人类基因组包含大约20,000个蛋白质编码基因和大量的转录调控元件。人类一条染色体的DNA长度约为2米，通过有序压缩储存在微米级细胞核中，形成可决定基因表达的空间结构。人和小鼠等动物，以及多种植物和微生物的空间基因组研究表述，空间基因组结构在解析生长发育、性状形成和疾病发生等方面具有显著功能。对于研究空间基因组的方法，目前主要包括荧光原位杂交技术和染色质构象捕获技术。前者通过荧光素标记的DNA探针与细胞核内的DNA靶序列杂交，从而可以在显微镜下可视化细胞核内染色体或基因的状态。后者基于“邻近连接”原理，可提供DNA相互作用图谱，从而分析出三维基因组的多个层级结构并且重构出三维空间结构。

曹罡教授团队长期专注于空间多组学技术开发、神经免疫系统生物学以及精准诊断方面的运用。在此次讲座，曹罡教授针对空间基因组技术详细介绍了DLO Hi-C（Nature Genetics，2018）和单细胞DLO Hi-C。其中单细胞DLO Hi-C是在DLO Hi-C基础上，通过拆分池给细胞加两轮不同的barcode以区分细胞，利用高通量测序得到每个细胞的三维基因组学特征。在数据信噪比上表现优越。单细胞DLO Hi-C的数据可以通过降维分析将细胞进行分群，并且得到的单细胞三维基因组结构，例如TAD，与基因表达和基因组甲基化存在关联，可以在三维基因空间组学解释基因组构象的有序性和无序性。此外，曹罡教授还强调了染色质构象捕获技术有助于为病毒和宿主基因组之间的互作提供新的见解。

科学技术的发展从来都不是孤立的，大都是建立在科学思想和相关技术的传承和演化的基础上。空间转录组学的发展也是如此，不管是空间表达信息的获取还是RNA水平的计量，都已经有相应成熟的技术。总的来看，空间转录组学的技术可以归类为三大类，包括原位捕获的NGS技术、原位杂交技术和原位测序技术。曹罡教授对这三种技术优势及技术局限性做了详细的讲解，并为我们介绍了新型空间组学方法，该新型空间组学技术可以实现靶分子的原位、高灵敏度、高特异性、高分辨率、单细胞精度以及单碱基精度的定性与定量检测，可与其他成像技术殴联(偶联) ，能集病理诊断、NGS诊断与FISH分子诊断与一身，且成本可控等多种优势，是一种将功能与基因联合分析的绝佳技术手段，这一技术可完美的解析一系列科学问题。为理解生命活动、疾病发生发展的分子机制提供多维度的时空蓝图。