? ? ? ? ? 空間轉(zhuǎn)錄組自從登上2020年Nature Methods 年度技術(shù)的封面以來，該技術(shù)一直都有重量級的文獻(xiàn)報道，并且刊登都是高分國際期刊雜志，頻繁登臨Cell、Science、Nature等高分期刊，據(jù)不完全統(tǒng)計利用10x visium 空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)已發(fā)表60+文獻(xiàn)，這些文獻(xiàn)平均影響因子15分左右，可見該技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域代表目前科學(xué)技術(shù)應(yīng)用，空間轉(zhuǎn)錄組從空間維度闡述轉(zhuǎn)錄組基因表達(dá)在不同組織區(qū)域的異質(zhì)性，甚至揭示單細(xì)胞分辨率空間上細(xì)胞異質(zhì)性，在生長發(fā)育（育種）、抗逆應(yīng)激（生物脅迫和非生物脅迫）、免疫反應(yīng)和致病機(jī)理、生物進(jìn)化、輔助腫瘤精準(zhǔn)治療、性別分化等幾個領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。

?圖1 空間轉(zhuǎn)錄組已發(fā)表參考文獻(xiàn) （data from PubMed &?10x genomics）

? ? ? 百邁客作為國內(nèi)首批引進(jìn)10x visium?空間轉(zhuǎn)錄組測序平臺，目前累計成功制備50余種組織類型、1000+例的空間轉(zhuǎn)錄組樣本，覆蓋的物種不僅包括人和鼠，還覆蓋了其他一些哺乳動物、昆蟲、水產(chǎn)動物等，同時在植物上百邁客也是率先突破了植物空間轉(zhuǎn)錄組應(yīng)用難題，解決了植物組織冷凍包埋、冷凍切片、組織優(yōu)化等技術(shù)難點(diǎn)，已經(jīng)成功在擬南芥、水稻、大豆、小麥、玉米、蝴蝶蘭等植物上積累大量空間轉(zhuǎn)錄組經(jīng)驗?？梢哉綖閺V大老師提供植物空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)服務(wù)，提供完善的動植物時空多維解決方案。

百邁客空間轉(zhuǎn)錄項目經(jīng)驗

? ? ? ? 空間轉(zhuǎn)錄組最先開始應(yīng)用于人和鼠，其經(jīng)驗也是最成熟，文章報道也是最多的，百邁客目前開展的項目主要以人、小鼠、大鼠物種最多，已經(jīng)積累相當(dāng)足的經(jīng)驗，可以在常規(guī)器官組織和腫瘤上開展空間轉(zhuǎn)錄組項目，也積累很多非人鼠物種的經(jīng)驗，一起來看看百邁客在動植物上開展的項目情況。

表1?百邁客項目經(jīng)驗一覽表

? ? ? ?目前空間錄組技術(shù)不僅在醫(yī)學(xué)上得到大量應(yīng)用，越來越多人關(guān)注農(nóng)學(xué)方面在空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)上的突破，百邁客已經(jīng)完成了空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)在動物植物上的突破，隨著項目的開展，相信更多水產(chǎn)、海洋生物也會利用該技術(shù)進(jìn)行相關(guān)前沿研究。憑借豐富的經(jīng)驗，百邁客可以為各位老師提供不同物種、不同組織類型的空間轉(zhuǎn)錄組測序服務(wù)，顯然還有很多物種、很多組織類型需要探索空間維度的基因表達(dá)特征，探索時空維度科學(xué)研究。接下來就為各位老師展示百邁客空間轉(zhuǎn)錄組部分實例數(shù)據(jù)：

百邁客空間轉(zhuǎn)錄組實例數(shù)據(jù)

? ? ? ? 無論開展何種物種空間轉(zhuǎn)錄組測序，首先我們要完成組織的冷凍切片才能夠保證后續(xù)實驗順利開展，基于大量項目的開展，百邁客已經(jīng)擁有不同級別冷凍機(jī)和完善的冷凍組織切片流程，以及經(jīng)驗豐富的實驗員，可為您提供完美的冷凍組織切片、FFPE組織切片等服務(wù)。

圖2.?百邁客空間轉(zhuǎn)錄組部分動物冷凍組織切片HE染色

圖3.?百邁客空間轉(zhuǎn)錄組部分植物冷凍組織切片甲苯胺藍(lán)染色

 

植物的組織透化和基因檢出率可達(dá)到動物的水準(zhǔn)，并且數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以與組織形態(tài)保持一致，基本上植物植物空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)難點(diǎn)和突破點(diǎn)，百邁客已經(jīng)一一攻克這些難點(diǎn)，完成植物在空間實現(xiàn)了高通量測序和數(shù)據(jù)分析。

空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)已經(jīng)在動植物中都得廣泛應(yīng)用，主要在圍繞疾病空間異質(zhì)性、時空圖譜、生長發(fā)育、物種進(jìn)化、抗逆應(yīng)激幾個方面。那如何快速實現(xiàn)空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)應(yīng)用，在這里我們給老師提供了部分案例，幫助老師快速登上空間轉(zhuǎn)錄組的“高鐵”。

空間轉(zhuǎn)錄組在動植物中的應(yīng)用

（1）疾病空間異質(zhì)性，Cell 2020

為了確定皮膚鱗狀細(xì)胞癌(cSCC)的細(xì)胞組成和結(jié)構(gòu)，該研究團(tuán)隊對10對配對的人體鱗狀細(xì)胞癌組織和正常組織單細(xì)胞RNA測序、空間轉(zhuǎn)錄組和多路離子束成像。識別到四個細(xì)胞亞群，三個正常細(xì)胞亞群以及一個定位于纖維血管邊緣的腫瘤特異性角化細(xì)胞(TSK)群?？臻g轉(zhuǎn)錄分析揭示了TSK細(xì)胞作為細(xì)胞間通信的樞紐。最后，人類腫瘤異種移植物的單細(xì)胞特性和體內(nèi)CRISPR篩選確定了特異性腫瘤富集基因亞群和相互作用網(wǎng)絡(luò)在腫瘤發(fā)生中的重要作用。

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圖4.?皮膚鱗狀細(xì)胞癌(cSCC)時空特異性

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（2）時空圖譜，Sci. Adv. 2020

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通過使用全腦空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)基于對空間定義特征的無偏識別來生成成年小鼠大腦的系統(tǒng)分類。研究發(fā)現(xiàn)分子信息足以推斷大腦的復(fù)雜而詳細(xì)的神經(jīng)解剖組織結(jié)構(gòu)。無監(jiān)督分類顯示了特定于區(qū)域和層的子區(qū)域，在等皮層和海馬體以及紋狀體的新亞區(qū)。分子圖譜進(jìn)一步支持了從單細(xì)胞RNA圖譜中表征神經(jīng)元的空間特性，并提供了使用最小基因集（大腦調(diào)色板）為大腦添加注釋的資源?？傊狙芯拷⒘艘粋€分子圖譜來正式定義大腦區(qū)域的空間組織，包括用于映射和靶向離散神經(jīng)解剖結(jié)構(gòu)域的分子代碼，通過空間維度直觀詮釋了大腦組織不同空間區(qū)域特征，為剖析大腦組織提供了全面的時空圖譜。

 

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圖5.?小鼠大腦時空圖譜

 

（3）生長發(fā)育，?Cell 2020, Cell 2021, NC 2021

細(xì)胞在空間位置的異質(zhì)性，對于干細(xì)胞分化、組織發(fā)育和再生起著重要作用，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)已經(jīng)在人的胚胎心臟、胚胎腸道和雞的胚胎心臟發(fā)育中得到應(yīng)用，探明了胚胎發(fā)育的動態(tài)過程，空間組學(xué)發(fā)展可以清晰的描繪胚胎發(fā)育的藍(lán)圖。

圖6.?空間轉(zhuǎn)錄組揭示胚胎生長發(fā)育藍(lán)圖

 

（4）物種進(jìn)化?詳情可以了解百邁客新品-植物空間轉(zhuǎn)錄組挑戰(zhàn)與機(jī)遇

從時間和空間上探討物種進(jìn)化過程中細(xì)胞類型的保守性和多樣性，從微觀上探究組織及細(xì)胞進(jìn)化過程。促進(jìn)育種，培育優(yōu)良作物種苗，特別是在植物上，可以有利地研究同源物種和不同源物種之間的進(jìn)化趨同關(guān)系。

圖7.?空間轉(zhuǎn)錄組在物種進(jìn)化上的應(yīng)用

圖8.?空間轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合單細(xì)胞多組學(xué)參考文獻(xiàn)

百邁客空間轉(zhuǎn)錄組優(yōu)勢

 

多物種：人、鼠、哺乳動物、植物等多物種均可開展空間轉(zhuǎn)錄組檢測服務(wù)

多樣本類型：冷凍組織、FFPE組織多種組織類型都可以實現(xiàn)空間轉(zhuǎn)錄組測序

設(shè)備全：擁有冷凍切片機(jī)、石蠟切片機(jī)、多系統(tǒng)熒光顯微鏡，可滿足多樣本空間轉(zhuǎn)錄組高通量測序，一次性多通道、多樣本，實現(xiàn)高效空間轉(zhuǎn)錄組測序服務(wù)

經(jīng)驗豐富：國內(nèi)首批引進(jìn)10x visium?空間轉(zhuǎn)錄組測序平臺，目前累計成功制備50余種組織類型、1000+例的空間轉(zhuǎn)錄組樣本

強(qiáng)大生信分析：可提供基本分析和高階分析，滿足個性化調(diào)整

全套服務(wù)：組織樣本切片、固定、透化、建庫、測序、數(shù)據(jù)分析全套服務(wù)

單細(xì)胞和空間云分析平臺：百邁客云平臺已經(jīng)研發(fā)快速高效的云平臺，可高效呈現(xiàn)高質(zhì)量文章圖表和對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘；

空間轉(zhuǎn)錄組&單細(xì)胞聯(lián)合分析：空間轉(zhuǎn)錄組多組學(xué)聯(lián)合分析，可近似實現(xiàn)單細(xì)胞分辨率空間轉(zhuǎn)錄組基因表達(dá)特征，交互式分析。

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