企业商机
空间转录组基本参数
  • 品牌
  • NovelBio,烈冰生物,NovelBrain,PanoC
  • 服务项目
  • 科研(临床)检测服务
空间转录组企业商机

空间转录组测序在病理学中,通过添加基因表达维度,得出形态学结论,通过观察基因表达区域,了解可能发生假阴性/假阳性的位置; 在免疫学,研究免疫细胞浸润、不同区域的免疫细胞中的基因表达特征;免疫群体扩散、不同类型免疫细胞的空间位置解析; 在神经科学,研究大脑皮层层状组织解析,揭示大脑皮层的结构-功能关系,正常vs.疾病大脑结构特征分析与疾病相关的基因表达于特定的大脑皮层; 在发育生物学,通过解析每个发育阶段不同解剖区域特有的基因表达特征,解析组织中与形态形成相关基因;丰富基因表达的空间注释信息,创建组织发育的空间细胞图谱。测序可准确地分析基因表达差异、基因结构变异、筛选分子标记(SNPs或SSR)等生命科学重要问题。广州高通量测序空间转录组数据分析

烈冰配置了LEICA CM1950冷冻切片机,搭配切片经验丰富的实验团队,可以提供一致性更高、实验操作更精细的冷冻切片准备方案,保持密切高效的沟通,设计更适合的实验方案,确保每一个实验细节有效进行;烈冰升级配置尼康相差显微镜和CCD成像系统,更高清分辨率解析组织切片原始图像信息,10X,20X,40X,60X更多物镜选择,为不同大小的样本提供更清晰的图像,更精细的图像信息采集、拼接策略,为样本内微小区域的组织学提供更清晰的影像;青岛烈冰科技空间转录组数据分析空间转录组测序因其强大的探究疾病--细胞--基因的关系,一度成为高通量测序技术的“天花板”。

10XVisium的实验主要分为两部分:组织学板块和组学板块。组织学板块包括样品的包埋、切片、固定、染色及成像,记录切片的形态学信息;组学板块包括cDNA的合成、扩增、接头连接和测序,记录切片的转录本信息和空间位置信息。具体实验流程如下:A、切片制备和优化:取新鲜组织、冷冻、切片,并进行HE染色成像,优化确定切片是否覆盖靶向区域。B、切片固定和透化:将组织切片放置在含有与RNA结合捕获探针的载玻片上,并进行固定和透化,使细胞中的mRNA得到释放,并结合到相应的捕获探针上,从而获取基因表达信息。C、逆转和文库构建:以捕获的RNA为模板,进行cDNA合成,和测序文库制备。D、高通量上机测序:对制备好的测序文库,进行二代高通量短读长测序。E、数据可视化分析:结合HE结果,确定哪些基因有表达,表达量高低,以及这些基因的空间位置信息

细胞在组织样本中的相对空间位置关系对于了解疾病病理学非常重要。但是scRNA-Seq在单细胞悬液制备的过程中破坏了细胞的空间结构,无法给出固态异质化组织中细胞空间排布信息。而空间转录组可以解决这个问题,通过记录组织切片细胞的空间信息,捕获组织切片中的组织学信息;通过免疫荧光进行蛋白组检测,将基因表达谱映射回组织样本中的原始位置,同时获得细胞/基因的空间表达特异性。该技术可以为神经科学,发育生物学,免疫生理学等领域的研究提供组织和基因表达情况的新视角。全线搭建10x Genomics空间转录组测序平台。

生命科学研究的目的之一就是为了解决细胞和组织以及该组织如何影响功能这一难题。测序技术可提供特定条件下某些 组织中基因的表达信息,不仅可以推断出相应未知基因的功能,揭示特定调节基因的作用机制,而且可以辨别细胞的类型和异质性,为疾病诊断提供理论依据。但由于研究的深入或具体研究方向和内容的不同,传统的转录组测序技术显然不能够满足科研工作者们强烈的好奇心,更加直观地反映组织中基因的表达情况,随即单细胞转录组测序(Single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)、空间转录组(Spatial transcriptomics,ST)测序等一系列技术应运而生。截至2021年10月,烈冰助力发表空间转录组测序文章近20篇。南京scRNA空间转录组服务机构

烈冰空间转录组,多平台任意选择,随心组合,优化您的科学研究,助力探索新的科学视角。广州高通量测序空间转录组数据分析

空间组学可以应用的方向:1.可以鉴定到疾病的空间位置异质性:对于阿尔茨海默症的研宄可以探索到小神经质细胞趋向于阿尔茨海默神经班。 2.建立空间转录组图谱构建个人空间转录组图谱将极大提升科研人员对生物体组织间的细胞差异。3、描述胚胎发育及空间蓝區胚胎发育的动态过程是科研人员一直为之着迷的,空间组学发展可以清晣的描绘胚胎发育的蓝图。除了皮肤、胰腺和骨头组织外,其余样本类型均可开展10xGenomics空间转录组研究。10xGenomics公司已经测试完毕的组织类型有:人:心胜、肾胜、卵巢、乳房、淋巴结、大脑、大肠、肺、脾脏小鼠:大脑、眼睛、心胜、肾胜、大肠、肝脏、肺、卵巢,四头肌、小肠、脾胜、胃、翠丸、甲状腺、舌头大鼠:大脑、肾脏、心脏广州高通量测序空间转录组数据分析

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