一些實現(xiàn)空間轉錄組學的重要技術，**早可以追溯到二十世紀七十年代，長期以來，各種形式的原位雜交技術（ISH）已用于可視化空間中的基因表達。從技術原理中不難看出，空間轉錄組技術**為特殊的載玻片。ISS 方法通常通過基于連接（SBL）或者基于合成（SBS） 的原位測序， 確定靶向基因序列或非靶向的 cDNA 短片段，**終獲得空間轉錄組信息。根據(jù)測序鏈接策略的不同（SOLiD，cPAL和SEDAL），基于 SBL 的原位測序技術方法的代表性技術分別為 FISSEQ，ISS，STARmap?？臻g轉錄組學技術主要包括 MERFISH 和 seqFISH。浙江歐易生物空間轉錄組使用

高通量空間轉錄組學數(shù)據(jù)的處理和分析需要新穎的方法和工具支撐，尤其是在預處理、scRNA-seq 數(shù)據(jù)的空間重構、基于微陣列數(shù)據(jù)的細胞類型去卷積、空間高變基因的識別、細胞間相互作用的推導等。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。對于未進行轉錄組測序的 smFISH 和 ISS 數(shù)據(jù)，可通過 scRNA-seq 數(shù)據(jù)估算空間數(shù)據(jù)中未分析的基因的表達模式。此外，“空間轉錄組學”這一術語的變體，也用于描述將轉錄本定位到細胞器的技術（例如 APEX-seq），盡管該技術沒有記錄任何空間坐標。發(fā)展空間轉錄組10x? Genomics空間轉錄組用于文庫構建的每張載玻片上有四個捕獲區(qū)域，每個捕獲區(qū)域的大小為6.5x6.5mm。

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。

空間基因表達技術能夠在保留空間背景信息的同時，多方位測量轉錄組譜。然而，現(xiàn)有的分析方法并沒有解決技術分辨率有限或有效利用空間信息的問題。來自美國的科研團隊開發(fā)了BayesSpace，這是一種完全貝葉斯統(tǒng)計方法，它使用來自空間鄰域的信息來增強空間轉錄組數(shù)據(jù)的分辨率并進行聚類分析。BayeSpace通過使用的Bioconductor SingleCellExperiment數(shù)據(jù)結構將預處理數(shù)據(jù)作為輸入，無縫集成到空間轉錄組分析工作流中，輸出同樣存儲在SingleCellExperiment對象中，該對象可用于下游分析。歐易生物具有上百例空間轉錄組項目執(zhí)行經驗，致力通過質量的服務，助力各位科研工作者取得新的突破?？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。

1. 10x Genomics公司提供的Visium空間基因表達解決方案是目前可選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?？臻g轉錄組是一項前沿技術，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?？臻g轉錄組數(shù)據(jù)分析軟件開發(fā)語言統(tǒng)計情況。發(fā)展空間轉錄組使用

空間轉錄組學和 10X Visium 依靠這種微陣列技術，區(qū)別在于微陣列載玻片上的組織上的轉錄本信息。浙江歐易生物空間轉錄組使用

BayesSpace是一種基于空間轉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允許對聚類結構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)結構將預處理數(shù)據(jù)作為輸入，無縫集成到空間轉錄組分析工作流中，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。浙江歐易生物空間轉錄組使用

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