空間轉錄組芯片升級，更高的捕獲率，更低的價格！
空間轉錄組測序
空間轉錄組測序的核心是含空間坐標信息的DNA編碼捕獲熱點[1]，彌補了單細胞測序丟失空間位置信息的缺陷，還原組織原貌，為生命科學和疾病研究帶來更深刻的見解，因而被Nature Methods評為2020年度技術。
表觀生物高靈敏空間轉錄組測序服務芯片全新升級，捕獲率直線UP。基於CelAtlas微球陣列芯片原位捕獲全轉錄組信息，實現同一樣本在組織、細胞、分子多層級進行空間定位分析，並具有高分辨高靈敏的特點，達到10 μm 分辨率，適用於腫瘤、免疫、神經和發育等生命科學和精準醫學領域的研究。
技術原理
采用的CelAtlas芯片上載有具有空間坐標信息的捕獲探針，與組織切片結合後通過探針原位捕獲組織內的 mRNA 分子並進行 cDNA 合成。通過 NGS 測序和配套的可視化分析工具，獲取樣本的空間基因表達模式信息。
技術應用與優勢
技術應用
1.分析樣本在組織、細胞、分子多層級的空間表達模式
2.定義細胞及功能
3.研究細胞基因表達與微環境的關係
4.研究腫瘤、免疫、神經、發育、疾病標誌物等生命科學和精準醫學領域
技術優勢
1.微球陣列作為芯片載體，微球緊鄰排布，實現更高探針密度
2.高分辨率，達到10 μm 分辨率
3.高靈敏度，低豐度基因檢出率高，表達模式更精確
送樣要求
OCT包埋組織塊
樣本類型
僅限人、大小鼠
樣本物種
分析內容
基本分析
1.數據預處理和質量控製
1.1數據分布情況分析
1.2基因數、UMI 總數、線粒體基因比例、核糖體基因比例
1.3表達量top20基因
2.細胞聚類
2.1細胞類型在空間的映射
2.2細胞類型在UMAP 的映射
2.3細胞類型在tSNE 的映射
2.4細胞周期在UMAP 上的映射
3.細胞自動注釋（spatial、UMAP、tSNE圖）
高級分析
1.標記基因功能富集分析
2.細胞軌跡分析
2.1細胞軌跡擬時序UMAP 映射
2.2細胞軌跡聚類UMAP 映射
2.3擬時序差異基因表達
2.4聚類擬時序差異基因表達
3.細胞互作分析
3.1細胞間的相互作用強度和權重
3.2細胞間的相互作用數量
4.空間位置特異表達基因
圖1. 空轉芯片升級，捕獲率大幅提升
數據示例
圖2. 10 μm（下）與100 μm、50 μm、20 μm分辨率的空間映射
圖2. 10 μm（下）與100 μm、50 μm、20 μm分辨率的空間映射
圖4. 空間特異表達基因熱圖
圖5. 聚類擬時序差異基因表達
圖6. 細胞間的相互作用數量
圖7. 不同組織樣本實測結果展示
圖8. 空間轉錄組分析結果，細胞分布的空間可視化
案例解讀
Cell：從時空角度解析免疫特性的蛻膜基質細胞介導的妊娠早期子宮微環境的建立和穩態維持²
此研究對早期妊娠小鼠體內由不同的免疫細胞、內皮細胞、滋養層細胞和蛻膜基質細胞 (DSC) 構成的蛻膜中樞進行了空間可視化並揭示了DSC的分化軌跡，發現了一種具有雙重免疫功能特征的DSC (iDSC)。
圖9. 細胞類型的空間分布情況
參考文獻
[1] Rodriques SG, Stickels RR, Goeva A, et al. Slide-seq: A scalable technology for measuring genome-wide expression at high spatial resolution. Science. 2019 Mar 29;363(6434):1463-1467.
[2] Yang M, Ong J, Meng F, et al. Spatiotemporal insight into early pregnancy governed by immune-featured stromal cells. Cell. 2023 Sep 28;186(20):4271-4288.e24.
[3] Langlieb J, Sachdev NS, Balderrama KS, et al. The molecular cytoarchitecture of the adult mouse brain. Nature. 2023 Dec;624(7991):333-342.
[4] Causer A, Tan X, Lu X, et al. Deep spatial-omics analysis of Head & Neck carcinomas provides alternative therapeutic targets and rationale for treatment failure. NPJ Precis Oncol. 2023 Sep 13;7(1):89.