新品发布｜空间代谢组+空间转录组联合分析：从空间维度揭示表型与机制、基因与功能的关系

在生命科学的探索旅程中，科学家们不断追求更深层次的理解。2022年，Nature杂志将空间多组学（Spatial multi-omics）列为值得关注的年度技术之一。2023年，这一技术再次被Nature Methods杂志评为年度最值得期待的技术。空间多组学，作为生命科学的新风口，正引领我们进入一个全新的研究领域。

空间转录组与空间代谢组都是近年来的新兴技术，分别在各自领域内展现出巨大的潜力和应用前景。空间转录组技术通过在空间上解析基因表达，帮助了解不同细胞在不同组织中的功能和行为。而空间代谢组技术则通过检测和分析代谢物在空间上的分布，揭示细胞代谢活动的空间动态特征。

将空间转录组和空间代谢组两者联合，可以揭示基因表达和代谢过程在空间上的变化，快速筛选出可能与表型变化相关的通路。这有助于深入理解细胞内各种生物过程的动态性和复杂性，揭示细胞功能和疾病发展的机制，开发新的治疗策略和药物靶点等。

华大科技现推出空间代谢组和空间转录组的关联分析服务，为科研人员提供全面的空间多组学分析解决方案。

空间多组学平台

空间代谢组

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AFADESI离子源结合高质量分辨率的Orbitrap质谱仪与定制开发的高鉴别成像软件MassImager相结合，以确保精确鉴定代谢物。可实现⽣物组织中约1,500个代谢物，10+种代谢物类别的同时成像分析。

空间转录组

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基于华大自研的DNA纳米球（DNB）测序芯片DNBSEQ，时空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。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。

关联分析内容

关联分析将从代谢物和基因的空间分布以及代谢物和基因的功能两个层面进行分析，包括总体分布、降维聚类、差异分析、功能关联。

空间代谢组+空间转录组关联分析流程图

部分结果图展示

Seraut-LV图

基因-代谢物

关联网络的桑基图

差异分析火山图

共注释通路图

应用方向

疾病研究：

肿瘤异质性、肿瘤亚型分类、疾病预测和诊断等

药物研究：

药理和毒性机制、药代动力学、药效评价和质控等

动物研究：

动物生长发育、营养和健康、毒理研究等

植物研究：

天然产物研究、抗逆胁迫研究、作物改良研究等

华大科技提供

空间代谢组和空间转录组关联分析服务

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热线电话：400-706-6615

邮箱：[e-mail]

供稿：肖玲

编辑：市场部

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