在正式开展时空转录组研究时，应用单细胞转录组数据相互验证联合分析，通过反卷积或映射的方法对空间数据进行校正和注释，已然成为肿瘤治疗或疾病研究的新热点。今天小编就通过两篇最新Stereo-seq的文章分享，总结下临床肿瘤取样的小tips吧~
文献1
文章标题：使用Stereo-seq技术鉴定出的人类肝癌浸润区域识别肝细胞与肿瘤细胞的相互作用、局部免疫抑制和肿瘤进展[1]
影响因子：Cell Research（IF=44.1）
发表时间：2023.06
测序策略：DNBelab C4单细胞转录组、Stereo-seq时空转录组
联合分析方法：SPOTlight
取样策略：53个Stereo-seq样本和16个scRNA-seq样本
Stereo-seq样本-23例原发性肝癌患者（6例HCC，17例ICC）的53份样本（12份肿瘤组织，21份肿瘤边缘组织，10份癌旁组织，10份正常或转移性淋巴结组织）
scRNA-seq样本-5例原发性肝癌患者（1例HCC，4例ICC）的16份样本（5份肿瘤组织，5份肿瘤边缘组织，2份癌旁组织，4份正常或转移性淋巴结组织）。
文献2
文章标题：单核RNA测序和空间转录组学揭示宫颈鳞状细胞癌的免疫微环境[2]
影响因子：Advanced Science（IF=15.1）
发表时间：2022.08
测序策略：10× 单细胞转录组、Stereo-seq时空转录组
联合分析方法：MIA
取样策略：18个Stereo-seq样本和5个scRNA-seq样本
Stereo-seq样本-18例宫颈鳞状细胞癌患者的15份样本（分属不同分期IB1至IIIC1）；2例良性疾病患者的3份样本
scRNA-seq样本-18例宫颈鳞状细胞癌患者的5份样本
小安也通过高分文章的剖析总结出了几点干货，一起来看看吧~
01 取样对应关系
综合目前发文和实际样本获取情况，两种组学取样数量可以不一一对应。小安建议最佳取样方案以肿瘤实例为单位，每例Stereo-seq的肿瘤组织和癌旁组织都能提供1例对应的scRNA-seq样本，以保证取样的代表性。如实际样本所限，癌旁例数可酌情减少取样。
同时，在选择肿瘤多亚型开展Stereo-seq研究时，每个亚型和每个对应癌旁都至少需要1例scRNA-seq样本。临床肿瘤样本异质性较强，进行scRNA-seq的实验还是很有必要的。各类公开数据库中，大规模的scRNA-seq数据，可用于发现性结果的验证。更多取样设计方案，可私聊小安获取哦。
02 取样策略
综合文章发表情况，临床肿瘤样本的最佳方案就是：肿瘤组织、癌旁组织、转移癌组织，各类样本都要取到。实际情况下，癌旁样本不便取样时，可选研究者健康但具有可比性的个体作为对照[2]。当然，不同类癌症有不同的分型及取样倾向性，不同转移位样本多点取样[3]；不同治疗方案下取样[4]；多患者多时间点取样[5]等。可通过设置不同分组比较，进行肿瘤异质性动态变化的探索。
Stereo-seq肝癌文章中的取样策略[1]
03 取样数量
临床肿瘤样本到底取多少例比较合适呢，参考高分文章一起看看吧~
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参考文献
[1]Wu, L., Yan, J., Bai, Y. et al. An invasive zone in human liver cancer identified by Stereo-seq promotes hepatocyte–tumor cell crosstalk, local immunosuppression and tumor progression.Cell Res, 2023.
[2]Ou Z, Lin S, Qiu J, et al.Single-Nucleus RNA Sequencing and Spatial Transcriptomics Reveal the Immunological Microenvironment of Cervical Squamous Cell Carcinoma. Adv Sci, 2022.
[3] Wang, R., Li, J., Zhou, X.et al. Single-cell genomic and transcriptomic landscapes of primary and metastatic colorectal cancer tumors. Genome Med, 2022.
[4]Zhang Y, Chen H, Mo H,et al. Single-cell analyses reveal key immune cell subsets associated with response to PD-L1 blockade in triple-negative breast cancer. Cancer Cell, 2021.
[5]Maynard A, McCoach CE, Rotow JK, et al. Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequencing. Cell. 2020.