空间转录组数据分析的是根据每个芯片上每个 spot 的基因表达信息进行聚类，然后将 spot 根据坐标位置序列放回到组织的图像上，同时可以对每个 gene 在组织上表达的空间位置进行定位?；竦貌庑蚴莺螅紫壤?Space Ranger  软件可以自动化的对图像进行处理、数据比对和 Barcode 处理。另外一个软件 Loupe Cell Browser 是一个适用于 Windows 和 MacOS 的桌面应用程序，它可以快速、轻松地可视化和分析10X Visium 数据。欧易生物具有上百例空间转录组项目执行经验，致力通过质量的服务，助力各位科研工作者取得新的突破。Science发表了将组织扩展和原位RNA测序结合起来的新型空间转录组技术ExSeq。云南欧易生物空间转录组领域

空间转录组是在组织原位检测基因表达的一种技术，与bulk RNA-seq或单细胞转录组测序相比，空间转录组避免了组织中细胞位置信息的丢失，使得我们在检测基因表达的同时获得基因在组织内部的空间位置信息。已发表的关于空间转录组技术有Slide-seq , LCM-seq , seqFISH, MERFISH , Liver single cell zonation , Geo-seq and Tomo-seq。这些方法或是在细胞数量上限制较大，或是存在有效测序深度不足等问题。正是由于空间转录组可以从多维度解析生物学过程的特点，近年来关于空间转录组无论是在技术开发，还是大规模应用或商业化，都得到蓬勃发展。

河南生物技术空间转录组作者通过对三个人类脑皮层组织的空间转录组测序，可评估不同脑皮层区域中基因表达特征和细胞类型定位情况。

10x Genomics空间转录组技术的准确性高吗？下图是一个将10x Genomics空间转录组技术应用于小鼠海马体研究的案例。A图为脑组织切片的HE染色结果，从10x Genomics空间转录组分析结果中，可以清晰看到Tmsb4x（B图）和Selenow（C图）在海马体区域高表达，和已知的研究结果一致性较高?？?0x Genomics空间转录组需要做哪些准备？空间转录组是一项十分前沿的技术，涉及到很多细节方面的准备工作，例如组织类型的选择、前期预实验的设计、病理区域的确认等一系列内容。而且实验中存在很多不确定性因素，处理不慎容易导致整个项目失败。

 空间重构的计算策略：这种计算方法可以充分利用内在基因表达模式或共表达的趋势，从单个细胞的大量转录组数据中重构细胞间的环境。然而，这些推论方法在某些情况下*呈现空间趋势或特定组织的总体布局。基于LCM的方法：基于LCM的转录组学或基因组学成功地获得了单个细胞的空间转录组，尽管其通量很低，但是在可以标记成千上万个单个细胞位置的多路复用条形码策略可行之前，将少量细胞的数据粗略地整合到构成***的巨大背景中，可能具有一定价值?；谕枷竦脑蛔甲檠В夯谕枷竦脑蛔甲檠г诤艽蟪潭壬显黾恿丝杉觳馇?，但也存在一些问题，例如几种smFISH方法很难从包括信号干扰、转录本积累等复杂背景中提取单个细胞?？占涮跣温爰痈咄浚悍延媒细咔椅薹ㄔ诘ジ鱿赴谢竦米甲椤；袢】占渥甲橹懈鞲鰏pot的细胞类型注释信息。

空间转录组技术包含两种芯片，分别为组织优化芯片（Tissue Optimization）和基因表达芯片（Library Preparation）。组织优化芯片用来摸索组织透化的比较好时间，基因表达芯片用来进行正式样本的空间转录组实验。其中基因表达芯片上有 4 个捕获区域，每个区域大小为 6.5mm×6.5mm，每个捕获区域中有 5000 个带有特异地址序列的探针簇，称为 barcoded spots，每个 spot 直径为 55um，包含数百万个用于捕获的 oligo 探针序列，相邻两个 spot 的中心距离为 100um。探针序列的结构为：测序引物结合序列，16nt 的位置序列，12nt 的 UMI 序列以及 30nt 的 oligo-dT 序列?？占渥甲檠Ъ际踔饕?MERFISH 和 seqFISH。上?？占渥甲橛τ?/p>

空间转录组测序结果为未来人类心脏发育的研究提供重要的借鉴意义。云南欧易生物空间转录组领域

BayesSpace是一种基于空间转录组模型的聚类方法，通过对基因表达矩阵的低维表示进行建模并通过空间先验鼓励相邻点属于同一簇来实现空间聚类。与以前的方法相比，BayesSpace允许对聚类结构和错误项进行更灵活的规范。BayeSpace通过***使用的Bioconductor SingleCellExperiment数据结构将预处理数据作为输入，无缝集成到空间转录组分析工作流中，输出同样存储在SingleCellExperiment对象中，该对象可用于下游分析。BayesSpace增强的空间聚类提供了一个更高分辨率的组织类型图。值得注意的是，增强后的空间聚类识别了沿**边界的淋巴组织区域和可能的免疫浸润到**中的区域，这些区域在原来的分辨率下是无法辨别的。云南欧易生物空间转录组领域

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