貴州空間轉錄組領域

來源: 發(fā)布時間:2021-12-07

有哪些技術手段可以進行空間轉錄組研究?已發(fā)表的關于空間轉錄組技術有Slide-seq , LCM-seq , seqFISH, MERFISH , Liver single cell zonation , Geo-seq and Tomo-seq。這些方法或是在細胞數(shù)量上限制較大,或是存在有效測序深度不足等問題。10x Genomics公司提供的Visium空間基因表達解決方案是目前較好的一個高通量空間轉錄組的商業(yè)化解決方案。該解決方案可以輕松地將空間轉錄組學技術應用到組織切片和染色的標準方法中,從而研究空間分辨率下整個轉錄組mRNA的表達情況,同時在同一組織切片中獲得組織學相關信息。scRNA-seq 技術的進步啟發(fā)了利用高分辨率轉錄組定量分析與空間轉錄組學數(shù)據(jù)的互補性質的新方法。貴州空間轉錄組領域

空間轉錄組技術包含兩種芯片,分別為組織優(yōu)化芯片(Tissue Optimization)和基因表達芯片(Library Preparation)。組織優(yōu)化芯片用來摸索組織透化的比較好時間,基因表達芯片用來進行正式樣本的空間轉錄組實驗。其中基因表達芯片上有 4 個捕獲區(qū)域,每個區(qū)域大小為 6.5mm×6.5mm,每個捕獲區(qū)域中有 5000 個帶有特異地址序列的探針簇,稱為 barcoded spots,每個 spot 直徑為 55um,包含數(shù)百萬個用于捕獲的 oligo 探針序列,相鄰兩個 spot 的中心距離為 100um。探針序列的結構為:測序引物結合序列,16nt 的位置序列,12nt 的 UMI 序列以及 30nt 的 oligo-dT 序列。北京運用空間轉錄組正是由于空間轉錄組可以從多維度解析生物學過程的特點得到蓬勃發(fā)展。

空間轉錄組研究的的必要性。研究單細胞我們想要探究細胞間的異質性,但是常規(guī)的單細胞是將細胞解離成單細胞懸液,然后利用單細胞分離技術(微孔,微板,液滴)等方法實現(xiàn)單細胞建庫,這里比較大的問題是是細胞失去了原本在組織的空間信息。然而這個空間信息在實際研究中有很重要。特別是在研究細胞命運機制及細胞譜系發(fā)生空間位置的信息顯得尤為重要,因此發(fā)展空間轉錄組技術實現(xiàn)細胞的位置信息的保留,對研究此類細胞狀態(tài)尤為必要。

1. 空間轉錄組是一種用于從空間層面上解析RNA-seq數(shù)據(jù)的技術,從而解析單個組織切片中的所有mRNA??臻g轉錄組的條形碼逆轉錄oligo(dT)引物在顯微鏡載玻片表面的有序附著,空間轉錄組使得在mRNA樣品處理和后續(xù)測序過程中位置信息的編碼和獲取成為可能。單細胞RNA測序或組織樣本RNA測序,均無法為研究人員提供精確的空間信息。通過空間轉錄組技術可獲取組織中具體的位置的轉錄信息,為研究和診斷提供有效數(shù)據(jù)支撐。10x Genomics空間轉錄組技術可以應用于免疫、發(fā)育、神經(jīng)和病理等研究方向。早期空間轉錄組學的另一條發(fā)展路線是基因捕獲和增強子捕獲篩選。

人類細胞圖譜項目的主要目標之一是描述所有細胞類型的空間關系。同時基于表達特征對多種細胞類型進行空間映射,有助于研究不同細胞類型之間的相互作用。已經(jīng)發(fā)展了一些策略來檢測單細胞分辨率的空間基因表達譜,如Slide-seq、seqFISH或MERFISH。為了更有效地為研究群體探索空間基因表達數(shù)據(jù),我們構建了SpatialDB數(shù)據(jù)庫用于空間解析的轉錄組。

人類細胞圖譜項目極大地推動了單細胞水平的生命科學研究??臻g轉錄組學技術的發(fā)展和空間基因表達數(shù)據(jù)的快速積累是未來的發(fā)展趨勢。我們將繼續(xù)收集新的技術和數(shù)據(jù)集來更新SpatialDB。此外,我們將整合更多的工具和數(shù)據(jù)源來分析數(shù)據(jù). 空間轉錄組使得我們在檢測基因表達的同時獲得基因在組織內部的空間位置信息。湖南運用空間轉錄組

空間轉錄組學技術主要包括 MERFISH 和 seqFISH。貴州空間轉錄組領域

空間轉錄組的方法和技術有哪些?廣義上講,現(xiàn)有的生成空間分辨轉錄組學的方法可分為四類:用于空間重建的計算策略和組學實驗的組合,使用激光捕獲顯微切割(LCM)結合高通量進行直接測量,使用熒光物質的基于圖像的原位轉錄組學 ,以及基于寡核苷酸的空間條形碼再加上高通量。每種方法都有其優(yōu)點和缺點??臻g重構的計算策略:這種計算方法可以充分利用內在基因表達模式或共表達的趨勢,從單個細胞的大量轉錄組數(shù)據(jù)中重構細胞間的環(huán)境。然而,這些推論方法在某些情況下*呈現(xiàn)空間趨勢或特定組織的總體布局?;贚CM的方法:基于LCM的轉錄組學或基因組學成功地獲得了單個細胞的空間轉錄組,盡管其通量很低,但是在可以標記成千上萬個單個細胞位置的多路復用條形碼策略可行之前,將少量細胞的數(shù)據(jù)粗略地整合到構成***的巨大背景中,可能具有一定價值?;趫D像的原位轉錄組學:基于圖像的原位轉錄組學在很大程度上增加了可檢測區(qū)域,但也存在一些問題,例如幾種smFISH方法很難從包括信號干擾、轉錄本積累等復雜背景中提取單個細胞??臻g條形碼加高通量:費用較高且無法在單個細胞中獲得轉錄組。貴州空間轉錄組領域

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