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肿瘤样本中癌细胞总是混合一定未知比例的正常细胞，我们称肿瘤样本中癌细胞所占的比例为肿瘤纯度（Tumor purity），称由染色体结构和数目异常导致的肿瘤样本中癌细胞的真正含量为倍性（Tumor ploidy）。估计肿瘤的纯度和倍性有利于癌症基因组进化和肿瘤内的异质性研究。

空间多组学的发展日新月异，为了挖掘具有统计学意义的生物学新发现，对样品数量和检测靶标数都提出了更高的要求。为此，能够在一张玻片上同时分析几十、上百个样本的组织芯片和能够最多原位检测6000个RNA的CosMx™ SMI技术平台联合使用，能在一次实验中把不同表型及其转录组/蛋白质组关联分析，为空间细胞图谱绘制、生物标志物挖掘等方向的研究开辟全新道路。

导管内乳头状粘液性肿瘤（IPMN）是一种位于胰腺导管内的，具有粘液分泌上皮的囊性病变。IPMN可发生于胰管的侧支(BD-IPMN)、主管(MD-IPMN)或两者兼有(混合型IPMN),被认为是胰腺导管腺癌(PDAC)的前体病变。

CosMx SMI是一种全新的空间转录/蛋白质组检测技术。与传统空间分子检测技术相比，其具有分辨率高（亚细胞水平）和靶标多（转录组可检测多达6000种基因）的优势，结合图像分析算法进行细胞分割，获得“单细胞”的空间转录组信息。在这里，小编结合一篇整合单细胞和空间转录组学的胃细胞图谱研究文章，为各位读者展现CosMx SMI技术的魅力。

线图通常用于展示数据的变化趋势，常见的有折线图、垂线图等。在SBC ToolBox，您可以轻松绘制多种线图，并对图片进行各种自定义调整。

阿尔兹海默症（AD）是一种神经退行性疾病，会导致认知能力下降。神经炎症是AD的病理特征之一，主要由小胶质细胞驱动。为了研究年龄和APOE基因型对小胶质细胞的影响，本文利用单细胞转录组、可及性检测和多重原位转录组检测技术，整合单细胞与空间组学数据，绘制了AD小胶质细胞图谱，鉴定出一种新的耗竭样小胶质细胞群体，解析其功能以及与AD进展的关系。

单细胞数据结果提供了不同细胞类型之间的差异表达基因，这些基因参与的生物学通路决定了不同细胞类型的生物功能。因此，针对不同细胞类型的特有基因进行富集分析，可以更好的了解每种细胞类型参与的独特生物学功能，揭示和理解生物学过程中的关键分子机制。富集分析工具有GO、KEGG、GSEA和GSVA等，其中GSEA和GSVA是单细胞文章中常见的富集分析工具。

在基因组变异中，拷贝数变异(CNV) 是癌症的重要遗传驱动因素 。CNV 是基因组事件，其中特定基因的拷贝数因个体而异，甚至因细胞而异。肿瘤细胞与导致基因扩增和基因缺失的体细胞CNV变化有关。然而，由于缺乏单细胞全基因组测序，很难在单细胞中检测和量化CNV事件。相比之下，单细胞RNA测序技术的快速发展能够获得单细胞整个基因表达谱的数据，然而在单细胞中确定 CNV 非常具有挑战性。由于基因表达的不均匀覆盖和动态变化，推断CNV的方法面临困难。但是，现在也已经开发出一些算法针对scRNA转录组数据推断CNV事件，其中，inferCNV是一个常用的从肿瘤单细胞RNA-Seq数据推断拷贝数变化分析的工具，用于识别数据中的恶性细胞。R包inferCNV源于2014年发表在science上的一篇文章，后由broad研究所开发而成。下图为inferCNV整体分析过程。

对于CosMx™ SMI单细胞空间组学数据来说，组织块质量是其中的一个关键变量。制作高质量组织块的两个关键因素是固定和缺血时间。

近日，上海市复旦大学附属中山医院杨达伟老师课题组，在期刊Clinical and Translational Medicine上发表题为“Spatial transcriptomics reveals heterogeneity of histological subtypes between lepidic and acinar lung adenocarcinoma”的研究成果。研究团队创建了一种新方法，用于精确评估IA期LUAD患者的组织学亚型，并且准确描述了LUAD贴壁样和腺泡状亚型之间微环境的差异，探讨了内皮细胞在早期LUAD进展中的重要性。

空间多组学正在生物学各个领域中得到广泛的应用，多维度的整合不同类型的空间数据获得具有价值的研究成果，在精准医疗和药物开发等领域取得创新转化应用，是空间多组学研究面临的重大挑战。作为一门新兴的交叉科学，空间多组学的发展充满无限可能，将为科学研究和医疗实践带来革命性的改变。通过持续的技术升级和跨学科创新合作，空间组学将在未来展现出更加辉煌的成就。

溃疡性结肠炎（UC）是一种慢性炎症性肠道疾病，Vedolizumab（VDZ）作为一种抗整合素抗体，已被证实对UC治疗有效。尽管VDZ主要通过抑制淋巴细胞向肠道的迁移发挥作用，但其对其他细胞亚群的影响尚不明确。因此，本研究旨在深入探讨VDZ对UC患者不同细胞亚群的影响。

由上海生物芯片有限公司（生物芯片上海国家工程研究中心），生信技能树与上海市生物医药行业协会共同主办，培训质量更有保障。特邀单细胞及空间分析领域资深老师、生信技能树创始人曾健明，与SBC专业团队共同开设多维度课程，关键点逐个击破。

CosMx™ SMI单细胞空间原位分子成像平台，结合了超高分辨率成像技术和多靶标检测能力，能够在单细胞及亚细胞分辨率下对多达6000种RNA和64种经过验证的蛋白质的空间原位信息进行可视化和定量分析。

在单细胞空间原位对6000个基因的检测分析，实现单细胞研究的空间组学跃迁，以深入的洞察力开启无前的空间生物学之旅。

近年来，新型测序技术不断更新发展。空间转录组测序技术已成为了继单细胞测序技术之后的另一个生物技术研究热点。在2020年和2022年被Nature Methods 期刊评为值得关注的7大年度技术之一。2023年6月26日，世界经济论坛发布了《2023年十大新兴技术报告》，空间组学技术被评选为未来最有潜力对世界产生极大影响的十大新兴技术之一。

哺乳动物神经系统的发育是一个复杂的过程，在空间和时间上受基因表达的精确调控。对驱动神经系统发育的转录组研究，传统方法主要采用低靶标数的原位技术或者对离体胚胎进行单细胞转录组测序，但随着空间多组学技术的迅猛发展和成熟应用，目前研究人员可以实现在保留组织空间结构的基础上，对组织切片中任何感兴趣的区域（ROI）进行全转录组（～2万个基因）或者蛋白质组（570多种蛋白质）的检测和探究。

在生物标志物研究领域，数据的准确性、一致性和稳定性至关重要。Simoa低丰度蛋白检测平台全新升级的Simoa® Advantage PLUS试剂产品，在准确性、一致性和稳定性方面均有提高，为大规模研究和纵向数据分析提供更好的支持。

有讲究! LCM空间实验流程及送样建议

组织和细胞样本是生物学中蛋白质或RNA表达分析的主要样本来源，帮助我们理解细胞有什么特征、如何相互作用、如何组织并驱动各种生物功能。基于抗原-抗体结合的基本原理，利用荧光标记的免疫荧光技术（IF）已成为转化和基础研究的重要方法。