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陜西空間轉錄組應用

來源: 發布時間:2023-07-19

生命科學研究的目的之一就是為了解決細胞和組織以及該組織如何影響功能這一難題。測序技術可提供特定條件下某些 組織中基因的表達信息,不僅可以推斷出相應未知基因的功能,揭示特定調節基因的作用機制,而且可以辨別細胞的類型和異質性,為疾病診斷提供理論依據。但由于研究的深入或具體研究方向和內容的不同,傳統的轉錄組測序技術顯然不能夠滿足科研工作者們強烈的好奇心,更加***且直觀地反映組織中基因的表達情況,隨即單細胞轉錄組測序(Single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)、空間轉錄組(Spatial transcriptomics,ST)測序等一系列技術應運而生。10X Visium空間轉錄組的實驗主要分為兩部分:組織學板塊和組學板塊。陜西空間轉錄組應用

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。已經發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據,我們構建了SpatialDB數據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。空間轉錄組學技術的發展和空間基因表達數據的快速積累是未來的發展趨勢。我們將繼續收集新的技術和數據集來更新SpatialDB。此外,我們將整合更多的工具和數據源來分析數據. 應用空間轉錄組報價對于 EDA 以外的任務,用戶仍然經常需要學習新的語法,轉換對象類型,空間轉錄組學仍然面臨許多挑戰。

廣義上來說,目前一共有4種解析“空間性轉錄組”的策略:2.第一種是利用計算機算法,根據單細胞轉錄組數據來模擬重構組織的空間形態。例如Seurat,這是一個在單細胞數據分析中***用到的R包,我們可以利用scRNA-seq數據,加上對markegene進行原位測序的結果來重構組織的空間信息。3.第二種,激光顯微切割+二代測序(LCM+NGS)。這種技術對儀器和實驗人員的操作要求較高,而且獲取的通量也比較低,如果組織非常珍貴或者研究的內容十分精細,可以考慮這個。但是這種策略比較難被官方干運用。4.第三種策略,就是基于高分辨圖像的原位測序。**經典的是smFISH當然,這種方法的通量比較低。當然隨著技術的發現,剛發布的FISH-seq技術通過多輪雜交的方式,已經把測序通量提高到了10000+個轉錄本。5.***就是“基于空間條形碼(spatialbarcodes)的空間轉錄組技術。本文主要討論的也就是這種技術。后面主要討論的都是基于這種策略。

    轉錄組技術的發展主要經歷了三個重要的階段:一個階段是對大量混合細胞進行轉錄組測序,該方法獲得的是大量細胞的基因平均表達水平,雖然推進了對細胞群體的特性認識,但無法獲知群體內特定細胞的基因表達情況;第二個階段是單細胞轉錄組測序,該技術對細胞基因表達的認識推進到單細胞的層面,目前已在新細胞類型的發現,揭示細胞異質性等方面展現出優勢。但由于單細胞懸液的獲得需要對組織進行酶解,懸液中的單細胞失去了組織空間位置信息,導致有些單細胞在酶解過程中或離開特定微環境后,基因表達譜會發生變化,且某些特殊形態的細胞,如大腦中結構復雜的神經元和神經膠質細胞,難以通過組織酶解獲取;而空間轉錄組測序可以同時獲得細胞的空間位置信息和基因表達數據,且不需要制備細胞懸液,進一步推進了對組織原位細胞真實基因表達的研究,為組織細胞功能、微環境互作、發育過程譜系追蹤、疾病病理學等多個領域提供了重要的研究手段。 空間轉錄組技術重點為特殊的載玻片。

空間轉錄組主要是研究細胞或組織中基因的表達模式和調控機制。它通過將細胞或組織中的RNA分子與其所在的空間位置相對應,可以提供關于基因表達的空間信息。這種技術可以幫助研究人員了解細胞或組織中不同基因的表達水平、細胞類型的分布以及基因調控網絡的組織結構。通過空間轉錄組,研究人員可以揭示細胞和組織的功能和發育過程中的基因表達動態,以及與疾病相關的異常基因表達模式。空間轉錄組是指在細胞或組織中,基因在空間上的表達模式。基因是生物體內負責遺傳信息傳遞和表達的基本單位,而空間轉錄組則描述了基因在細胞或組織中的空間分布和表達水平。本次培訓班旨在跟廣大科研工作者介紹空間轉錄組的研究熱點和方案設計。云南空間轉錄組價格

空間轉錄組的組學板塊包括cDNA的合成、擴增、接頭連接和測序,記錄切片的轉錄本信息和空間位置信息 。陜西空間轉錄組應用

空間基因表達技術能夠在保留空間背景信息的同時,***測量轉錄組譜。然而,現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了BayesSpace,這是一種完全貝葉斯統計方法,它使用來自空間鄰域的信息來增強空間轉錄組數據的分辨率并進行聚類分析。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范。陜西空間轉錄組應用

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