空间转录组测序的数据分析基本分为三个阶段:1.数据的预处理部分;2.Spot点阵的分群与定义;3.Spot分群的功能与生物学价值。每一个部分都不可或缺,其结果都对后续的分析结果有重要影响。由于空间转录组的序列结构与单细胞转录组测序的左端序列结构是非常接近的,都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕获区域这样的设计。右...
查看详细 >>所谓的高通量测序技术,又名大规模平行测序,是将DNA(或者cDNA)随机片段化、加接头,制备测序文库,通过对文库中数以万计的克隆(colony)进行延伸反应,检测对应的信号并获取序列信息。与传统测序法相比,高通量测序技术在处理大规模样品时具有强大的优势,又快(两天)又多(数百万克隆),成为目前组学研究的主要技术。单细胞测序是一个系统的工程...
查看详细 >>单细胞多组学带来的突破不但改进了实验过程,还帮助科学家在健康和疾病研究的关键领域取得新进展。那些过去从转录平均值或单项参数读取中无法获得的新发现正在改变我们对疾病的认识。从鉴定新的细胞类型和状态,到揭开疾病用药应答和耐药的潜在机制,单细胞测序正在推动突破性的研究,有望改变生物学和医疗。无论是无法解释的疾病,还是人体或自然界中尚未探索的系统...
查看详细 >>基于10XGeomics动态微流控技术,利用Tn5转座酶酶切开放染色质,形成短片段,单细胞ATAC测序在表观基因组学水平上,揭示单细胞染色质的可及性问题,区分细胞异质性,获得开放染色质的位置、转录因子的结合位点、核小体的调控区域和染色质状态等信息,是单细胞表观遗传学的重要突破:分析每个细胞数千个独特的染色质开放区域,识别细胞类型和细胞状态...
查看详细 >>如在现有研究方法基础上,进行特定亚细胞区域的蛋白质组学、相互作用蛋白质组学以及某种特定翻译后修饰类型的蛋白质组学的研究等。这将有助于诸多生化过程以及致病机理的全新认识与发现。随着基于单细胞蛋白质组学质谱研究方法的不断发展,单细胞分析方法的灵敏度、蛋白质的覆盖度、细胞通量、空间分辨率以及多组学的兼容能力会不断突破我们的认知极限。更重要的是,...
查看详细 >>作为2019年的明星技术之一,10x Genomics单细胞测序凭借其高通量、低成本、易操作、稳定性高等优势一直保持着高热度,目前利用该平台发表的文章已达500多篇。空间转录组技术优势:实现基因表达数据与空间定位信息的结合,解析多种类型组织切片样本中基因表达谱;无需组织解离,保留组织结构及细胞微环境,鉴定异质性组织中细胞类型,避免相关偏好...
查看详细 >>其实,空间转录组的概念早就已经存在了,目前已经发表的空间转录组技术有Slide-seq,LCM-seq,seqFISH,MERFISH,Liversinglecellzonation,Geo-seqandTomo-seq。但是这些方法存在操作复杂、检测精度不准确、基因和细胞检测量的限制等问题。10xGenomics公司升级spatialT...
查看详细 >>空间转录组研究的的必耍性:研究单细胞是想要探究细胞间的异质性,但是常规的单细胞是将细胞解离成单细胞悬液,然后利用单细胞分离技术(微孔,微板,液滴)等方法实现单细胞建库,这里比较大的问题是是细胞失去了原本在组织的空间信息。然而这个空间信息在实际研究中是非常重要。特别是在研究细胞命运机制及细胞谱系发生空间位置的信息显得尤为重要,因此发展空问转...
查看详细 >>冰冻切片的空间转录组测序在RNA捕获、文库构建方面,需要将组织切片贴合在带有mRNA结合捕获探针的载玻片上,通过甲醛固定、H&E染色得到组织切片的形态结构。再进行透化处理,使细胞中的mRNA释放,并结合到芯片相邻的捕获探针上。将捕获的mRNA反转录合成cDNA并构建测序文库进行上机测序,从而获取基因表达信息。总体来说,空间转录组的实验流程...
查看详细 >>在转录组学领域,空间转录组也开辟了新世界。Nature Methods在今年1月份将空间转录组学评价为2020年度方法,空间转录组方法近几年越来越受到欢迎,它将带领组学在生物学的研究上进入新的阶段。从转录组测序到实现单细胞转录测序,这一过程为精确认识不同细胞类型提供了巨大的帮助。现在,新的空间转录组方法不仅带来转录组信息,同时还提供空间信...
查看详细 >>烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台,针对庞大的单细胞测序数据,能够实现细胞类型鉴定的快、精、准:一键导入genelist构建个性化基因列表;轻松一点即可展示Marker基因的Featureplot;任意修改Cluster的颜色和名称助力高效鉴定细胞类型;一键获得t-SNE图、Heatmap和Violin图:轻松...
查看详细 >>为同时获得空间表达和组织学背景信息,该方案首先将FFPE组织切片置于Visium基因芯片上进行组织学染色和成像,然后利用切片下方Visium基因芯片上的探针进行表达定量。由于FFPE样本通常存在RNA高度降解的问题,针对FFPE样本的Visium空间基因表达解决方案无法像新鲜冻存组织样本一样利用完整mRNA具有的poly(dA)序列进行m...
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