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上海芯超
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肿瘤微环境代表着复杂的生态系统,其中包括肿瘤细胞、免疫细胞、癌症相关成纤维细胞(CAF)、血液和淋巴血管,以及细胞外成分(如ECM、基底膜等)。不同肿瘤类别、肿瘤内在特征、肿瘤分期、病人状态相关的肿瘤微环境组成和功能状态可能存在巨大差异,了解肿瘤微环境和疾病进展之间复杂的相互作用,对于合理开发有效的抗癌治疗至关重要。
空间原位蛋白组检测技术(PCF)拥有以下特点:
1. 超高参数:每张组织切片可同时检测100种以上蛋白标志物;
2. 高精度:实现真正单细胞水平像素,可达250nm/像素;
另一方面,组织芯片(TMA)包含了不同肿瘤患者的年龄,性别,肿瘤大小,病理分级,T分期,N分期,TNM分期及患者生存信息等病理信息,全面覆盖了肿瘤疾病特征,TMA+PCF的搭配方式便可以帮我们全面探索肿瘤微环境和疾病进展之间的复杂关联!

恰逢开学季大促,我们现推出"TMA 20+5"肿瘤微环境探索包,感兴趣的客户可联系芯超当地销售,或拨打店铺首页热线电话咨询!

可能有客户会问,为什么要选择"TMA 20+5"肿瘤微环境探索包呢?或者使用了该产品能够转化什么样的科研成果?为此我们调研了一些CNS级别的高分文章,这些文章中使用的PCF指标队列与我们的肿瘤微环境探索包 核心指标具有很高的重合度,参考这些文章,相信也能借助我们的产品帮您冲击高分文章!
1. Hickey, J.W., Becker, W.R., Nevins, S.A. et al. Organization of the human intestine at single-cell resolution. Nature 619, 572–584 (2023).
2. Ruf B, Bruhns M, Babaei S, et al. Tumor-associated macrophages trigger MAIT cell dysfunction at the HCC invasive margin. Cell. 2023 Aug 17;186(17):3686-3705.e32
3. Schürch CM, Bhate SS, Barlow GL, et al. Coordinated Cellular Neigh-borhoods Orchestrate Antitumoral Immunity at the Colorectal Cancer Invasive Front. Cell. 2020 Sep 3;182(5):1341-1359.
4. Kumar T, Nee K, Wei R,et al. A spatially resolved single-cell genomic atlas of the adult human breast. Nature. 2023 Aug;620(7972):181-191.
上海芯超生物科技有限公司(简称:芯超)成立于2003年12月18日,是上海国家工程研究中心(简称:中心)的重要组成部分。芯超成立20年以来承担了系列国家及上海市重大、重点项目,拥有一支训练有素、经验丰富的专业技术服务团队,自主开发1500余种组织芯片、组织cDNA芯片、细胞芯片产品,现已构建了生物样本资源中心、分子医学研究与大数据中心,为国内外数千家大学、研究院所、医院及企业提供国家标准的生物样本库(包括类器官)、单细胞测序与空间转录组、组织芯片、大样本验证、数字化病理、分子病理、多色荧光、细胞功能及分子研究、类器官培养与药敏实验、生物信息分析等一系列系统生物医学研究整体解决方案。拥有肿瘤样本库、幽门螺杆菌及耐药菌株库、干细胞免疫细胞库、类器官活库,开展了3000余种分子标记物筛选、验证工作,挖掘创新分子靶点40余个。诸多论著发表在全球著名国际期刊,影响因子超过40000分,创立我国肿瘤组织芯片国际品牌。

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文献和实验相互作用的空间共定位,推测原位信号传递。 揭示基质细胞的空间功能分区及其互作网络 CAFs、内皮细胞等基质细胞的功能高度依赖其空间位置,空间组学检测能够: 鉴定定位于肿瘤核心、侵袭前沿、血管周围或纤维化包膜等不同区域的 CAF 亚群,揭示其位置特异的分子特征和功能(如介导侵袭、免疫抑制、血管生成、代谢支持)。 可视化肿瘤血管网络的结构异常(如渗漏性、灌注不足)及其空间分布,分析不同血管区域(如尖端细胞、茎细胞区域)的分子特征和周围细胞组成(如周细胞覆盖、免疫细胞粘附)。 描绘细胞外基质(ECM)成分
PNAS | 空间分辨代谢组学方法揭示“下游代谢物与上游代谢酶关联”的癌症相关代谢变化
上述组织中内源性代谢物及其空间分布信息;对相邻切片进行 HE 染色;采用 MassImager 质谱成像数据处理软件,使质谱成像图与 HE 染色图匹配重合,按不同组织类型及空间分布提取代谢物轮廓信息;使用 SIMCA 软件进行多变量统计分析,筛选出与肿瘤代谢相关的差异代谢物;根据差异代谢物及其鉴定结果富集分析发生变化的代谢通路及推测关键代谢酶;采用免疫组化方法检测锁定的代谢酶表达,进一步验证其与代谢标志物是否具有同样的空间分布特征。 图 1 | 采用空间分辨的原位代谢组学研究策略,发现肿瘤
物及其鉴定结果富集分析发生变化的代谢通路及推测关键代谢酶;采用免疫组化方法检测锁定的代谢酶表达,进一步验证其与代谢标志物是否具有同样的空间分布特征。 图 | 食管癌组织(癌变与癌旁不同组织)潜在标志物分布特征 研究结论 该研究建立了一种高灵敏的空间分辨的原位代谢组学方法(空间代谢组学),对食管癌潜在原位标志物进行了代谢通路分析,并对通路上相关联代谢物的分布特征进行原位可视化表征,分析其空间变化趋势,发现了并验证了 6 个在食管癌中异常表达的代谢酶:吡咯-5-羧酸还原酶 2(PYCR2)、谷氨











