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当空间转录组拥有百亿“像素”,领略华大时空STOmics的魅力 | 空间转录组专题

科技研究院-CZM 联川生物 2024-03-27



空间转录组是一项从空间层面上分析样本不同位置转录信息的技术。自从2020年被Nature Methods评为年度技术后,空间转录组技术在生物学、医学、农学等领域研究中的应用越来越广泛。

与单细胞转录组不同的是,基于测序的空间转录组为了保留细胞的位置信息,通常会在载体(如玻片)上构建带有空间索引的spot,每个spot都包含一个带条形码的DNA引物,该引物具有唯一性,能够标记spot的位置。将组织切片与载体表面接触,组织中的RNA与引物接触并结合,测序后,即可获得样本不同位置的转录组信息。由此可知,载体上的spot数量与密度将影响到捕获信息的精度。



过往由于技术特点与限制,文献中常见的空间转录组每mm2只有100个spot,结果通常是这样的:

(Wu R et al., 2021)

 或者这样:

 

(Meylan M et al., 2022)

但你是否能想象,如果空间转录组像相机一样拥有百万乃至百亿“像素”(spot),会是什么样的效果?

比如,这样:

或者这样:



甚至这样:


以上这些图片都是华大时空组学技术Stereo-seq的实测数据结果!



Stereo-seq是一项基于DNA纳米球测序芯片、可实现超高通量和超高精度的全景式时空转录组技术。其以原位测序的光刻蚀刻芯片为基础,实现高分辨率和大视场。

在标准芯片中,spot之间的中心距离为500 nm,每100 μm2即可提供多达400个组织RNA捕获点!每个spot包含标记位置信息的coordinate identity(CID)、唯一分子标识符(UMI)和polyT序列。冷冻组织切片在芯片上经过固定、透化,捕获带polyA尾的RNA,再进行逆转录和扩增、构建文库、测序、分析,即可获得该组织切片的空间转录组信息(图1)。

图1 Stereo-seq pipeline(Step 1,设计阵列芯片;Step 2,确定唯一的空间坐标CID;Step 3,UMI-polyT连接到每个spot以制备捕获探针;Step 4,从组织中原位捕获RNA;Step5,cDNA 扩增、文库构建和测序;Step6,数据分析。Chen A et al., 2022)

得益于极小的spot中心距离,Stereo-seq芯片每mm2具有4百万个spot,10cm*10cm的大芯片则有百亿量级spot!成功实现亚细胞级的分辨率,相比国际同类技术分辨率提升了40,000倍(图2)。

图2 相较于其他方法,Stereo-seq的spot更小(左上)、分辨率更高(右上)、每100 μm2spot数量更多(左下)、捕获区域更大(右下)。(Chen A et al., 2022)

Stereo-seq目前已被成功应用到动物胚胎发育、植物发育、脑科学、肿瘤等多个领域,并助力研究人员在Cell、Science、Nature等顶级学术期刊上发表近30篇文章。

猕猴大脑(Chen A et al., Cell, 2023)

蝾螈端脑(Wei XY et al., Science, 2022)

小鼠胚胎(Chen A et al., Cell, 2022)

大豆根瘤(Liu ZJ et al., Nat Plants, 2023)

相较于其他基于测序的空间转录组学技术,Stereo-seq的最大优势是分辨率极高,大幅度减少了一个spot捕获多个细胞转录信息带来的偏差。

除了视觉上的冲击外,高分辨率一方面使组织中更精细结构的研究成为可能,另一方面基于此的生信分析和生物学故事的串联也能更为准确。



往期相关阅读:战略合作 | 联川生物成为华大时空组学STOmics生态合作伙伴,携手打造优质的空间组学服务

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杭州联川生物致力于为全球各地的科研用户提供基因组、转录组、表观组、蛋白组、代谢组,以及单细胞和空间组学测序服务。

单细胞和空间转录组测序作为联川重点科研服务产品,目前已经搭建完成包括10x单细胞测序(ScRNA-seq、ScRNA-seq&VDJ及ScATAC seq),10x空间转录组测序(Visium 、CytAssist),10x Xenium及华大时空组学(stomics)测序平台。联川生物实现从nm到um,从单细胞到亚细胞的全生态单细胞空间原位检测的布局。在样本制备和生物信息学分析,以及云分析平台方面充分发挥自身优势,联川生物致力于为客户提供优质的服务。

目前已经与多个国家及地区的100多个科研院校、医院、制药公司建立起了长期的合作伙伴关系,累计发表单细胞和空间转录组测序相关的SCI高质量论文已超过130篇,影响因子平均15+,其中空间转录组相关文章10余篇(包含单细胞&空间转录组联合分析文章)。联川在单细胞&空间组学整合分析具备成熟的流程和云分析工具,对于数据挖掘和生物学故事具备深度的理解力,是值得信赖的多组学整合专家!


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