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上海中科新生命生物科技有限公司
时空组学
样
· 产品定义
空间基因组学、空间转录组学、空间蛋白质组学和空间代谢组学构成的多层次信息及其信息流传递在系统生物学研究中发挥重要意义。空间多组学借助高通量组学检测手段,可获得生物系统中同一维度和不同维度的信息,单细胞多组学主要是以细胞为研究对象,研究其生物特征、行为、规律及机制。 空间多组学重点关注在空间维度上的组学特征以及组学特征的空间分辨率。
空间代谢组学:是借助质谱成像技术,与代谢组学的有机结合,对在空间维度分子表型层面信息的揭示,具有重要意义。
空间蛋白质组学:蛋白质是生物功能的执行者,是生物体内此时此刻正在发生的生物学事件的直接体现。空间蛋白质组学可达到空间维度的蛋白质解析能力,对认识生物学行为及其在不同位置的特征揭示具有重要意义。
空间转录组:可以了解基因在不同细胞、组织及不同时刻的活跃状态。 空间转录组学则能够获取组织空间信息和转录组数据 ,并定位和区分功能基因在特定组织区域内的表达。
空间多组学从系统生物学维度,结合不同层面的生物学信息,多维度的对生物学规律进行系统解释, 对从空间维度进行机制揭示具有重要意义。
· 技术优势
· 空间多组学送样建议
样本类型 | 组学类型 | 样本处理建议 | 注意 |
新鲜组织 | 空间蛋白 |
建议CMC包埋,组织横截面积2cm x 6cm内 | 1. 建议取手术后新鲜组织,去除血渍,吸干液体 2. 优先推荐包埋(含水少可冷冻),注意组织块大小及位置,并标明切片方向 3. 多个包埋组织独立包装,并包装好防止相互磕碰、干冰寄送 |
空间代谢 | 推荐OCT、CMC包埋均可,组织横截面积 1.5cm x 4.5cm内 | ||
空间转录 | 建议OCT包埋(10x visium规格,4x4, 6.5mm*6.5mm) | ||
FFPE 石蜡块 | 空间蛋白 | 组织横截面积1.5cm x 4.5cm内 | 1. 注意组织块大小及位置,并标明切片方向 2. 多个包埋组织独立包装,并包装好防止相互磕碰、 空间转录 10x visium规格,4x4, 6.5mm*6.5mm 冰袋寄送 |
空间转录 | 10x visium规格,4x4, 6.5mm*6.5mm | ||
FFPE 石蜡切片 | 空间蛋白 | 提供>3张,建议切片厚度10μm | 1. 空间转录注意采用防脱载玻片,如选国产品牌建议 使用世泰品牌 2. 注意防震,无破损,冰袋寄送 |
空间转录 | 提供>10~12张,建议切片厚度5μm,42℃烤片3h |
* 具体送样需求,请与当地销售联系,获取送样建议手册
· 空间多组学应用领域
分析方向 | 主要内容 |
数据质控 | 数据可靠性评价 |
基因/蛋白质表达展示 | |
细胞聚类及可视化 | t-SNE/UMAP聚类及可视化 |
差异分析 | Cluster特异性表达及功能分析 |
组间cluster差异及功能分析 | |
拟时序分析 | 拟时序轨迹分析 |
拟时序基因/蛋白质表达分析 | |
个性化分析 | 细胞通讯分析 |
细胞周期分析 | |
RNA velocity | |
InferCNV |
Cellranger分析结果 |
细胞异质性 |
拟时序分析 |
细胞通讯分析 |
数据质控 |
蛋白质鉴定数量 |
细胞异质性 |
聚类热图 |
样本类型 | 样本量 | 备注 |
组织类 | 200mg-2g | 新鲜组织,不能冻存 |
细胞类 | 1-10×106 | 细胞活率>80% |
PBMC | 1-10×106 | 可直接提供新鲜血液5mL及以上 |
稀有细胞类 | / | 如:卵母细胞 |
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· 空间多组学应用案例
1. 空间代谢组学⸺图像数字化,病理/分型辅助诊断:通过空间代谢组学对肺肿瘤组织进行分 析,获取关键代谢物在肿瘤进展中的空 间变化特征,从而进行辅助诊断。
Randall E C,et al. Molecular Cancer Research, 2019.
2. 空间转录组学⸺细胞的空间定位,揭示器官异质性
Qi, J. et al, Nat Communication,2022
3. 空间多组学⸺结核病发生机理:通过空间代谢组学联合空间蛋白质组学揭示结核病发生机理
Mohlopheni J Marakalala , et al. Nature Medicine, 2016.
4.空间多组学⸺肿瘤微环境:通过空间代谢组学、空间转录组学和空间蛋白质组学从空间维度揭示胶质母细胞瘤局部区域肿瘤-宿主的相互依赖性。
Ravi VM, et al, Cancer Cell. 2022
· 单细胞多组学应用案例
1. 通过单细胞测序揭露健康和脂肪肝的细胞通讯图谱
IF 26.00 Landscape of intercellular crosstalk in healthy and NASH liver revealed by single-cell secretome gene analysis
2. 通过单细胞蛋白质组学揭示急性髓性白血病干细胞分化轨迹。
IF 14.919 Quantitative single-cell proteomics as a tool to characterize cellular hierarchies
3. 单细胞转录组+bulk蛋白质组揭示肺衰老机制
IF 14.919 An atlas of the aging lung mapped by single cell transcriptomics and deep tissue proteomics
4. 单细胞转录组+bulk蛋白质组+bulk代谢组揭示肥胖对肿瘤的促进作用
IF 63.40 Obesity Shapes Metabolism in the Tumor Microenvironment to Suppress Anti-TumorImmunity
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