胚胎發育的單細胞水平表徵是人類發育生物學中的一項重要標杆。對幹細胞來源胚胎進行時空分析為該領域帶來了概念性和技術性的進展。在本研究中，我們利用幹細胞來源的類器官界定了人類胚胎發育的單細胞時空基因表達圖譜。我們從擴展潛能幹細胞建立了人胚胎類器官（HEMO），並在同一類器官中同時實現了胚內和胚外組織。時間序列單細胞RNA測序結合單細胞分辨率空間分析揭示了人類胚胎發育的特徵，包括胚外胎盤、卵黃囊造血、神經嵴、血管和心臟中胚層。
造血組織最終在HEMO中佔據主導，並表現出紅細胞生成、巨核細胞生成和髓系生成。細胞間通訊網絡分析表明，滋養層樣組織向神經嵴細胞提供WNT信號以促進其成熟和遷移。單細胞分辨率空間轉錄組學界定了卵黃囊紅系-巨核細胞生成微環境。作為巨核細胞成熟的主要貢獻因素，Vitronectin-整合素信號在HEMO及人胎兒樣本的卵黃囊微環境中占主導地位。總體而言，本研究推進了在幹細胞來源類器官中對人類胚胎發育的時空分析。
基於幹細胞的人類胚胎發育建模
結合使用10X Chromium和10X Visium界定胚胎發育與造血的基因表達圖譜
WNT信號作為神經嵴成熟和上皮-間質轉化（EMT）的調控因子
VTN-ITGA2B作為卵黃囊紅系-巨核細胞生成微環境中促進巨核細胞成熟的主要貢獻因素
人類胚胎發育始於胚外組織和胚內組織的分隔。胚外組織胎盤和卵黃囊提供造血細胞和營養以支援胚胎發育（
幹細胞來源胚胎重建了發育過程和細胞間相互作用。既往研究已利用多能幹細胞對人類和小鼠胚胎發育進行建模，或直接使用原代胚胎（
單細胞測序技術的進步以及人類胎兒樣本可及性的提高，促成了多種人類胚胎發育細胞圖譜的建立（
我們的目標是在幹細胞來源類器官中研究人類胚胎發育。鑑於高通量測序技術的進步，我們採用時間序列單細胞RNA測序和空間轉錄組學來研究胚胎組織發育過程中的細胞間相互作用。
在本研究中，我們利用源自EPSC的人類胚胎類器官（Human EMbryonic Organoid, HEMO）來模擬胚胎組織的發育。時間序列單細胞RNA測序顯示，HEMO遵循人類胚胎的發育進程，隨後出現胚外組織和三胚層。我們強調，滋養層樣組織分泌的WNT信號作為神經嵴細胞成熟和遷移的潛在介導因素發揮作用。結合10X Visium空間轉錄組學和先進的細胞去卷積方法，我們界定了卵黃囊紅系-巨核系造血微環境，並揭示纖連蛋白-整合素是促進巨核細胞成熟的主要貢獻因素。
總體而言，HEMO提出了一個人類胚胎發育與造血的模型。
為了模擬人類胚胎發育，我們使用了擴展潛能幹細胞（expanded potential stem cells, EPSCs），其具有胚胎和胚外兩種分化潛能（
A）人類胚胎類器官（HEMO）的分化方案。人擴展潛能幹細胞（EPSCs）在EPSC培養基中維持培養，隨後經預分化，並通過懸滴法形成胚樣體（EB）。實驗設計：在D8、D15和D18採集HEMO樣本進行10X Chromium單細胞RNA測序（scRNA-seq）。同時採集D15的HEMO樣本進行10X Visium空間轉錄組測序。右側面板展示了10X Chromium scRNA-seq的樣本製備流程。比例尺 = 500 μm。
B）時間序列HEMO細胞（n=22,296）的scRNA-seq分析，並以UMAP可視化。CM：心臟中胚層；CMP：共同髓系祖細胞；Ery：紅細胞；GMP：粒-單核祖細胞；HEC&Ery：成血內皮細胞和紅細胞；HPC：造血祖細胞；Immature PSC：未成熟多能幹細胞；LPM：側板中胚層；Mk：巨核細胞；MkP：巨核祖細胞；Mono：單核細胞；NC：神經嵴；NE：神經外胚層；TB-like：滋養層樣細胞；VEC：血管內皮細胞；YSE：卵黃囊內胚層。
C）面積圖顯示分化過程中細胞比例的變化。
D）分別展示D8（n=3,136）、D15（n=8,364）和D18（n=10,796）細胞群體的UMAP圖。
E）HEMO發育軌跡的擴散擬時序分析。細胞被嵌入到力導向圖中。
F）D15巨核生成過程的RNA velocity分析，依次經歷HPC、MkP和Mk階段。
G）D18髓系生成過程的RNA velocity分析，依次經歷CMP、GMP和Mono階段。
為檢驗HEMO是否遵循人類胚胎發育過程，採用10X Chromium單細胞RNA測序（scRNA-seq）選取了三個時間點，分別在D8檢測胚外譜系、在D15檢測三胚層、在D18檢測造血過程（
胚外組織中的滋養層樣細胞（TB-like cells）和卵黃囊內胚層（YSE）在D8出現。胚胎軀幹組織中的心臟中胚層（CM）、神經外胚層（NE）和神經嵴（NC）在D15出現（
總之，HEMO遵循了人類胚胎發育過程。HEMO的時間序列scRNA-seq在單細胞水平揭示了人類胚胎發育與造血的基因表達圖譜。
為了考察HEMO的三胚層模式化，我們進一步將非造血細胞簇歸類為未成熟PSC、TB樣、外胚層（NE、NC）、中胚層（VEC、CM）和內胚層（YSE）。
A）按未成熟PSC、TB樣、外胚層（NE、NC）、中胚層（VEC、CM）和內胚層（YSE）群體分組的非造血細胞簇UMAP分析（n = 5,203）。
B）人類早期胚胎胚層示意圖，包括滋養層、外胚層、中胚層和內胚層群體。
C）通過UMAP可視化鑑定的細胞群體。KLF4：未成熟PSC；CDH1：TB樣；OTX2：外胚層；PDGFRA：中胚層；FOXA2：內胚層。
D）各細胞簇的標誌基因表達。
E）面積圖顯示分化過程中細胞比例變化以及非造血細胞數量的減少。
F）擴散擬時序分析顯示HEMO的發育軌跡。細胞被嵌入力導向圖中。
G）D15 HEMO中細胞群體的UMAP分析。
H）D15 HEMO細胞群體之間的WNT信號通路相互作用。線條越寬表示相互作用越強。
I）HEMO中D15非造血細胞的NC特化與遷移相關基因表達模式。
J）WNT信號通路及其相關基因示意圖。
K）UMAP顯示D15 HEMO中WNT信號通路相關基因的表達。
隨後，我們利用CellChat研究了胚胎軀幹組織發育過程中的細胞—細胞相互作用。
總之，HEMO遵循人類胚胎發育過程，在造血富集之前，首先啟動胚外組織和神經嵴的模式化。TB樣組織可能通過WNT驅動的EMT程序促進神經嵴細胞的成熟與遷移。
為了考察造血組織中的細胞—細胞相互作用，我們對組織類型多樣性達到峰值的D15 HEMO進行了空間轉錄組學分析。為獲得單細胞水平分辨率，我們將10X Visium與H&E成像相結合。通過捕獲每個Visium點位中的細胞核，我們對每個點位註釋了1–14個細胞。SpatialScope作為一個用於量化每個點位中細胞核數量的框架，基於配對的scRNA-seq數據集推斷真實細胞類型（手稿撰寫中）。SpatialScope首先進行細胞核分割，以估計每個點位內的大致細胞數。
隨後，結合配對的scRNA-seq數據，它基於生成模型將細胞類型分配給每個細胞核。我們獲得了近似單細胞分辨率的空間轉錄組數據。
A）HEMO上10X Visium空間轉錄組樣本製備流程示意圖。
B）由SpatialScope推斷得到的單細胞水平空間轉錄組數據的細胞簇UMAP圖。
C）空間圖顯示HEMO及由SpatialScope推斷的單細胞。基於細胞核分割和scRNA-seq參考轉錄組，點位已被解卷積至單細胞水平。
D）堆疊柱狀圖顯示各HEMO中非VEC細胞組成。
E）非VEC細胞類型的Shannon多樣性指數。數值越大表示細胞類型越多樣。
F）HEMO #1 內 Ery、Mk、MkP 和 YSE 群體的空間分佈圖。卵黃囊紅系-巨核生成生態位以灰色虛線圓圈標示。黃色箭頭表示 YSE、Ery 和 Mk 在同一位置的空間共定位。
G）RCTD 預測的 HEMO #1 細胞類型去卷積結果。比例尺表示每個空間點中特定細胞類型所佔的比例。
H）採用 CellPhoneDB 進行的空間細胞-細胞相互作用分析。平均值高於 0 的配體-受體對錶示該配體-受體對被啟用。平均值低於 0 的配體-受體對錶示該配體-受體對受到抑制。其中，VTN-ITGA2B 在 YSE 與 Mk 之間表現出最高的富集得分。
I）HEMO #1 空間切片中 VTN 和 ITGA2B 的基因表達模式。
J）HEMO #1 中插補空間數據上 VTN 及相關下游靶基因的表達。
K）D15 scRNA-seq 數據集中 VTN 及相關下游靶基因的表達。
L）基於 I）中啟用基因靶標的富集 KEGG 通路柱狀圖。
M）體內卵黃囊造血數據集中細胞簇的 UMAP 分析（
N）熱圖顯示 HEMO 樣本與體內卵黃囊樣本之間的相關性。
O）UMAP 顯示卵黃囊數據集中 VTN 和 ITGA2B 的基因表達。
P）點圖顯示卵黃囊數據集中 VTN 及相關下游靶基因的表達。
隨後，我們考察了每個 HEMO 中細胞類型的多樣性（
我們進一步分析了卵黃囊-造血 HEMO #1 中的細胞-細胞相互作用。YSE 主要位於 HEMO 的邊緣，而紅系細胞和巨核細胞譜系則出現在 YSE 附近（
最後，我們將 HEMO 與人胎兒組織的 scRNA-seq 數據集進行了比較，以檢驗其生理相關性（
幹細胞來源的胚胎推進了對人類胚胎發育的理解。這為擾動和工程化調控對人類發育至關重要的基因以及疾病建模提供了平台。我們利用擴展潛能幹細胞（EPSCs）在同一類器官中同時生成胚外和胚胎組織，而無需對胚外組織進行單獨誘導和組裝。這使我們能夠在一個易於操作的系統中探索人類胚胎發育。通過採用商業試劑盒中的限定培養基，我們提高了不同實驗室之間技術的可重複性。
每個類器官中生成多種組織是幹細胞來源胚胎的一個標誌性特徵。當前 scRNA-seq 的侷限在於，無法區分每個類器官究竟是由單一細胞類型佔主導且不同類器官相互混合，還是每個類器官本身真正具有多譜系特徵。在本研究中，我們結合空間轉錄組學，結果揭示了後者：HEMO 在每個類器官中均產生了多譜系細胞，從而支援其作為幹細胞來源胚胎模型的屬性。結合時間序列 scRNA-seq 與空間轉錄組學，我們界定了人類胚胎發育與造血過程的基因表達圖譜。
HEMO 遵循人類胚胎發育進程，並獲得了內胚層、中胚層、外胚層及滋養層樣組織。我們通過配體-受體對，利用 scRNA-seq 和空間轉錄組學兩種正交方法重建了細胞-細胞相互作用。我們觀察到來自滋養層的 WNT 信號支援神經嵴細胞的成熟，這一發現凸顯了合成胚胎生物學的前景。儘管其在真實胚胎中的生理相關性仍有待未來研究進一步闡明，但通過擾動來增強某些組織成熟的可能性頗具吸引力。
事實上，與人類體內 CS12 脊髓數據集相比，HEMO 中的神經嵴細胞甚至表現出更高的成熟度和功能性，這可由成熟標誌物及 EMT 程序所指示。
HEMO 的一個潛在應用是工程化造血細胞和免疫細胞。胚外組織卵黃囊通過玻連蛋白-整合素軸對巨核細胞生成的貢獻，為從幹細胞產生血小板以用於細胞治療帶來了希望。單核細胞和巨噬細胞的生成還可進一步通過工程化加以利用，以靶向癌症和感染性疾病。對卵黃囊造血微環境的空間性理解及其相關因子的利用，將促進從幹細胞生成免疫細胞。
總之，HEMO 展示了其在探索人類胚胎發育與造血過程中功能調控機制方面的潛力。通過遺傳學擾動人類幹細胞來源類器官的發育過程，是 HEMO 在發育生物學、血液學和免疫學研究中的主要應用之一。
hEPSCs 在 EPSC 培養基中維持和培養，每隔一天更換一次培養基。在形成 EB 之前，細胞首先在 KSR 培養基（DMEM/F12+10% KSR）中預分化 3 天。
去除 KSR 培養基，並用 PBS 清洗細胞。於 37 °C 下使用 500 mL 0.05% Trypsin 消化細胞 3 分鐘，但不超過 7 分鐘。去除 Trypsin，加入 2 mL KSR 培養基並收集細胞。輕柔操作細胞，避免劇烈吹打。以 300 g 離心 3 分鐘。小心去除上清。加入 1 mL KSR 培養基和 1 μL Y27632 重懸細胞。在 10 cm 培養皿蓋上，每個 25 μL 懸滴加入 4k 個細胞。每個皿蓋製備 30–40 個液滴，並在培養皿中加入 PBS 以保持濕潤。
輕輕將皿蓋倒置並稍作調整以蓋住培養皿。標記後於 37 °C 培養 3 天。
用 PBS 清洗後收集所有 EB。以 100 g 離心 1 分鐘。小心去除上清。加入 1 mL 培養基 A（STEMdiff Hematopoietic Kit，貨號 05310），並轉移至非黏附性 24 孔板。將該日期標記為第 0 天。使用 1 mL STEMdiff 培養基 A 培養 3 天。第 2 天半量換液。隨後幾天使用 1 mL STEMdiff 培養基 B 繼續培養。
自懸滴形成 EB 起，於 D8、D15 和 D18 收穫類器官。類器官先用 PBS 清洗，隨後用剪刀機械剪碎 20–30 次。組織在 37 °C 下用 500 μL Accumax 消化 10–15 分鐘，並用 500 μL 含 2% FBS 的 PBS 終止消化。細胞經 40 μm 細胞濾網收集。細胞懸液以 500 × g 離心 5 分鐘，並重懸於 FACS 分選緩衝液（1 × PBS 含 2% FBS）中以進行後續染色。使用血細胞計數板計數後，將細胞濃度調整至約 3k 個細胞/μL。
細胞在 FACS 分選緩衝液中以 1:100 比例加入 DAPI（BD Biosciences，貨號 564907），於 4 °C 染色 5 分鐘。細胞在 HKUMed 的 CPOS 使用 BD Influx 流式細胞分選設備進行分選。通過設門排除死亡細胞和雙ts，並將細胞收集於預冷的單細胞懸液培養基中（1× PBS 含 0.04% BSA），用於後續 scRNA-seq 文庫構建。使用血細胞計數板計數後，將細胞濃度調整至約 500–1000 個細胞/μL。
單細胞包封、文庫製備及測序由香港大學李嘉誠醫學院泛組學科學中心（CPOS）基因組學核心平台完成。單細胞包封及 cDNA 文庫採用 Chromium Next GEM Single Cell 3’ Reagent Kit v3.1 和 Chromium Next GEM Chip G Single Cell Kit 製備。包封約 8–16k 個直徑為 30 μm 或更小、活性良好的活單細胞，隨後進行逆轉錄和文庫製備，以獲得 cDNA 文庫池。
文庫採用 Illumina Novaseq 6000 進行雙端 151 bp 測序。每個樣本的平均測序通量為 165.5 Gb。
新鮮HEMO於分化第15天收集。用PBS清洗HEMO兩次後，將HEMO轉移至一次性塑料冷凍包埋模具（Sakura，貨號25608-922）中央。加入O.C.T.（Sakura，貨號4583）以完全浸沒HEMO。將冷凍包埋模具置於乾冰盒上直至O.C.T.凍結（至少10 min），隨後立即將包埋模具置於-80C保存。
我們使用了Visium Spatial Gene Expression Starter Kit（10x Genomics，貨號PN-1000200）。
其組成包括Visium Spatial Tissue Optimization Slide & Reagent Kits（10x Genomics，貨號PN-1000193）、Visium Spatial Gene Expression Slide & Reagent Kits（10x Genomics，貨號PN-1000184）以及Visium Accessory Kit（10x Genomics，貨號PN-100194）。
冷凍切片厚度為10 μm。通過用冷凍切片刷沿對角線方向輕觸周圍O.C.T.，將冷凍切片輕柔展平。我們收集了至少25張10-mm-thick冷凍切片。提取RNA後，使用NanoDrop2000（Thermo Scientific，貨號ND2000CLAPTOP）進行分析。RIN值通過RNA 6000 Nano獲得。合格的RIN值應高於7.0。
使用Tissue Optimization試劑盒優化組織透化時間。將組織冷凍切片貼附、固定、染色，並進行不同時長的透化處理。以熒光核苷酸作為透化指示劑。在熒光顯微鏡下，以透化樣本具有最高亮度和最低擴散程度為標準確定透化時間。最佳透化條件既能保證mRNA釋放，又能將mRNA擴散降至最低。在本研究中，組織透化時間範圍為6至12分鐘。
分化第15天的HEMO樣本包埋於O.C.T.中，並通過乾冰盒快速冷凍。將10-μm厚的冷凍切片切取後貼附於GEX載玻片上。將載玻片置於Veriti™ 96-Well Fast Thermal Cycler（Applied Biosystems，貨號4375305）上，在37C孵育1分鐘。孵育後，將載玻片轉移至-20C預冷甲醇中固定，隨後進行H&E染色。
樣本依次在異丙醇（貨號I9516-25ML）中孵育1分鐘、在蘇木精（貨號MHS16-500ML）中孵育7分鐘、快速清洗15次後在返藍液（貨號CS70230-2）中孵育2分鐘，並在伊紅混合液（貨號HT110216-500ML）中孵育1分鐘。將載玻片置於熱循環儀上，於37C孵育5分鐘。明場圖像由NanoZoomer（Hamamatsu，貨號C13239-01）以20×分辨率取得。
對於cDNA合成，將染色後的載玻片置於Visium Slide Cassette（Visium試劑盒提供）中。將通透化酶（Permeabilization Enzyme，Visium試劑盒提供）加入載玻片卡匣的孔中。將載玻片卡匣於37C孵育6分鐘。隨後用0.1 × SSC（Millipore Sigma，貨號：S66391L）緩衝液清洗各孔後，加入RT Master Mix（Visium試劑盒提供），並在53C進行45分鐘的逆轉錄反應。
移除RT Master Mix後，向孔中加入0.08 M KOH（Millipore Sigma，貨號：P4494-50ML）溶液，並將載玻片於室溫孵育5分鐘。經Buffer EB（QIAGEN，貨號：19086）清洗後，向每個孔中加入Second Strand Mix（Visium試劑盒提供），並將載玻片於65C孵育15分鐘。隨後再次用Buffer EB清洗載玻片，並向孔中加入0.08 M KOH，於室溫處理10分鐘。
收集各孔中的樣品，並轉移至含有Tris溶液（Thermo Fisher Scientific，貨號：AM9850G）的8聯管中。
cDNA擴增循環數通過qPCR（Takara Bio，貨號：RR820A）確定。Cq值定義為峰值熒光值的25%。使用Amp Mix（Visium試劑盒提供）和cDNA Primers（Visium試劑盒提供），按照常規PCR方案，以確定的循環數對cDNA進行擴增。
文庫構建採用文庫構建試劑盒（10 x Genomics，貨號：PN-1000190），並按照製造商說明書進行。對cDNA樣品依次進行片段化、末端修復與A尾添加、SPRI（固相可逆固定，Solid Phase Reversible Immobilization）篩選、接頭連接以及索引PCR。所得文庫兩端帶有P5和P7序列。
Visium文庫由兩端帶有P5/P7的標準Illumina構建體組成。TruSeq Read 1用於測序空間條形碼和UMI。TruSeq Read 2用於測序cDNA插入片段。測序深度範圍為28.4 Gb至36.3 Gb。
來自10X Genomics的測序數據採用CellRanger軟件（版本6.0.0）並結合GRCh38人類參考基因組進行處理。細胞-基因計數矩陣被導入R中的Seurat軟件包（版本4.1.0）（
scRNA-seq數據的數據整合、聚類和註釋。在完成所有質量控制及雙細胞去除後，採用MNN（
細胞互作通過CellChat（版本1.4.0）（
首先在Scanpy（版本1.9.1）中，將單細胞簇之間的連通性進行量化，並生成為基於分區圖抽象的圖（PAGA圖）（
剪接型和未剪接型RNA由Velocyto（版本0.17.17）進行計數，並使用loompy函數與Scanpy adata進行合併（
單個 10x Visium 載玻片的測序數據和成像 tiff 文件採用 SpaceRanger 軟件（版本 1.3.1）並基於 GRCh38 人類參考基因組進行處理。計數矩陣被導入 Python 中的 Scanpy 軟件包（版本 4.1.0）。基於 RNA 計數和線粒體基因百分比對 spot 進行篩選。完成 spot 篩選後，鑑定高變基因（HVGs），並將其用於主成分分析（PCA）以進行降維和聚類。Scanpy 的 adata 對象分別用於後續分析。
採用了兩個軟件包對空間轉錄組學 spot 進行去卷積。首先實施了 SpatialScope 方法（手稿準備中）。該方法是一個用於量化每個 spot 中細胞核數量，並基於配對的 scRNA-seq 數據推斷真實細胞類型的框架。SpatialScope 首先進行細胞核分割，以估計每個 spot 內的近似細胞數目。隨後結合配對的 scRNA-seq 數據，基於生成模型為每個基於細胞核定義的細胞分配細胞類型。還使用了 RCTD 軟件包（版本 2.0.0）來驗證細胞比例（
採用了兩個不同的軟件包進行空間細胞-細胞相互作用分析。在獲得單細胞分辨率的空間數據後，首先使用 Squidpy 工具箱中的 CellPhoneDB 預測細胞間的配體-受體相互作用（
採用 GSEApy 軟件包進行了 KEGG 通路分析（
本研究報道的 scRNA-seq 和空間轉錄組學數據已存入 NCBI，登入號為 PRJNA855311。
用於分析 scRNA-seq 和空間轉錄組學的腳本已存放於 GitHub：
Y.C.、Y.X. 和 R.S. 構思了本研究。Y.C. 在 Y.H. 和 R.S. 的指導下開展了資訊學分析。Y.X. 在 P.T. 和 R.S. 的指導下生成了類器官。J.X.、S.Z.、W.Z.、X.W.、Z.L.、M.G.、G.W. 和 Z.C. 參與了資訊學分析。C.Y. 和 A.R.W. 監督了空間轉錄組學分析。M.E. 對本研究進行了重要審閱。Y.C.、Y.X. 和 R.S. 撰寫了手稿。
A）UMAP 顯示了三個樣本的細胞數量。
B）基於 DoubletFinder 軟件包檢測所有樣本中的雙細胞和單細胞。
C）使用 MNN 軟件包進行批次校正後的樣本，這些樣本構成了所有後續分析的基礎。
D）小提琴圖展示了三個樣本中每個細胞的 RNA 總計數、基因總數以及線粒體基因表達百分比。
E）各細胞群體的標誌基因表達。
F）散點圖展示了 D15 巨核生成過程中關鍵基因 ITGA2B 的表達及剪接/未剪接水平。
G）散點圖展示了 D18 髓系生成過程中關鍵基因 TGFBR2 的表達及剪接/未剪接水平。
A）D8（n=2,236）、D15（n=2,845）和 D18（n=122）非造血細胞群體的單獨 UMAP 圖。
B）環形圖展示了 WNT4 和 WNT6 亞型的信號通路網絡。
A）散點圖展示了由 RCTD 預測的 HEMO 組織上的細胞類型解卷積結果。比例尺表示每個點位中該特定細胞類型所佔的比例。
A）散點圖展示了由 RCTD 預測的 HEMO #1 上的細胞類型解卷積結果。比例尺表示每個點位中該特定細胞類型所佔的比例。
B）由 SpatialDM 篩選的 VTN 信號傳導的空間配體-受體亞型散點圖。
基於 scRNA-seq 參考數據，由 SpatialScope 插補得到的各 HEMO 的細胞數量。標籤對應於
我們感謝香港大學李嘉誠醫學院 CPOS 在 scRNA-seq 和 FACS 方面提供的技術支援。我們感謝 Cheryl Tam 負責細胞分選操作，並感謝 Helen Lockey 進行英文編輯。我們感謝 Danny Chan、Martin Cheung、Lequan Yu、Joshua Ho、Yuanhua Huang 課題組成員的討論，以及轉化幹細胞生物學中心成員提供的討論和行政支援。
本研究得到 Platform for Technology Fund、RGC ECS 27109921、生物醫學學院 Seed Fund 以及 InnoHK Centre for Translational Stem Cell Biology 的資助。
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📄 原文連結：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.09.02.505700
🏷️ 類器官 單細胞轉錄組 空間轉錄組 胚胎發育 造血發生 WNT信號