空间组学平台汇总（聚焦肿瘤研究）（基于实际平台和厂商产品分类）

🧬 空间组学平台汇总（聚焦肿瘤研究）

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1️⃣ 空间转录组平台（Spatial Transcriptomics）

🔹 A. 原位探针类（In Situ Hybridization）

平台	通量	代表厂商	特点	肿瘤研究适用场景
CosMx SMI	980-Plex RNA + 64抗体	NanoString	单分子分辨率，支持FFPE，空间蛋白模块，图像清晰	肿瘤亚群定位 / FFPE组织研究 / 共表达分析
MERSCOPE	500-Plex RNA	Vizgen (MERFISH)	条码识别原位杂交，亚细胞分辨率，定量稳定	免疫细胞-肿瘤细胞空间互作 / 微环境重构
Xenium 5K	~5000-Plex RNA	10x Genomics	高通量全转录组，组织适配强，亚细胞定位	分层亚型分类 / 大样本异质性比较
Resolve Biosciences	~200-Plex 自定义	Resolve	MERFISH原理，自定义panel，FFPE兼容	临床样本定向验证 / 特定marker空间定量

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🔹 B. 捕获点类（Capture Spot-Based）

平台	通量	代表厂商	特点	肿瘤研究适用场景
Visium ST	全转录组 (~15,000+ genes)	10x Genomics	主流平台，55µm分辨率，覆盖大组织区域	宏观结构构图 / 癌旁对比 / 肿瘤核心分析
Slide-seqV2	单细胞级，全转录组 (~10µm)	Broad Institute	Bead array条码，高空间精度，但实验难度高	肿瘤侵袭边界 / 局部免疫聚集区域解析
DBiT-seq	RNA + Protein 双通量	Stanford	微流控条带定位，RNA与蛋白共探测	多组学共表达区域分析 / 通路激活定位

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2️⃣ 空间蛋白组平台（Spatial Proteomics）

平台	通量	技术原理	特点	肿瘤研究适用任务
IMC	30–50 Plex	金属标记抗体 + TOF 质谱	零串扰，数据准确，组织切片可视化精度高	免疫细胞谱系分型 / 抗原呈递区可视化
CODEX	40–60 Plex	DNA barcoded 抗体交替染色	分辨率高，色彩信息丰富，可视化效果好	多免疫标志物共定位 / 免疫细胞网络成图
MIBI	40–60 Plex	二次离子质谱	类似IMC，适合高分辨定量，但仪器成本高	肿瘤细胞间抑制信号通路分析 / 免疫状态图谱
COMET	17–20 Plex	多轮荧光染色	通量较低，但操作便捷，适合FFPE	蛋白共表达验证 / 中低通量免疫定位

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3️⃣ 空间多组学平台（RNA + Protein）

平台	通量	特点	适合任务
CosMx SMI	RNA 980 + 蛋白64	同时检测mRNA与蛋白，适合FFPE样本	多模态验证 / 肿瘤-免疫共表达分析
10x Xenium + IF 联用策略	RNA 5K + 图像染色	需用户实验室整合，非官方标准	蛋白-RNA共定位 / 多层组织分析

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4️⃣ 推荐选择建议（按研究目的）

研究目的	推荐平台组合	原因说明
免疫微环境绘图	CosMx / MERSCOPE / CODEX / IMC	单细胞分辨率 + 多蛋白支持
肿瘤异质性分型 / 亚型分布识别	Xenium / Visium / MIBI	全转录覆盖 + 层次结构清晰
机制探索 / 标志物筛选	DBiT-seq / MERFISH / CosMx	空间+分子精度高，适合发掘关键信号
临床样本验证（FFPE）	CosMx / Resolve / COMET / IMC	FFPE兼容性强，适合归档组织、低RNA质量样本分析

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5️⃣ Plex通量选择指南

通量等级	适用场景	示例平台
17–100 Plex	特定marker验证	COMET, CODEX
500–1000 Plex	通路/细胞profiling	CosMx, MERSCOPE
5000+ Plex	全景图谱/异质性分析	Xenium, Visium ST

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6️⃣ 分析流程适配建议

平台类型	常见数据格式	推荐分析工具	分析重点
原位探针类	.csv, .parquet	Seurat v5 / Scanpy	单细胞空间聚类 / 交互网络分析
捕获点类	.h5, .mtx, 图像	Seurat / Scanpy	空间差异表达 / 图像空间配准
蛋白组类	.tiff, .csv, mask	CellProfiler / napari	分割、共定位、免疫状态图谱

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📌 补充注记

• 若侧重图像表现 + 空间美学效果：推荐 CODEX、CosMx
• 若偏向空间+蛋白共表表达机制：选择 CosMx + IMC 或 COMET 联合
• 建议使用统一格式（如 .h5ad, SFE, .rds）便于后续整合分析