空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析的是根據(jù)每個芯片上每個 spot 的基因表達信息進行聚類，然后將 spot 根據(jù)坐標位置序列放回到組織的圖像上，同時可以對每個 gene 在組織上表達的空間位置進行定位。獲得測序數(shù)據(jù)后，首先利用 Space Ranger  軟件可以自動化的對圖像進行處理、數(shù)據(jù)比對和 Barcode 處理。另外一個軟件 Loupe Cell Browser 是一個適用于 Windows 和 MacOS 的桌面應用程序，它可以快速、輕松地可視化和分析10X Visium 數(shù)據(jù)。歐易生物具有上百例空間轉(zhuǎn)錄組項目執(zhí)行經(jīng)驗，致力通過質(zhì)量的服務，助力各位科研工作者取得新的突破。Science發(fā)表了將組織擴展和原位RNA測序結(jié)合起來的新型空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)ExSeq。云南歐易生物空間轉(zhuǎn)錄組領(lǐng)域

空間轉(zhuǎn)錄組是在組織原位檢測基因表達的一種技術(shù)，與bulk RNA-seq或單細胞轉(zhuǎn)錄組測序相比，空間轉(zhuǎn)錄組避免了組織中細胞位置信息的丟失，使得我們在檢測基因表達的同時獲得基因在組織內(nèi)部的空間位置信息。已發(fā)表的關(guān)于空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)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。正是由于空間轉(zhuǎn)錄組可以從多維度解析生物學過程的特點，近年來關(guān)于空間轉(zhuǎn)錄組無論是在技術(shù)開發(fā)，還是大規(guī)模應用或商業(yè)化，都得到蓬勃發(fā)展。

河南生物技術(shù)空間轉(zhuǎn)錄組作者通過對三個人類腦皮層組織的空間轉(zhuǎn)錄組測序，可評估不同腦皮層區(qū)域中基因表達特征和細胞類型定位情況。

10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)的準確性高嗎？下圖是一個將10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)應用于小鼠海馬體研究的案例。A圖為腦組織切片的HE染色結(jié)果，從10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組分析結(jié)果中，可以清晰看到Tmsb4x（B圖）和Selenow（C圖）在海馬體區(qū)域高表達，和已知的研究結(jié)果一致性較高。開展10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組需要做哪些準備？空間轉(zhuǎn)錄組是一項十分前沿的技術(shù)，涉及到很多細節(jié)方面的準備工作，例如組織類型的選擇、前期預實驗的設計、病理區(qū)域的確認等一系列內(nèi)容。而且實驗中存在很多不確定性因素，處理不慎容易導致整個項目失敗。

 空間重構(gòu)的計算策略：這種計算方法可以充分利用內(nèi)在基因表達模式或共表達的趨勢，從單個細胞的大量轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中重構(gòu)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(zhuǎn)錄組學或基因組學成功地獲得了單個細胞的空間轉(zhuǎn)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(gòu)成***的巨大背景中，可能具有一定價值。基于圖像的原位轉(zhuǎn)錄組學：基于圖像的原位轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)錄組。獲取空間轉(zhuǎn)錄組中各個spot的細胞類型注釋信息。

空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)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(zhuǎn)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(jié)構(gòu)為：測序引物結(jié)合序列，16nt 的位置序列，12nt 的 UMI 序列以及 30nt 的 oligo-dT 序列?？臻g轉(zhuǎn)錄組學技術(shù)主要包括 MERFISH 和 seqFISH。上?？臻g轉(zhuǎn)錄組應用

空間轉(zhuǎn)錄組測序結(jié)果為未來人類心臟發(fā)育的研究提供重要的借鑒意義。云南歐易生物空間轉(zhuǎn)錄組領(lǐng)域

BayesSpace是一種基于空間轉(zhuǎn)錄組模型的聚類方法，通過對基因表達矩陣的低維表示進行建模并通過空間先驗鼓勵相鄰點屬于同一簇來實現(xiàn)空間聚類。與以前的方法相比，BayesSpace允許對聚類結(jié)構(gòu)和錯誤項進行更靈活的規(guī)范。BayeSpace通過***使用的Bioconductor SingleCellExperiment數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將預處理數(shù)據(jù)作為輸入，無縫集成到空間轉(zhuǎn)錄組分析工作流中，輸出同樣存儲在SingleCellExperiment對象中，該對象可用于下游分析。BayesSpace增強的空間聚類提供了一個更高分辨率的組織類型圖。值得注意的是，增強后的空間聚類識別了沿**邊界的淋巴組織區(qū)域和可能的免疫浸潤到**中的區(qū)域，這些區(qū)域在原來的分辨率下是無法辨別的。云南歐易生物空間轉(zhuǎn)錄組領(lǐng)域

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