福建宣传空间转录组

空间转录组（Spatial Transcriptomics）就是将基因的表达情况与关注的组织切片的免疫化学染色图像进行整合，从而将组织内不同细胞的基因表达信息定位到组织的原始空间位置上去，进而直接观测组织中不同部位功能区基因表达的差异。空间转录组技术利用了常规的原位技术和组学技术两方面的优势。目前已发表的关于空间转录组技术有主要有 Spatial Transcriptomics, Slide-seq, LCM-seq, seqFISH, MERFISH, Liver single cell zonation, Geo-seq 和 Tomo-seq, 涉及物种有人、小鼠、果蝇、秀丽隐杆线虫、斑马鱼、拟南芥、杨树和云杉等。分享欧易生物在空间转录组样本处理、实验和数据挖掘上的成功经验，助力各位科研工作者取得新的突破。福建宣传空间转录组

什么是空间转录组？空间转录组是一种用于从空间层面上解析RNA-seq数据的技术，从而解析单个组织切片中的所有mRNA。空间条形码逆转录oligo(dT)引物在显微镜载玻片表面的有序附着，使得在mRNA样品处理和后续测序过程中位置信息的编码和获取成为可能。单细胞RNA测序或组织样本RNA测序，均无法为研究人员提供精确的空间信息。通过空间转录组技术可获取组织中具体的位置的转录信息，为研究和诊断提供有效数据支撑。欧易生物具有上百例空间转录组项目执行经验，致力通过质量的服务，助力各位科研工作者取得新的突破。福建宣传空间转录组通过培训系统掌握空间转录组测序原理和方案设计思路，助力科学研究。

10x Genomics空间转录组技术的准确性高吗？下图是一个将10x Genomics空间转录组技术应用于小鼠海马体研究的案例。A图为脑组织切片的HE染色结果，从10x Genomics空间转录组分析结果中，可以清晰看到Tmsb4x（B图）和Selenow（C图）在海马体区域高表达，和已知的研究结果一致性较高。开展10x Genomics空间转录组需要做哪些准备？空间转录组是一项十分前沿的技术，涉及到很多细节方面的准备工作，例如组织类型的选择、前期预实验的设计、病理区域的确认等一系列内容。而且实验中存在很多不确定性因素，处理不慎容易导致整个项目失败。

1. 10x Genomics公司提供的Visium空间基因表达解决方案是目前可选的一个高通量空间转录组的商业化解决方案。该解决方案可以轻松地将空间转录组学技术应用到组织切片和染色的标准方法中，从而研究空间分辨率下整个转录组mRNA的表达情况，同时在同一组织切片中获得组织学相关信息。空间转录组是一项前沿技术，涉及到很多细节方面的准备工作，例如组织类型的选择、前期预实验的设计、病理区域的确认等一系列内容。而且实验中存在很多不确定性因素，处理不慎容易导致整个项目失败。空间转录组这对于发育生物学等众多领域的研究都具有重要的意义。

空间转录组的方法和技术有哪些？广义上讲，现有的生成空间分辨转录组学的方法可分为四类：用于空间重建的计算策略和组学实验的组合，使用激光捕获显微切割（LCM）结合高通量进行直接测量，使用荧光物质的基于图像的原位转录组学 ，以及基于寡核苷酸的空间条形码再加上高通量。每种方法都有其优点和缺点。空间重构的计算策略：这种计算方法可以充分利用内在基因表达模式或共表达的趋势，从单个细胞的大量转录组数据中重构细胞间的环境。然而，这些推论方法在某些情况下*呈现空间趋势或特定组织的总体布局。基于LCM的方法：基于LCM的转录组学或基因组学成功地获得了单个细胞的空间转录组，尽管其通量很低，但是在可以标记成千上万个单个细胞位置的多路复用条形码策略可行之前，将少量细胞的数据粗略地整合到构成***的巨大背景中，可能具有一定价值。基于图像的原位转录组学：基于图像的原位转录组学在很大程度上增加了可检测区域，但也存在一些问题，例如几种smFISH方法很难从包括信号干扰、转录本积累等复杂背景中提取单个细胞。空间条形码加高通量：费用较高且无法在单个细胞中获得转录组。10X Genomics 继单细胞测序后也推出了空间转录组测序技术。福建宣传空间转录组

空间转录组细胞通讯分析方法简介及实操。福建宣传空间转录组

BayesSpace是一种基于空间转录组模型的聚类方法，通过对基因表达矩阵的低维表示进行建模并通过空间先验鼓励相邻点属于同一簇来实现空间聚类。与以前的方法相比，BayesSpace允许对聚类结构和错误项进行更灵活的规范。BayeSpace通过***使用的Bioconductor SingleCellExperiment数据结构将预处理数据作为输入，无缝集成到空间转录组分析工作流中，输出同样存储在SingleCellExperiment对象中，该对象可用于下游分析。BayesSpace增强的空间聚类提供了一个更高分辨率的组织类型图。值得注意的是，增强后的空间聚类识别了沿**边界的淋巴组织区域和可能的免疫浸润到**中的区域，这些区域在原来的分辨率下是无法辨别的。福建宣传空间转录组

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