● Izšķirtspēja: 100 µM
● Punkta diametrs: 55 µM
● Vietu skaits: 4992
● Uzņemšanas laukums: 6,5 x 6,5 mm
● Katra svītrkoda vieta ir piepildīta ar gruntskrāsām, kas sastāv no 4 sadaļām:
- poli(dT) aste mRNS ievadīšanai un cDNS sintēzei
- Unikāls molekulārais identifikators (UMI), lai koriģētu amplifikācijas novirzes
- Telpiskais svītrkods
- Daļējas nolasīšanas 1 sekvences primer saistošā secība
● Sekcijas H&E krāsošana
●Vienas pieturas pakalpojums: integrē visas pieredzes un prasmju darbības, tostarp krio sekciju, krāsošanu, audu optimizāciju, telpisko svītrkodu, bibliotēkas sagatavošanu, sekvencēšanu un bioinformātiku.
● Augsti kvalificēta tehniskā komanda: ar pieredzi vairāk nekā 250 audu veidos un 100+ sugās, ieskaitot cilvēkus, peles, zīdītājus, zivis un augus.
●Reāllaika atjauninājums par visu projektu: ar pilnīgu eksperimentālā progresa kontroli.
●Visaptveroša standarta bioinformātika:komplektā ietilpst 29 analīzes un 100+ augstas kvalitātes skaitļi.
●Pielāgota datu analīze un vizualizācija: pieejams dažādiem pētniecības pieprasījumiem.
●Izvēles kopīgā analīze ar vienas šūnas mRNS sekvencēšanu
Prasību paraugs | Bibliotēka | Sekvences stratēģija | Ieteicamie dati | Kvalitātes kontrole |
OCT iegultie krio paraugi, FFPE paraugi (Optimālais diametrs: aptuveni 6x6x6 mm3) 3 bloki katram paraugam | 10 X Visium cDNS bibliotēka | Illumina PE150 | 50 000 PE nolasījumu vienā vietā (60Gb) | NIN>7 |
Lai iegūtu plašāku informāciju par paraugu sagatavošanas norādījumiem un pakalpojumu darbplūsmu, lūdzu, sazinieties ar aBMKGENE eksperts
Paraugu sagatavošanas fāzē tiek veikts sākotnējais lielapjoma RNS ekstrakcijas izmēģinājums, lai nodrošinātu augstas kvalitātes RNS iegūšanu.Audu optimizācijas posmā sekcijas tiek iekrāsotas un vizualizētas, un tiek optimizēti caurlaidības apstākļi mRNS izdalīšanai no audiem.Optimizētais protokols tiek izmantots bibliotēkas izveides laikā, kam seko secība un datu analīze.
Pilnīga pakalpojuma darbplūsma ietver reāllaika atjauninājumus un klientu apstiprinājumus, lai uzturētu atsaucīgu atgriezenisko saiti, nodrošinot vienmērīgu projekta izpildi.
Ietver šādu analīzi:
Datu kvalitātes kontrole:
o Datu izvade un kvalitātes rādītāju sadalījums
o Gēnu noteikšana katrā vietā
o audu pārklājums
Iekšējā parauga analīze:
o gēnu bagātība
o Punktu klasterizācija, ieskaitot samazinātu dimensiju analīzi
o Diferenciālās ekspresijas analīze starp klasteriem: marķieru gēnu identificēšana
o Marķieru gēnu funkcionālā anotācija un bagātināšana
Starpgrupu analīze
o plankumu atkārtota kombinācija no abiem paraugiem (piem., slimiem un kontroles) un atkārtota grupēšana
o marķieru gēnu identificēšana katram klasterim
o Marķieru gēnu funkcionālā anotācija un bagātināšana
o Viena un tā paša klastera diferenciālā izteiksme starp grupām
Iekšējā parauga analīze
Vietu klasterizācija
Marķieru gēnu identifikācija un telpiskais sadalījums
Starpgrupu analīze
Datu kombinācija no abām grupām un atkārtotas klastera
Jaunu klasteru marķieru gēni
Izpētiet sasniegumus, ko veicina BMKGene telpiskās transkriptomikas pakalpojums, ko nodrošina 10X Visium Šajās piedāvātajās publikācijās:
Chen, D. et al.(2023) “mthl1, potenciāls zīdītāju adhēzijas GPCR Drosophila homologs, ir iesaistīts pretvēža reakcijās pret injicētām onkogēnām šūnām mušām”, Amerikas Savienoto Valstu Nacionālās Zinātņu akadēmijas Proceedings, 120(30), lpp.e2303462120.doi: /10.1073/pnas.2303462120
Chen, Y. et al.(2023) “STEEL nodrošina augstas izšķirtspējas spatiotemporālo transkriptomisko datu nošķiršanu”, Briefings in Bioinformatics, 24(2), 1.–10. lpp.doi: 10.1093/BIB/BBAD068.
Liu, C. et al.(2022) “Orhideju ziedu attīstības organoģenēzes telpiskais un laika atlants”, Nucleic Acids Research, 50(17), 9724.–9737. lpp.doi: 10.1093/NAR/GKAC773.
Wang, J. et al.(2023) “Telpiskās transkriptomikas un viena kodola RNS sekvencēšanas integrēšana atklāj dzemdes leiomiomas iespējamās terapeitiskās stratēģijas”, Starptautiskais bioloģijas zinātņu žurnāls, 19. (8), 2515.–2530. lpp.doi: 10.7150/IJBS.83510.