云南歐易生物空間轉(zhuǎn)錄組多少錢

10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)的準(zhǔn)確性高嗎？下圖是一個(gè)將10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)應(yīng)用于小鼠海馬體研究的案例。A圖為腦組織切片的HE染色結(jié)果，從10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組分析結(jié)果中，可以清晰看到Tmsb4x（B圖）和Selenow（C圖）在海馬體區(qū)域高表達(dá)，和已知的研究結(jié)果一致性較高。開展10x Genomics空間轉(zhuǎn)錄組需要做哪些準(zhǔn)備？空間轉(zhuǎn)錄組是一項(xiàng)十分前沿的技術(shù)，涉及到很多細(xì)節(jié)方面的準(zhǔn)備工作，例如組織類型的選擇、前期預(yù)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)、病理區(qū)域的確認(rèn)等一系列內(nèi)容。而且實(shí)驗(yàn)中存在很多不確定性因素，處理不慎容易導(dǎo)致整個(gè)項(xiàng)目失敗?？臻g轉(zhuǎn)錄組的組學(xué)板塊包括cDNA的合成、擴(kuò)增、接頭連接和測序，記錄切片的轉(zhuǎn)錄本信息和空間位置信息 。云南歐易生物空間轉(zhuǎn)錄組多少錢

當(dāng)前的技術(shù)主要有四種策略：1、基于組學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)合空間重建的計(jì)算策略。這種計(jì)算方法可以充分利用內(nèi)在基因表達(dá)模式或共表達(dá)的趨勢，從單個(gè)細(xì)胞的大量轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中重構(gòu)細(xì)胞間的環(huán)境。然而，這些推論方法在某些情況下*呈現(xiàn)空間趨勢或特定組織的總體布局。2、激光切割與NGS測序結(jié)合的策略。基于LCM的轉(zhuǎn)錄組學(xué)或基因組學(xué)成功地獲得了單個(gè)細(xì)胞的空間轉(zhuǎn)錄組，盡管其通量很低，但是在可以標(biāo)記成千上萬個(gè)單個(gè)細(xì)胞位置的多路復(fù)用條形碼策略可行之前，將少量細(xì)胞的數(shù)據(jù)粗略地整合到構(gòu)成***的巨大背景中，可能具有一定價(jià)值。3、基于熒光物質(zhì)原位的轉(zhuǎn)錄組學(xué)?；趫D像的原位轉(zhuǎn)錄組學(xué)在很大程度上增加了可檢測區(qū)域，但也存在一些問題，例如幾種smFISH方法很難從包括信號干擾、轉(zhuǎn)錄本積累等復(fù)雜背景中提取單個(gè)細(xì)胞。4、基于寡核苷酸的空間條碼加上NGS測序。費(fèi)用較高且無法在單個(gè)細(xì)胞中獲得轉(zhuǎn)錄組。云南什么是空間轉(zhuǎn)錄組空間轉(zhuǎn)錄組相關(guān)的顯微解剖技術(shù)通常分為兩類：機(jī)械和光學(xué)。

空間基因表達(dá)技術(shù)能夠在保留空間背景信息的同時(shí)，多角度測量轉(zhuǎn)錄組譜。然而，現(xiàn)有的分析方法并沒有解決技術(shù)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(tuán)隊(duì)開發(fā)了BayesSpace，這是一種完全貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法，它使用來自空間鄰域的信息來增強(qiáng)空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的分辨率并進(jìn)行聚類分析?；鶞?zhǔn)測試證明BayesSpace在識(shí)別具有相似表達(dá)譜的空間簇和提高空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)分辨率方面的效用，其既克服了有效利用空間信息進(jìn)行表達(dá)數(shù)據(jù)聚類的挑戰(zhàn)，又克服了目前空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)分辨率有限的問題。

空間轉(zhuǎn)錄組是在組織原位檢測基因表達(dá)的一種技術(shù)，與bulk RNA-seq或單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序相比，空間轉(zhuǎn)錄組避免了組織中細(xì)胞位置信息的丟失，使得我們在檢測基因表達(dá)的同時(shí)獲得基因在組織內(nèi)部的空間位置信息。正是由于空間轉(zhuǎn)錄組可以從多維度解析生物學(xué)過程的特點(diǎn)，近年來關(guān)于空間轉(zhuǎn)錄組無論是在技術(shù)開發(fā)，還是大規(guī)模應(yīng)用或商業(yè)化，都得到蓬勃發(fā)展。例如2019年4月，Science發(fā)文通過空間轉(zhuǎn)錄組揭示ALS（肌萎縮側(cè)索硬化癥，又稱漸凍癥）分子病理的時(shí)空動(dòng)態(tài)；2019年8月，Nature在線發(fā)表了景乃禾團(tuán)隊(duì)解析小鼠早期胚胎細(xì)胞的時(shí)空表達(dá)數(shù)據(jù)；2020年9月，Cell上發(fā)表了一篇利用空間轉(zhuǎn)錄組解析人鱗狀細(xì)胞*的文章；2021年1月，Science發(fā)表了將組織擴(kuò)展和原位RNA測序結(jié)合起來的新型空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)ExSeq；2021年4月，10x Genomics公司宣布了新一代FFPE空間轉(zhuǎn)錄組商業(yè)化解決方案。歐易生物具有上百例空間轉(zhuǎn)錄組項(xiàng)目執(zhí)行經(jīng)驗(yàn)，致力通過質(zhì)量的服務(wù)，助力各位科研工作者取得新的突破。

空間轉(zhuǎn)錄組是在組織原位檢測基因表達(dá)的一種技術(shù)，與bulk RNA-seq或單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序相比，空間轉(zhuǎn)錄組避免了組織中細(xì)胞位置信息的丟失，使得我們在檢測基因表達(dá)的同時(shí)獲得基因在組織內(nèi)部的空間位置信息。已發(fā)表的關(guān)于空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)有Slide-seq , LCM-seq , seqFISH, MERFISH , Liver single cell zonation , Geo-seq and Tomo-seq。這些方法或是在細(xì)胞數(shù)量上限制較大，或是存在有效測序深度不足等問題。正是由于空間轉(zhuǎn)錄組可以從多維度解析生物學(xué)過程的特點(diǎn)，近年來關(guān)于空間轉(zhuǎn)錄組無論是在技術(shù)開發(fā)，還是大規(guī)模應(yīng)用或商業(yè)化，都得到蓬勃發(fā)展。

空間轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)在進(jìn)行 HE 染色的同時(shí)需要保證獲取組織基因表達(dá)信息。河南歐易生物空間轉(zhuǎn)錄組報(bào)價(jià)

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 空間重構(gòu)的計(jì)算策略：這種計(jì)算方法可以充分利用內(nèi)在基因表達(dá)模式或共表達(dá)的趨勢，從單個(gè)細(xì)胞的大量轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中重構(gòu)細(xì)胞間的環(huán)境。然而，這些推論方法在某些情況下*呈現(xiàn)空間趨勢或特定組織的總體布局。基于LCM的方法：基于LCM的轉(zhuǎn)錄組學(xué)或基因組學(xué)成功地獲得了單個(gè)細(xì)胞的空間轉(zhuǎn)錄組，盡管其通量很低，但是在可以標(biāo)記成千上萬個(gè)單個(gè)細(xì)胞位置的多路復(fù)用條形碼策略可行之前，將少量細(xì)胞的數(shù)據(jù)粗略地整合到構(gòu)成***的巨大背景中，可能具有一定價(jià)值?；趫D像的原位轉(zhuǎn)錄組學(xué)：基于圖像的原位轉(zhuǎn)錄組學(xué)在很大程度上增加了可檢測區(qū)域，但也存在一些問題，例如幾種smFISH方法很難從包括信號干擾、轉(zhuǎn)錄本積累等復(fù)雜背景中提取單個(gè)細(xì)胞?？臻g條形碼加高通量：費(fèi)用較高且無法在單個(gè)細(xì)胞中獲得轉(zhuǎn)錄組。云南歐易生物空間轉(zhuǎn)錄組多少錢

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