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陜西空間轉(zhuǎn)錄組報價

來源: 發(fā)布時間:2021-12-05

第二,數(shù)據(jù)庫的建立。盡管當(dāng)前空間轉(zhuǎn)錄組的數(shù)據(jù)在快速地增長,但尚未有對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫來對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總集成。第三,研究物種及組織的多樣化。在當(dāng)前時代,除 LCM 之外,研究的***主要集中于人類和小鼠的大腦,而其他***(例如肝臟)的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究相對滯后。對除人類和小鼠以外的其他生物以及除大腦以外的其他***的技術(shù)現(xiàn)代化,將為開發(fā)有用的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)地圖集提供廣闊的前景。第四,集成度高、交互性強(qiáng)、易擴(kuò)展、文檔信息完善的開源工作流程的開發(fā)。該類工具的開發(fā)將簡化不同類型空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)的整合和分析。通過空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)可獲取組織中具體的位置轉(zhuǎn)錄信息,為研究和診斷提供有效數(shù)據(jù)支撐。陜西空間轉(zhuǎn)錄組報價

10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)的準(zhǔn)確性高嗎?下圖是一個將10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)應(yīng)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(dá),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(zhǔn)備?空間轉(zhuǎn)錄組是一項(xiàng)十分前沿的技術(shù),涉及到很多細(xì)節(jié)方面的準(zhǔn)備工作,例如組織類型的選擇、前期預(yù)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)、病理區(qū)域的確認(rèn)等一系列內(nèi)容。而且實(shí)驗(yàn)中存在很多不確定性因素,處理不慎容易導(dǎo)致整個項(xiàng)目失敗。黑龍江空間轉(zhuǎn)錄組應(yīng)用空間轉(zhuǎn)錄組是在組織原位檢測基因表達(dá)的一種技術(shù)。

 **近,空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究炙手可熱。細(xì)胞及其在組織樣本中的相對位置之間的關(guān)系對于理解疾病病理可能至關(guān)重要??臻g轉(zhuǎn)錄組學(xué)是一項(xiàng)開創(chuàng)性的技術(shù),它使科學(xué)家能夠測量組織樣本中的所有基因活性,并繪制出發(fā)生該活性的位置的圖。該技術(shù)已經(jīng)導(dǎo)致了新發(fā)現(xiàn),這些新發(fā)現(xiàn)將有助于幫助科學(xué)家更好地了解生物過程和疾病。10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)可以應(yīng)用于**、免疫、發(fā)育、神經(jīng)和病理等研究方向。歐易生物具有上百例空間轉(zhuǎn)錄組項(xiàng)目執(zhí)行經(jīng)驗(yàn),致力通過質(zhì)量的服務(wù),助力各位科研工作者取得新的突破。

空間轉(zhuǎn)錄組的一般流程。將準(zhǔn)備好的新鮮冷凍組織切片放置于空間轉(zhuǎn)錄組芯片上。每個細(xì)胞中的RNA分子都包含著基因表達(dá)的信息。組織切片成像,以檢索組織學(xué)信息。這樣就可以看到一個細(xì)胞或一組細(xì)胞在組織中的位置。空間轉(zhuǎn)錄組芯片上含有上千個捕獲的spot,這些捕獲探針的 Poly-T 尾可以結(jié)合RNA分子的 Poly-A 尾。這些陣列的排列順序就像一個棋盤,帶有相同身份條形碼(barcode)的探測位于同一個正方形中。這樣就可以確定每個捕獲探針及其結(jié)合RNA的來源。組織切片固定。該芯片包含一個與組織切片一起成像的視覺可檢測框架。正是由于空間轉(zhuǎn)錄組可以從多維度解析生物學(xué)過程的特點(diǎn)得到蓬勃發(fā)展。

空間轉(zhuǎn)錄組是在組織原位檢測基因表達(dá)的一種技術(shù),與bulk RNA-seq或單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序相比,空間轉(zhuǎn)錄組避免了組織中細(xì)胞位置信息的丟失,使得我們在檢測基因表達(dá)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(xì)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(xué)過程的特點(diǎn),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(yīng)用或商業(yè)化,都得到蓬勃發(fā)展。


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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(dá)矩陣的低維表示進(jìn)行建模并通過空間先驗(yàn)鼓勵相鄰點(diǎn)屬于同一簇來實(shí)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(xiàng)進(jìn)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(yù)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(qiáng)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(qiáng)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。陜西空間轉(zhuǎn)錄組報價

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