Richtlinien zur Einreichung von Proben
Stereo-seq Räumliche Transkriptomik für hochauflösende Gewebekartierung
Stereo-seq ist ein Ansatz der räumlichen Transkriptomik, der verwendet wird, um die Genexpression über Gewebeschnitte hinweg zu kartieren und dabei die Informationen über den räumlichen Standort zu bewahren. Anstatt das Gewebe zu dissociieren und seine ursprüngliche Architektur zu verlieren, ermöglicht es Stereo-seq den Forschern, zu untersuchen, wo Transkripte nachgewiesen werden, wie sich die Expressionsmuster in verschiedenen Geweberegionen ändern und wie molekulare Signale mit der Morphologie in Beziehung stehen.
Dieser Service ist besonders geeignet, wenn der Standort zentral zu Ihrer Fragestellung ist. Ihr Projekt könnte es erfordern, Tumorregionen zu vergleichen, Entwicklungsstrukturen zu kartieren, die Gehirnarchitektur zu untersuchen, die Organisation von Immungewebe zu analysieren, Organatlanten zu erstellen oder scRNA-seq-definierte Zellzustände wieder in den Geweberaum zu integrieren. In diesen Studien ist der räumliche Kontext nicht nur eine zusätzliche Ebene. Oft ist er der Schlüssel zur Interpretation der Biologie.
Was Stereo-seq helfen kann zu enthüllen
- Welche Gene zeigen regionsspezifische Expression in einem Gewebeschnitt?
- Wie sind räumliche Cluster oder Gewebedomänen organisiert?
- Welche Marker-Gene definieren verschiedene räumliche Regionen?
- Wie stimmen die Gewebearchitektur und die Muster der Genexpression überein?
- Wo sind die abgeleiteten Zellpopulationen im Gewebe verteilt?
- Wie unterscheiden sich räumliche Regionen zwischen Gruppen, Bedingungen oder Entwicklungsstufen?
- Können scRNA-seq-Zellzustände in den Gewebekontext zurückgeführt werden?
Wenn Forscher Stereo-seq verwenden
Forscher kommen häufig zu uns, wenn standardmäßige RNA-Sequenzierung, scRNA-seq oder Bildgebung allein eine räumliche Frage nicht beantworten können. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören die Forschung zum Tumormikroumfeld, Entwicklungsbiologie, Embryomapping, Studien zur Hirn- und Neurowissenschaft, Konstruktion von Organatlanten, Studien zum immunologischen Mikroumfeld, Pflanzengewebemapping, Forschung an Modelltieren und Planung von räumlicher Multi-Omik.
Warum der räumliche Kontext über scRNA-seq und Histologie hinaus wichtig ist
Viele Fragen zur Gewebebiologie können nicht allein durch Expressionswerte beantwortet werden. Der Standort ist entscheidend. Ein Muster der Genexpression mag in einer Matrix klar erscheinen, aber seine Bedeutung hängt oft davon ab, wo es im Gewebe erscheint, zu welcher Region es gehört und welche benachbarten Strukturen es umgeben.
scRNA-seq verliert Gewebeorganisation
Die Einzelzell-RNA-Sequenzierung ist leistungsstark, um Zellzustände und transkriptionale Programme zu identifizieren. Allerdings entfernt die Gewebedissociation die ursprünglichen räumlichen Beziehungen zwischen den Zellen. Stereo-seq kann die scRNA-seq ergänzen, indem es die räumliche Lage wieder in die Analyse einfügt.
Histologie und IHC sind markerliniert.
Histologie und markergestützte Färbung liefern wertvolle Informationen zur Gewebemorphologie, bieten jedoch in der Regel keine transkriptomweiten Expressionsdaten über den gesamten Gewebeschnitt.
Stereo-seq verbindet Genexpression und Gewebearchitektur
Stereo-seq erzeugt räumlich indizierte Expressionsdaten, die Ihrem Team helfen, räumliche Expressionskarten, Gewebedomänen, Marker-Gene und integrierte Visualisierungen zu überprüfen.
Wie Stereo-seq funktioniert: Von der Gewebeüberprüfung zu räumlichen Expressionskarten
Ein erfolgreiches Stereo-seq-Projekt beginnt, bevor der Gewebeschnitt in den räumlichen Workflow eintritt. Gewebewqualität, -erhaltung, -ausrichtung, Morphologie, RNA-Qualität und Forschungsziele beeinflussen alle die endgültigen Daten. Wir besprechen diese Details mit Ihnen vor der Projektvorbereitung, damit der Workflow zu Ihrer biologischen Fragestellung passt.
1. Projektgestaltung und Gewebeüberprüfung
Wir beginnen mit der Überprüfung Ihres Gewebetyps, der Spezies, der Erhaltungsmethode, des Interessengebiets, der biologischen Gruppen und der Analyseziele. Außerdem besprechen wir, ob Ihr Projekt räumliche Clusterbildung, Marker-Gen-Kartierung, scRNA-seq-Integration, den Vergleich mehrerer Proben oder eine benutzerdefinierte Visualisierung benötigt.
QC-Prüfpunkt: Gewebetyp, Konservierungsmethode, Projektgruppen, Interessengebiet, Ziel der räumlichen Auflösung und Analyseplan.
2. Gewebevorbereitung und Überprüfung der Schnittqualität
Stereo-seq hängt stark von der Qualität der Gewebeschnitte ab. Frisch eingefrorene oder in OCT eingebettete Proben können je nach Gewebetyp und Projektgestaltung geeignet sein. Die Gewebemorphologie, die Qualität des Einfrierens, die Integrität der Schnitte, die RNA-Erhaltung und die Ausrichtung der Regionen sollten überprüft werden, bevor das Projekt fortgesetzt wird.
QC-Prüfpunkte: Gewebsintegrität, Gefrierqualität, Morphologie, Risiko der RNA-Erhaltung, Schnittorientierung und Eignung der Region.
3. Gewebeabbildung und räumliche Erfassung
Der Gewebeschnitt wird abgebildet und dann für die räumliche Transkriptaufnahme verarbeitet. Das räumliche Erfassungsarray verknüpft die erfassten Transkripte mit Koordinaten, wodurch die Genexpression auf die Gewebeposition zurückgeführt werden kann.
QC-Prüfpunkt: Gewebebedeckung, Bildqualität, räumlicher Erfassungsbereich, Gewebe-zu-Array-Ausrichtung und Sichtbarkeit der Region.
4. Bibliotheksvorbereitung und Sequenzierung
Nach der räumlichen Erfassung werden die erfassten Transkripte in Sequenzierungsbibliotheken umgewandelt. Die Sequenzierung erzeugt Reads, die in eine räumliche Expressionsmatrix verarbeitet werden. Jeder Expressionswert ist mit einer Koordinate verknüpft, was es ermöglicht, die Genexpression über den Gewebeschnitt hinweg zu visualisieren.
QC-Prüfpunkt: Bibliotheksqualität, Sequenzierungsausgabe, Lesequalität, räumliche Barcode-Leistung und Gennachweisprofil.
5. Qualitätskontrolle von räumlichen Daten und Koordinatenausrichtung
Nach der Sequenzierung verarbeiten wir die Daten, um räumliche Expressionsausgaben zu generieren. Wir überprüfen die Lesequalität, die Mapping-Leistung, die Genentdeckung, die Gewebebedeckung, die Koordinatenkonsistenz und die Bildausrichtung.
QC-Prüfpunkt: Expressionsmatrixqualität, Koordinatenzuordnung, Bildregistrierung, Gewebeabdeckung, verteilte Genverteilung und Probenmetadaten.
6. Räumliche Bioinformatik und Berichtserstellung
Wir analysieren räumliche Cluster, Gewebedomänen, Marker-Gene, expressionsmuster auf Regionenebene und optionale scRNA-seq-Integration. Bei der Lieferung erhalten Sie Roh- und verarbeitete Daten, QC-Zusammenfassungen, räumliche Karten, Tabellen, Abbildungen und einen Projektbericht.
Stereo-seq vs scRNA-seq, Visium HD, Visium FF, Xenium und Histologie
Verschiedene gewebebasierte Fragestellungen erfordern unterschiedliche Methoden. Stereo-seq ist besonders geeignet, wenn das Ziel eine hochauflösende räumliche Genexpressionskarte über Gewebeschnitte hinweg ist, aber es ist nicht die einzige räumliche Option. Wir helfen Ihnen, den Ansatz auszuwählen, der am besten zu Ihrem Proben-Typ, dem Gewebestatus, den Auflösungsanforderungen und den Zielen der nachgelagerten Analyse passt.
| Dimension | Stereo-seq | 10x Visium HD | 10x Visium FF | 10x Xenium In Situ | scRNA-seq | Histologie / IHC |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hauptziel | Hochauflösende Gewebe-skalierte räumliche Transkriptomik | Hochauflösende räumliche Profilierung im 10x Workflow-Ökosystem | Räumliche Transkriptomik für FFPE-kompatible Projekte | Gezielte In-situ-RNA-Panalanalyse mit Zellsegmentierung | Zellzustandsentdeckung aus dissociierten Zellen | Gewebemorphologie und Überprüfung ausgewählter Marker |
| Gewebekontext | Eingemacht | Eingelegt | Eingemacht | Eingelegt | Verloren nach Dissoziation | Eingemacht |
| Molekularer Umfang | Transkriptom-weite räumliche Expression | Plattformabhängige räumliche Genexpression | Plattformabhängige räumliche Genexpression | Gezieltes Genpanel | Transkriptom-weite Einzelzell-Expression | Marker-begrenzt |
| Räumliche Ausgabe | Koordinaten, Ausdruckskarten, Cluster, räumliche Bereiche | Koordinaten, Ausdruckskarten, räumliche Merkmale | Koordinaten und FFPE-kompatible räumliche Ausgaben | In-situ-Genkarten und segmentierte zellbasierte Ausgaben | Zellcluster und Genexpressionsprofile | Gewebeabbildungen und Markerfärbemuster |
| Best-Fit-Frage | Wo sind die Gene expressionsprogramme in den Geweberegionen lokalisiert? | Wie kann ich eine hochauflösende räumliche Profilierung in einem 10x-Workflow durchführen? | Wie kann ich archivierte FFPE-Gewebe räumlich untersuchen? | Wo befinden sich die ausgewählten Transkripte in hoher Auflösung? | Welche Zellzustände sind in einer Gewebeprobe vorhanden? | Wie sieht das Gewebe aus und wo sind die ausgewählten Marker zu finden? |
| scRNA-seq-Integration | Nützlich für referenzinformierte Annotation | Nützlich | Nützlich | Nützlich für gezielte Interpretation | Kann als Referenz dienen. | Nicht transkriptomweit |
| Wesentliche Einschränkung | Die Gewebequalität und die Dateninterpretation erfordern sorgfältige Planung. | Plattform- und Stichprobenbeschränkungen sollten überprüft werden. | FFPE-RNA-Qualität und Assay-Design sind wichtig. | Gezielte Panelgrenzen schränken die Entdeckungsbreite ein. | Räumliche Organisation wird entfernt. | Die molekulare Breite ist begrenzt. |
| Bestgeeigneter Benutzer | Gewebeatlas, Tumorheterogenität, Entwicklungs-, Gehirn-, Immun- und Organvermessungsprojekte | Forscher, die einen 10x hochauflösenden räumlichen Workflow bevorzugen | Forscher, die mit FFPE-Gewebeproben arbeiten | Forscher konzentrierten sich auf gezielte in-situ-Markierungspanels. | Forscher erstellen Zellzustandsreferenzen | Forscher, die Morphologie oder die Bestätigung ausgewählter Marker benötigen |
Wie wir Ihnen helfen, die richtige räumliche Strategie auszuwählen
Wählen Stereo-seq wenn Sie hochauflösende, gewebeskalierte räumliche Genexpressionskarten und umfassende transkriptomische Entdeckungen über Gewebegebiete hinweg benötigen.
Wählen 10x Visium HD räumlicher Transkriptomik-Service wenn Sie einen 10-fachen hochauflösenden räumlichen Workflow bevorzugen.
Wählen 10x Visium FF räumliche Transkriptomik-Dienstleistung wenn die Verträglichkeit von FFPE-Gewebe ein primäres Projektanforderung ist.
Wählen 10x Xenium In Situ Dienstleistung wenn gezielte In-situ-Gen-Panels und Zellsegmentierung wichtiger sind als umfassende Entdeckungen.
Wählen Räumliche Multi-Omics-Sequenzierungsdienste Wann Transkriptomik mit zusätzlichen räumlichen oder Omics-Schichten kombiniert werden sollte.
Bioinformatikanalyse und Ergebnisse
Stereo-seq-Projekte erzeugen komplexe räumliche Daten. Wir verarbeiten diese Daten in klare Ergebnisse, damit Ihr Team Ausdrucksmuster, räumliche Strukturen, Genmarker und integrierte Annotationen überprüfen kann.
Standardisierte räumliche Transkriptomik-Analyse
- Qualitätskontrolle von Rohsequenzierungsdaten
- Räumliche Barcode-Verarbeitung
- Generierung von räumlichen Ausdrucksmatrizen
- Bild- und Koordinatenanpassung
- Gewebeabdeckungsüberprüfung
- Bewertung der Gen- und Leseverteilung
- Räumliche Clusterbildung
- Raumdomänenerkennung
- Marker-Genanalyse
- Regionale Ausdrucksvergleich
- Räumliche Genexpressionsvisualisierung
Integrierte räumliche Analyse
Für Projekte mit zusätzlichen Daten oder benutzerdefinierten Fragen können wir die Analyse mit scRNA-seq-Referenzintegration, abgeleiteter Zelltypverteilung, räumlicher Nischen- oder Nachbarschaftsanalyse, Vergleich mehrerer Proben, gruppenbezogenem Regionenvergleich, Pfad- oder GO-Anreicherung, Vergleich von Tumor-Stroma-Immune-Regionen, benutzerdefinierter Gewebeannotation und benutzerdefinierter räumlicher Visualisierung erweitern.
| Liefergegenstand | Was es zeigt | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| Rohsequenzierungsdaten | Ursprüngliche Sequenzierungsausgabe | Unterstützt die Datenspeicherung und nachgelagerte Wiederanalyse. |
| Räumliche Expressionsmatrix | Genanzahlen, die mit räumlichen Koordinaten verknüpft sind | Kern-Daten für die Analyse der räumlichen Transkriptomik |
| Gewebebild | Morphologie und Abschnittskontext | Hilft, die Genexpression mit der Gewebearchitektur zu verbinden. |
| Raumkoordinatendatei | Standortinformationen für Ausdruckswerte | Ermöglicht räumliche Kartierung und Visualisierung. |
| QC-Zusammenfassung | Lesequalität, Zuordnung, erkannte Gene, Gewebebedeckung und Verarbeitungsmetriken | Hilft bei der Bewertung der Datenqualität |
| Räumliche Clusterkarte | Geweberegionen gruppiert nach Ausdrucksähnlichkeit | Enthüllt räumliche Organisation |
| Ergebnisse im räumlichen Bereich | Regionale Ausdrucksmuster | Unterstützt die biologische Interpretation der Gewebestruktur |
| Marker-Gen-Tabelle | Gene, die in Clustern oder Regionen angereichert sind | Hilft, molekulare Merkmale von Geweberegionen zu definieren. |
| scRNA-seq-Integrationsausgaben | Referenzinformierte Zelltyp- oder Zellzustandsverteilung | Verbindet Einzelzellinformationen mit dem Gewebe. |
| Abschlussbericht | Methoden, QC, Abbildungen, Tabellen und Interpretationshinweise | Bietet eine strukturierte Projektzusammenfassung |
Beispielanforderungen für Stereo-seq
Die Anforderungen an Proben hängen von der Gewebeart, der Konservierungsmethode, dem Schnittformat, der Gewebemorphologie, der RNA-Qualität und dem ausgewählten räumlichen Workflow ab. Wir bestätigen den endgültigen Plan vor der Probenübermittlung, da die Anforderungen an Gewebeschnitte je nach Projekt variieren können.
Die folgende Tabelle enthält spezifische Abschnittswerte für Stereo-seq im Projektprüfungsstatus. Allgemeine Erwartungen an die RNA-Integrität sind nur als praktische Referenzpunkte für Transkriptomik-Projekte enthalten, während die Abmessungen der Gewebeabschnitte, das Format der Objektträger, die Abschnittsdicke und die Erfassungsfläche vor der Einreichung bestätigt werden sollten.
| Probenart | Erhaltung | Empfohlene Formatierung | Abschnitt Anforderungen | Gewebe / RNA-Qualität | Bildgebung / Morphologie Notizen | Versand | Best-Fit-Workflow | Notizen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Frisch gefrorenes Gewebe | Frisch gefroren | Gewebeblock oder präparierte Schnittstelle | Bestätigen Sie vor der Einreichung. | RNA-Qualität erhalten; allgemeine Transkriptomik-Referenz: RIN ≥7 | Der Bereich von Interesse und die Gewebeorientierung sollten klar sein. | Trockeneis | Stereo-seq | Vermeiden Sie wiederholte Frost-Tau-Zyklen. |
| OCT-eingebettetes Gewebe | OCT-eingebettetes gefrorenes Gewebe | Block oder Abschnitt | Bestätigen Sie vor der Einreichung. | Bestätigen Sie vor der Einreichung. | Die OCT-Qualität und die Abschnittsmorphologie sollten überprüft werden. | Trockeneis | Stereo-seq | Geeignetes Format hängt von Gewebe und Schnittplan ab. |
| Tumorgewebe | Frisch gefroren oder OCT-eingebettet | Gewebeblock oder -schnitt | Bestätigen Sie vor der Einreichung | Nekrose und niedrigwertige Bereiche sollten überprüft werden. | Tumor-, stromale, immunologische und Grenzregionen erfordern möglicherweise eine sorgfältige Auswahl. | Trockeneis | Stereo-seq oder integrierte räumliche Analyse | Regionenannotation verbessert die Interpretation |
| Gehirngewebe | Frisch gefroren oder OCT-eingebettet | Gewebeblock oder -schnitt | Bestätigen Sie vor der Einreichung | Bestätigen Sie vor der Einreichung. | Anatomische Orientierung ist wichtig. | Trockeneis | Stereo-seq | Nützlich für die Region- und Schichtzuordnung |
| Embryo oder Organgewebe | Frisch gefroren oder OCT-eingebettet | Ganzer Abschnitt oder ausgewählter Bereich | Bestätigen Sie vor der Einreichung. | Bestätigen Sie vor der Einreichung | Der Entwicklungsstand und die Orientierung sollten dokumentiert werden. | Trockeneis | Stereo-seq | Metadaten sind wichtig für den Vergleich von Bühnen. |
| Pflanzengewebe | Frisch gefroren oder optimierte Zubereitung | Gewebeblock oder -schnitt | Bestätigen Sie vor der Einreichung | Bestätigen Sie vor der Einreichung. | Autofluoreszenz, Zellwandstruktur und Gewebehandhabung sollten überprüft werden. | Bestätigen Sie vor der Einreichung. | Stereo-seq mit benutzerdefinierter Überprüfung | Die Unterstützung von Referenzen kann die Tiefe der Analyse beeinflussen. |
| Kundenseitige räumliche Daten | Daten Dateien | Expressionsmatrix, Koordinaten, Bilder und Metadaten | Nicht zutreffend | Nicht zutreffend | Bild- und Koordinatendateien sollten vollständig sein. | Sichere Datenübertragung | Benutzerdefinierte Neuanalyse | Referenzdateien und Gruppenedaten sind erforderlich. |
Wenn Sie sich unsicher sind, ob Ihre Probe geeignet ist, kontaktieren Sie uns bitte vor der Entnahme oder dem Schneiden. Eine frühzeitige Überprüfung hilft, vermeidbare Probenrisiken zu reduzieren und macht den anschließenden Analyseplan klarer.
Diskutieren Sie Ihr ProjektAnwendungen von Stereo-seq in der räumlichen Biologie
Stereo-seq unterstützt Studien zur Gewebenbiologie, bei denen die Genexpression im Zusammenhang mit räumlicher Lage, Gewebestruktur und regionalem Kontext interpretiert werden muss.
Tumormikroumgebung und Gewebeheterogenität
Stereo-seq kann Forschern helfen, regionsspezifische Expression in Tumorgewebe, stromalen Bereichen, immunreichen Regionen, invasiven Grenzen und Gewebenischen zu kartieren.
Entwicklungsbiologie und Embryo-Kartierung
Entwicklungsstudien erfordern häufig einen räumlichen Kontext, da die Genexpression in verschiedenen anatomischen Regionen und Entwicklungsstrukturen variiert.
Gehirn-, Neurowissenschafts- und Organatlasforschung
Hirn- und Organatlasprojekte profitieren von räumlichen Genexpressionskarten, die die Gewebearchitektur bewahren.
Immunologie und Forschung zu entzündlichem Gewebe
Stereo-seq kann helfen, immunanreicherte Regionen, entzündliche Nischen, Gewebegrenzen und genexpressionsmuster auf Regionenebene zu untersuchen.
Pflanzen- und Modellorganismus-Raumbiologie
Stereo-seq kann die räumliche Kartierung von Gewebeschichten, Entwicklungsstrukturen und regionsspezifischer Genexpression unterstützen, wenn die Probenvorbereitung und die Annotationsressourcen geeignet sind.
Warum CD Genomics für Stereo-seq wählen?
Wir unterstützen Stereo-seq als einen vollständigen Workflow für die räumliche Transkriptomik, nicht nur als Sequenzierungslauf. Unser Team hilft Ihnen dabei, die Eignung des Gewebes, die Auswahl des Workflows, die Qualität der räumlichen Daten, die bioinformatische Strategie und die endgültigen Ergebnisse zu durchdenken.
- End-to-End Unterstützung für räumliche Transkriptomik: Wir unterstützen die Gewebeüberprüfung, die Planung von Schnitten, den Workflow zur räumlichen Erfassung, Sequenzierung, Qualitätskontrolle, räumliche Clusterbildung, räumliche Domänenanalyse, die Kartierung von Marker-Genen und die Bereitstellung von Berichten.
- Benutzerdefinierte räumliche Bioinformatik: Wir helfen bei der Verarbeitung räumlicher Expressionsmatrizen, der Ausrichtung von Koordinaten, der Erkennung räumlicher Cluster, der Kartierung von Marker-Genen, dem Vergleich von Gewebe-Regionen und der Integration von scRNA-seq-Referenzen, wo es angebracht ist.
- Integration mit räumlicher Multi-Omik und Einzelzell-Daten: Wir können helfen, Stereo-seq-Ergebnisse mit Einzelzellreferenzen, räumlichen Multi-Omics-Strategien oder verwandten räumlichen Plattformen zu verbinden.
- Klare Ergebnisse für Forschungsteams: Wir organisieren die Ergebnisse in Rohdaten, verarbeitete Matrizen, QC-Zusammenfassungen, räumliche Karten, Marker-Tabellen, integrierte Visualisierungen und abschließende Analyseberichte.
Demonstrationsergebnisse: Wie Stereo-seq-Daten aussehen können
Stereo-seq-Daten können als räumliche Karten, Expressionsmatrizen, Clusterergebnisse, Marker-Gen-Tabellen und integrierte visuelle Berichte geliefert werden. Die genauen Ausgaben hängen von der Probenqualität, dem Gewebetyp, dem Projektdesign und den Analysezielen ab.
Räumliche Genexpression und Gewebegebietskarte
Eine räumliche Genexpressionsansicht zeigt, wo ausgewählte Gene im Gewebeschnitt nachgewiesen werden. In einem typischen Bericht kann dies ein Gewebeimage umfassen, das mit Expressionsüberlagerungen kombiniert ist, um Ihrem Team zu helfen, zu erkennen, ob Marker-Gene in bestimmten Geweberegionen, Schichten, Grenzen oder Nischen lokalisiert sind.
- Räumliche Genexpressionskarten
- Regionspezifische Markervisualisierung
- Gewebe-Bildüberlagerung
- Koordinatenbasierte Ausdrucksansichten
- Regionale Ausdrucksvergleich
Räumliche Clusterbildung und Marker-Gen-Hitze-Karte
Räumliche Clusterung gruppiert Gewebeorte mit ähnlichen Expressionsmustern. Die Analyse von Marker-Genen hilft dann, die molekularen Merkmale jedes räumlichen Clusters oder Gewebebereichs zu definieren.
- Räumliche Clusterkarte
- Räumliche Domänenannotation
- Marker-Gen-Tabelle
- Marker-Gen-Heatmap
- Cluster-Level-Ausdrucksvergleich
scRNA-seq-Integration und abgeleitete Zelltypverteilung
Wenn ein geeignetes scRNA-seq-Referenz verfügbar ist, können räumliche Daten mit Einzelzellprofilen integriert werden, um abzuleiten, wo Zelltypen oder Zellzustände angereichert sind.
- Referenzinformierte Zelltypverteilungskarte
- Zellzustandsanreicherung nach Geweberegion
- Räumliche Nische oder Nachbarschaftsansicht
- Integrierte UMAP-zu-Raum-Interpretation
- Vergleich von Mehrfachstichprobenverteilungen
Häufig gestellte Fragen zum Stereo-seq-Service
Was ist Stereo-seq?
Stereo-seq ist ein Ansatz der räumlichen Transkriptomik, der verwendet wird, um die Genexpression in Gewebeschnitten zu kartieren und dabei die räumlichen Koordinaten zu bewahren. Es hilft Forschern zu untersuchen, wo Gene exprimiert werden und wie sich die Expressionsmuster auf die Gewebestruktur beziehen.
2. Wie unterscheidet sich Stereo-seq von scRNA-seq?
scRNA-seq-Profile dissociierter Zellen sind nützlich zur Identifizierung von Zellzuständen, entfernen jedoch die Gewebelokalisation. Stereo-seq bewahrt räumliche Informationen und ermöglicht es, die Genexpression über Geweberegionen hinweg abzubilden.
3. Wie unterscheidet sich Stereo-seq von 10x Visium HD?
Stereo-seq und 10x Visium HD sind beide Ansätze der räumlichen Transkriptomik, unterscheiden sich jedoch in Plattformdesign, Arbeitsablauf und Projektanpassung. CD Genomics kann Ihnen helfen, zwischen Stereo-seq und 10x Visium HD räumliche Transkriptomik-Dienstleistung basierend auf Gewebetyp, Auflösungszielen und Analysebedürfnissen.
4. Wie unterscheidet sich Stereo-seq von Xenium?
Stereo-seq wird für die Entdeckung von räumlicher Transkriptomik in Gewebeschnitten verwendet. 10x Xenium In Situ Service ist besser geeignet, wenn das Projekt auf gezielte in situ Genpanels und Zellsegmentierung fokussiert ist. Die beste Wahl hängt davon ab, ob Sie eine breite Entdeckung oder gezielte in situ Kartierung benötigen.
5. Welche Gewebeproben sind für Stereo-seq geeignet?
Frisch gefrorenes Gewebe, in OCT eingebettetes Gewebe, Tumorgewebe, Gehirngewebe, Embryo- oder Organ-Gewebe, Pflanzengewebe und Gewebe von Modellorganismen können in Betracht gezogen werden. Die endgültige Eignung hängt von der Gewebequalität, der Erhaltungsmethode, dem Schnittformat und den Projektzielen ab.
6. Kann Stereo-seq mit scRNA-seq-Daten integriert werden?
Ja. Wenn ein geeigneter scRNA-seq-Referenzdatensatz verfügbar ist, können Stereo-seq-Daten mit Einzelzellprofilen integriert werden, um referenzinformierte Zelltyp- oder Zellzustandszuordnungen im Gewebe zu unterstützen.
7. Welche Liefergegenstände sind enthalten?
Typische Ergebnisse umfassen rohe Sequenzierungsdaten, räumliche Expressionsmatrizen, Gewebeabbildungen, Koordinatendateien, QC-Zusammenfassungen, räumliche Clusterkarten, Marker-Gen-Tabellen, Genexpressionskarten, integrierte Analyseergebnisse und einen Abschlussbericht.
Kann Stereo-seq Zelltypen identifizieren?
Stereo-seq kann eine referenzinformierte Annotation von Zelltypen oder Zellzuständen unterstützen, wenn geeignete Referenzdaten verfügbar sind. Diese Annotationen sollten unter Berücksichtigung der Referenzqualität, des Gewebe-Kontexts und der Marker-Evidenz interpretiert werden.
9. Was sind die Hauptbeschränkungen der Interpretation von räumlicher Transkriptomik?
Wesentliche Einschränkungen umfassen die Gewebequalität, die Präparation der Schnitte, die RNA-Konservierung, die Anpassung der räumlichen Auflösung, die Verfügbarkeit von Referenzen, die Datenkomplexität und die Unsicherheit bei der Zelltypannotation, wenn Referenzdatensätze unvollständig sind.
Kann CD Genomics von Kunden bereitgestellte Daten zur räumlichen Transkriptomik analysieren?
Ja. Wir können von Kunden bereitgestellte Daten zur räumlichen Transkriptomik überprüfen, wenn Expressionsmatrizen, Koordinaten, Gewebeabbildungen, Metadaten und Referenzdateien verfügbar sind.
Fallstudie: Stereo-seq zur Konstruktion eines räumlichen Atlas der Maus-Organogenese
Hintergrund
Die Organogenese von Mäusen ist ein hochgradig räumlicher Prozess. Während der Entwicklung bilden sich Gewebe durch koordinierte Veränderungen in der Genexpression, Verteilung der Zellzustände, anatomischen Struktur und regionaler Organisation. Standardmäßige Transkriptomprofilierung kann die Genexpression messen, bewahrt jedoch nicht, wo diese Expressionsprogramme im Embryo auftreten. Ein Ansatz der räumlichen Transkriptomik ist daher wertvoll für den Aufbau von Entwicklungsatlanten, die molekulare Muster mit anatomischen Strukturen verbinden.
Die Studie Spatiotemporales Transkriptom-Atlas der Maus-Organogenese mithilfe von DNA-Nanoball-musterbasierten Arrays verwendete DNA-Nanoball-musterbasierte Arrays, um ein spatiotemporales transkriptomisches Atlas der Organogenese von Mäusen zu erstellen. Dieses Papier ist ein starkes Beispiel aus der öffentlichen Literatur für Stereo-seq, da es direkt die räumliche Genexpressionskartierung auf Gewebeebene in einem Entwicklungssystem demonstriert.
Methoden
Die Studie verwendete eine DNA-Nanoball-musterbasierte Array-Strategie, um transkriptomische Informationen mit räumlichen Koordinaten zu erfassen. Mausembryo-Schnitte wurden verarbeitet, sodass die Genexpression räumlichen Standorten in den sich entwickelnden Geweben zugeordnet werden konnte. Der Arbeitsablauf verband räumliche Erfassung, Sequenzierung, bildbasierte Gewebekontextualisierung, Genexpressionskartierung und computergestützte Analyse.
Abbildung 1 des Papiers präsentiert das Studiendesign und einen Überblick über die Technologie. Sie veranschaulicht, wie räumlich indizierte transkriptomische Informationen aus Gewebeschnitten generiert und verwendet werden können, um räumliche Karten während der Organogenese von Mäusen zu erstellen.
Ergebnisse
Die Studie erzeugte räumliche transkriptomische Karten, die Informationen über die Gewebelokalisation während der Organogenese von Mäusen beibehielten. Diese Karten zeigten, dass Genexpressionsmuster mit anatomischen Strukturen und Entwicklungsregionen verbunden werden konnten, anstatt als ortsunabhängige Expressionsmatrix analysiert zu werden.
- Räumliche Genexpressionskarten bewahrten die Gewebestruktur des Embryos.
- Regionspezifische Ausdrucksmuster könnten den sich entwickelnden Strukturen zugeordnet werden.
- Räumlich aufgelöste Daten unterstützten die atlasbasierte Interpretation während der Organogenese.
- Die DNA-Nanoball-musterbasierte Array-Strategie ermöglichte eine großflächige räumliche Transkriptomkartierung mit hoher räumlicher Detailgenauigkeit.
- Abbildung 1 zeigt das gesamte Design der Stereo-seq-Studie und den Workflow des räumlichen Atlas, der die Gewebestruktur mit der transkriptomweiten Expression verknüpft.
Abbildung 1 von Spatiotemporales Transkriptom-Atlas der Maus-Organogenese unter Verwendung von DNA-Nanoball-musterbasierten Arrays zeigt das Studiendesign von Stereo-seq und den Workflow des räumlichen Atlas, der die Gewebestruktur mit der transkriptomweiten Expression verbindet.
Fazit
Diese Studie zeigt, wie Stereo-seq die hochauflösende räumliche Transkriptomik für große Entwicklungstissuesysteme unterstützen kann. Für Forscher, die ein Gewebeatlas, Entwicklungsbiologie, Organabbildung oder regionsspezifische Expressionsstudien planen, liegt der Schlüsselwert nicht nur in der Datengenerierung. Der Wert ergibt sich aus der Verbindung von Gewebevorbereitung, räumlicher Erfassung, Sequenzierung, koordinatenbewusster Analyse und interpretierbaren visuellen Ausgaben in einem einzigen Projektworkflow.
