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时空转录组

Stereo-seq是国内生命科学龙头机构华大自主研发的时空转录组技术,该技术基于DNA纳米球(DNA Nano Ball, DNB)开发,是具有高通量、超高分辨率、大视场的原位全景式技术,可以实现同一样本在组织、细胞、亚细胞、分子“四尺度”同时进行空间转录组分析[1]。该技术通过时空芯片捕获组织中的mRNA,并通过空间条形码(Coordinate ID, CID)还原回空间位置,实现组织原位测序,为深入地了解细胞的基因表达及形态与局部环境之间的关系建立强大的研究基础[2]。


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纳米级分辨率
实现亚细胞级分子定位
Stereo-seq 技术的检测分辨率可达到500 nm,实现对单个细胞及分子信息进行空间定位和检测。
纳米级分辨率
厘米级全景视场
定制芯片满足不同组织需求
Stereo-seq 标准Stereo-seq 芯片大小为1 cm × 1 cm,同时可依据组织大小定制不同尺寸的芯片。
厘米级全景视场
Stereo-seq
实现更高的分辨率和捕获率
Stereo-seq技术与已报道的其他时空技术相比,在分辨率及捕获区域等诸多方面都有重大突破。
更高的分辨率和捕获率
纳米级分辨率
厘米级全景视场
更高的分辨率和捕获率

技术流程

样本制备

样本制备

对组织样本进行冷冻、OCT包埋和切片,并将其铺贴到时空芯片。每张芯片(1 cm × 1 cm)含有 4 × 10^8个带空间坐标的数据点,每个数据点的直径为220 nm,两个数据点的中心相距500 nm。

组织透化与文库构建

组织透化与文库构建

时空芯片上装载具有空间坐标信息的捕获探针,对组织切片进行固定和透化后,探针在芯片上原位抓取组织细胞释放的 mRNA 分子,随后进行cDNA合成与扩增。收集扩增后的cDNA,作为模板构建测序文库。

测序

测序

用华大DNBSEQ系列高通量测序仪完成测序。

数据分析及可视化

数据分析及可视化

您可以使用时空云平台(STOmicsCloud)在线上进行数据分析及可视化。您也可使用Stereo-seq分析流程软件包(SAW)自行进行数据处理获得基因的空间表达矩阵;矩阵可用于下游个性化分析。

时空转录组
时空多组学

STOmics® Stereo-seq 透化试剂套装


STOmics®Stereo-seq 透化试剂套装是用于摸索组织切片最佳透化时间的预实验试剂套装。Stereo-seq芯片P(透化测试芯片)上载有核苷酸捕获探针,与组织切片结合后通过探针原位抓取组织内的mRNA分子,再利用带有荧光标记的核苷酸进行cDNA合成。研究人员通过荧光显微成像可以快速判断特定组织的最佳透化时间(详细产品信息请查看附录1)。选择最佳的透化条件,更利于mRNA捕获,在组织移除干净且保持相同成像条件(包括亮度和曝光等条件)的情况下,以组织形态完整,荧光值最强且无弥散为最佳透化时间的判断标准。透化3min时,组织呈现同一皮层亮度不均匀的情况,说明透化不充分;透化12min时,细节清晰,信号均匀,亮度最大;透化24min时的信号弱于透化12min的信号;因此,最佳的透化时间是12min。

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STOmics® Stereo-seq 转录组试剂套装


STOmics® Stereo-seq 转录组试剂套装是用于构建组织切片全转录本 3'端文库的试剂套装。Stereo-seq 芯片 T(时空 poly-T 芯片)上载有具有空间坐标信息的捕获探针,与组织切片结合后通过探针原位抓取组织内的mRNA分子并进行cDNA合成。研究人员通过DNBSEQ测序和STOmics®配套的可视化分析工具,可获取特定样本超高分辨率下的空间转录组信息。


配合使用Stereo-seq 建库试剂盒,可获得Stereo-seq 测序文库。高效的生化实验流程,强大的可视化分析工具,造就了超高分辨率的时空组学。


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通过将多重免疫荧光(mIF)染色方法融入标准 Stereo-seq 转录组实验流程中,Stereo-seq 技术可对同一组织切片的RNA和蛋白质进行共检测,并在单细胞分辨率水平下实现多重蛋白的空间可视化。在不影响mRNA捕获的前提下,基于蛋白组图像和转录组数据的整合分析,研究人员可更深入地评估样本价值,解析复杂的病理和生理过程。


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技术流程——超高分辨率的空间转录组与蛋白组共检测



生信分析工具


Stereo-seq时空组学技术为用户提供多种数据分析解决方案,除云端STOmics Cloud方案可通过用户回传测序数据及图像文件,实现数据云端分析及可视化展示之外,线下ImageStudio+SAW+StereoMap组合方案亦可对芯片进行图像处理、数据分析、可视化展示及结果调整等操作。

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案例分析

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3K水稻重测序&泛基因组研究

研究背景
研究策略
通过对不同性别和年龄的人群队列的下肢肌肉活检样本中的387,000多个细胞/细胞核的深入分析,详细描述了细胞群体在衰老过程中的变化,发现了老年人群中新出现的细胞群体,并揭示了这些变化背后的细胞特异性特征和多细胞间的网络互动特性。本研究涵盖不同性别和年龄人群的骨骼肌多模态单细胞图谱,为我们揭示了肌肉老化的奥秘...
最初测序3,024份水稻样本,后来进行质控过滤掉14份,最终保留3,010份水稻样本进行深度研究。3K RG测序数据比对到参考基因组日本晴Nipponbare上检泌SNPs、InDels。合并Nipponbare基因组序列和无冗余的新组装的基因组序列构建泛基因组。利用测序深度>20X,比对深度>15X的453个水稻材料进行SVs和PAVs分析。a. 基因家族PAVsb. 泛基因组和一个单独旳基因组旳组成成份c. 基于500个随机筛选旳水稻基因组模拟泛 基因组和核心基因组d. 核心和分散式基因家族比例e. 两个品系间基因家族平均数量差异f. 5733主要群组不平衡基因家族特性
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