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- 详细信息
- 文献和实验
- 技术资料
- 提供商:
上海中科新生命生物科技有限公司
- 服务名称:
空间多组学
- 规格:
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
1. 丰富切片经验、领先组学技术:从动物、植物等丰富样本切片经验,领先空间多组学全平台服务
2. 一站式解决方案,超值无忧:中科新生命建立了空间多组学从切片、前处理、成像到数据分析的全流程一站式服务,致力于为您的实验保驾护航
3. 一张切片多种组学,联合分析:从空间代谢+空间蛋白、空间转录+空间蛋白、空间代谢+空间转录、空间代谢+空间转录+空间蛋白,引爆下一个风口
4. 特色生信整合分析:实现空间层面转录和代谢基于最小单位的真正融合
· 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OCT/CMC/FFPE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CMC包埋,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,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,6.5mm*6.5mm 冰袋寄送 |
| 空间转录 | 10x visium规格,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 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 |
· 推荐应用领域
1. 器官空间异质性
2. 肿瘤免疫微环境
3. 组织原位图谱
4. 疾病病理进程
5. 发育生物学
· 应用案例
1. Spatially resolved multi-omics deciphers bidirectional tumor-host interdependence in Glioblastoma.Cancer cell.2023
空间转录、空间代谢和空间蛋白联合揭示胶质母细胞瘤肿瘤-宿主细胞相互作用的微环境景观
2. Identification of early neurodegenerative pathways in progressive multiple sclerosis. Nature Neuroscience.2022
空间转录联合空间蛋白揭示进展性MS发病的多细胞机制并挖掘潜在治疗靶点
3. Single-cell and spatial transcriptomics reveal aberrant lymphoid developmental programs driving granuloma formation. Immunity.2023
单细胞转录组联合空间转录组描绘非感染性肉芽肿的综合分子和空间景观,为靶向治疗提供依据
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文献和实验血液 CD66b+ 中性粒细胞(PMN)和胰腺癌组织 CD45+ 免疫细胞 单细胞捕获平台:BD RhapsodyTM 单细胞实验分组: HC-PMN(健康组)×2;CP-PMN(慢性胰腺炎组)×2;PDAC-PMN 细胞×5;PDAC免疫细胞×5 主要技术手段: 单细胞测序,空间转录组测序,转录组测序,蛋白组、代谢组质谱分析,免疫荧光,免疫组化,pcr(qpcr)分析 单细胞分析工具应用: 细胞聚类分析,subCluster 分析,差异基因表达分析,GO/Pathway 分析,拟时序分析
高阶菌群标志物怎么筛选?试试「多组学联合标志物+验证实验」!
参考意义的文章,能够给我们的启发有以下几点: 01 实验规模大 在胃肠道领域筛找疾病标志物的研究中,由于研究较为成熟,对样本规模有较高要求。本研究对600多个样本进行宏基因组测序,400多个样本进行代谢组学检测,大量样本的实验在筛选疾病标志物上更加具有说服力。 02 微生物+代谢组联合分析 双组学联合分析的方法能够多一个维度探究问题,并深入到疾病的因果关系层面。 03 组合参数,提高区分能力 本研究在构建随机森林模型时,尝试把菌种、KO
GUT:国家癌症中心崔巍联合多组学技术团队发表血清代谢组肠癌早筛新机制
的诊断标志物应具有非侵入性和诊断准确的特点,本研究提出的 8 个 GMSM 标志物组就符合上述特点。虽然该发现还需进行更严格的验证,但已经展现出让人振奋的临床应用前景。而这篇文章使用非靶代谢组-肠道菌群宏基因组整合分析寻找潜在标志物、靶向代谢组学技术验证发现结果、AFADESI-MSI 空间代谢组技术从另一维度对结果进一步确认,一整套“宏基因组+代谢组技术组合拳”打得行云流水,不仅最大程度发掘了代谢组学技术的应用潜力,多组学联合分析的思路也非常值得相关研究者借鉴。本文作为临床生物标志物发掘的典型案例
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