to gain insight into the molecular basis of spatial cell heterogeneity and cell fate specification in developing tissues such as the dorsal midbrain. Our panoramic atlas will facilitate in-depth investigation of longstanding questions concerning normal and abnormal mammalian development.

SUMMARY Spatially resolved transcriptomic technologies are promising tools to study cell fate decisions in a physical microenvironment, which is fundamental for enhancing our knowledge of mammalian development. However, the imbalance between resolution, transcript capture and field of view of current methodologies precludes their systematic application to analyze relatively large and three-dimensional mid- and late-gestation mammalian embryos. Here, we combined DNA nanoball (DNB) patterned arrays and tissue RNA capture to create SpaTial Enhanced REsolution Omics-sequencing (Stereo-seq). This approach allows transcriptomic profiling of large histological sections with high resolution and sensitivity. We have applied Stereo-seq to study the kinetics and directionality of transcriptional variation in a time course of mouse organogenesis. We used this information to gain insight into the molecular basis of regional specification, neuronal migration and differentiation in the developing brain. Furthermore, we mapped the expression of a panel of developmental disease-related loci on our global transcriptomic maps to define the spatiotemporal windows of tissue vulnerability. Our panoramic atlas constitutes an essential resource to investigate longstanding questions concerning normal and abnormal mammalian development.

Abstract Global profile of gene expression at single-cell resolution remains to be determined for primates. Using a recently developed technology (“Stereo-seq”), we have obtained a comprehensive single-cell spatial transcriptome map at the whole-brain level for cynomolgus monkeys, with ∼600 genes per cell for 10 μm-thick coronal sections (up to 15 cm 2 in size). Large-scale single-nucleus RNA-seq analysis for ∼1 million cells helped to identify cell types corresponding to Stereo-seq gene expression profiles, providing a 3-D cell type atlas of the monkey brain. Quantitative analysis of Stereo-seq data revealed molecular fingerprints that mark distinct neocortical layers and subregions, as well as domains within subcortical structures including hippocampus, thalamus, striatum, cerebellum, hypothalamus and claustrum. Striking whole-brain topography and coordinated patterns were found in the expression of genes encoding receptors and transporters for neurotransmitters and neuromodulators. These results pave the way for cellular and molecular understanding of organizing principles of the primate brain.

Targeting the gut microbiota may be an emerging strategy for the prevention and treatment of Alzheimer's disease (AD). Macro-molecular yeast β-glucan (BG), derived from the yeast of Saccharomyces cerevisiae, regulates the gut microbiota. This study aimed to investigate the effect and mechanism of long-term BG in high-fat diet (HFD)-induced AD-like pathologies from the perspective of the gut microbiota. Here, we found that 80 weeks of BG treatment ameliorated HFD-induced cognitive dysfunction in rats. In the hippocampus, BG alleviated HFD-induced the activation of astrocytes, microglia, NOD-like receptor thermal protein domain associated protein 3 (NLRP3) inflammasome pathway, and AD-like pathologies. BG modulated gut dysbiosis through increasing the levels of beneficial bacteria and short-chain fatty acids (SCFAs). BG also attenuated HFD-induced gut barrier impairment. Correlation analysis revealed a close relationship among microbiota, SCFAs, and AD-like pathologies. Furthermore, the fecal microbiota of BG-treated rats and SCFAs treatment mitigated AD-like pathologies via the NLRP3 inflammasome pathway in HFD-fed aged rats. These results suggested that long-term BG promotes the production of SCFAs derived from gut microbiota, which further inhibits NLRP3 inflammasome-mediated neuroinflammation, thereby alleviating HFD-induced AD-like pathologies in rats. BG may become a new strategy for targeting neurodegenerative diseases.

Abstract Purpose To explain how the tumor microenvironment (TME) contributes to biological and clinical heterogeneity of colorectal cancer (CRC). Methods Using multi-omics analysis, single cell transcriptomic sequencing analysis and artificial intelligence-enabled spatial analysis of whole-slide images, we performed a comprehensive characterization of TME in colorectal cancer (CCCRC). Results CRC samples were classified into four CCCRC subtypes with distinct TME features, namely, C1 as the proliferative subtype with low immunogenicity; C2 as the immunosuppressed subtype with the terminally exhausted immune characteristics; C3 as the immune-excluded subtype with the distinct upregulation of stromal components and a lack of T cell infiltration in tumor core; and C4 as the immunomodulatory subtype with the remarkable upregulation of anti-tumor immune components. The four CCCRC subtypes had distinct histopathological and molecular characteristics, therapeutic efficacy, and prognosis. The C1 subtype was more sensitive to chemotherapy, the C2 and C3 subtypes were more sensitive to WNT pathway inhibitor SB216763 and Hedgehog pathway inhibitor vismodegib, and the C4 subtype was suitable for ICB treatment. Finally, we established a single-sample gene classifier for identifying the CCCRC subtypes. Conclusions Our integrative analyses ultimately established a holistic framework to thoroughly dissect the TME of CRC, and the CCCRC classification system with high biological interpretability might facilitate biomarker discoveries and clinical treatment decisions in the future.