本文利用空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究了在AD小鼠模型中，淀粉樣斑塊周圍直徑為100mm的組織域中發(fā)生的轉(zhuǎn)錄變化。發(fā)現(xiàn)了富含髓鞘和少突膠質(zhì)細(xì)胞基因（OLIGs）的基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的早期改變，而斑塊誘導(dǎo)的基因（PIGs）的多細(xì)胞基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)涉及補(bǔ)體系統(tǒng)、氧化應(yīng)激、溶酶體和炎癥，在疾病的后期非常突出。此外作者通過對小鼠和人腦切片進(jìn)行原位測序（ISS），證實了大多數(shù)觀察到的細(xì)胞水平的變化?？臻g轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析為探究AD和其他腦部疾病致病特征附近失調(diào)的細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)提供了可能?？臻g轉(zhuǎn)錄組使得在mRNA樣品處理和后續(xù)測序過程中位置信息的編碼和獲取成為可能。廣西空間轉(zhuǎn)錄組有什么用

BayesSpace是一種基于空間轉(zhuǎn)錄組模型的聚類方法，通過對基因表達(dá)矩陣的低維表示進(jìn)行建模并通過空間先驗鼓勵相鄰點屬于同一簇來實現(xiàn)空間聚類。與以前的方法相比，BayesSpace允許對聚類結(jié)構(gòu)和錯誤項進(jìn)行更靈活的規(guī)范。BayeSpace通過***使用的Bioconductor SingleCellExperiment數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將預(yù)處理數(shù)據(jù)作為輸入，無縫集成到空間轉(zhuǎn)錄組分析工作流中，輸出同樣存儲在SingleCellExperiment對象中，該對象可用于下游分析。BayesSpace增強(qiáng)的空間聚類提供了一個更高分辨率的組織類型圖。值得注意的是，增強(qiáng)后的空間聚類識別了沿**邊界的淋巴組織區(qū)域和可能的免疫浸潤到**中的區(qū)域，這些區(qū)域在原來的分辨率下是無法辨別的。廣西空間轉(zhuǎn)錄組有什么用通過培訓(xùn)系統(tǒng)掌握空間轉(zhuǎn)錄組測序原理和方案設(shè)計思路，助力科學(xué)研究。

空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)包含兩種芯片，分別為組織優(yōu)化芯片（Tissue Optimization）和基因表達(dá)芯片（Library Preparation）。組織優(yōu)化芯片用來摸索組織透化的比較好時間，基因表達(dá)芯片用來進(jìn)行正式樣本的空間轉(zhuǎn)錄組實驗。其中基因表達(dá)芯片上有 4 個捕獲區(qū)域，每個區(qū)域大小為 6.5mm×6.5mm，每個捕獲區(qū)域中有 5000 個帶有特異地址序列的探針簇，稱為 barcoded spots，每個 spot 直徑為 55um，包含數(shù)百萬個用于捕獲的 oligo 探針序列，相鄰兩個 spot 的中心距離為 100um。探針序列的結(jié)構(gòu)為：測序引物結(jié)合序列，16nt 的位置序列，12nt 的 UMI 序列以及 30nt 的 oligo-dT 序列。

Visium空間轉(zhuǎn)錄組能夠做何種組織類型以及推薦切片厚度是什么？10X Genomics測試過很多組織類型，絕大多數(shù)都可以用于空間轉(zhuǎn)錄組的分析。下圖是他們官網(wǎng)上測試過的組織類型的列表，測試過的組織都可以運用在空間轉(zhuǎn)錄組的分析上面。但建議用戶用基因表達(dá)玻片做正式實驗前，務(wù)必用組織優(yōu)化的玻片測試一下，看組織能否用于空間轉(zhuǎn)錄組的實驗，同時也找到比較好的組織通透時間。切片厚度基本上以10μm為主，但也有少量組織例外。歐易生物具有上百例空間轉(zhuǎn)錄組項目執(zhí)行經(jīng)驗，致力通過質(zhì)量的服務(wù)，助力各位科研工作者取得新的突破?？臻g轉(zhuǎn)錄組技術(shù)重點為特殊的載玻片。

空間基因表達(dá)技術(shù)能夠在保留空間背景信息的同時，多角度測量轉(zhuǎn)錄組譜。然而，現(xiàn)有的分析方法并沒有解決技術(shù)分辨率有限或有效利用空間信息的問題。來自美國的科研團(tuán)隊開發(fā)了BayesSpace，這是一種完全貝葉斯統(tǒng)計方法，它使用來自空間鄰域的信息來增強(qiáng)空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的分辨率并進(jìn)行聚類分析?；鶞?zhǔn)測試證明BayesSpace在識別具有相似表達(dá)譜的空間簇和提高空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)分辨率方面的效用，其既克服了有效利用空間信息進(jìn)行表達(dá)數(shù)據(jù)聚類的挑戰(zhàn)，又克服了目前空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)分辨率有限的問題。有很多其他類型的分析可用于空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)，包括基因模式的識別，空間區(qū)域的轉(zhuǎn)錄組定義等。廣西空間轉(zhuǎn)錄組有什么用

Science發(fā)表了將組織擴(kuò)展和原位RNA測序結(jié)合起來的新型空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)ExSeq。廣西空間轉(zhuǎn)錄組有什么用

空間轉(zhuǎn)錄組的方法和技術(shù)有哪些？廣義上講，現(xiàn)有的生成空間分辨轉(zhuǎn)錄組學(xué)的方法可分為四類：用于空間重建的計算策略和組學(xué)實驗的組合，使用激光捕獲顯微切割（LCM）結(jié)合高通量進(jìn)行直接測量，使用熒光物質(zhì)的基于圖像的原位轉(zhuǎn)錄組學(xué) ，以及基于寡核苷酸的空間條形碼再加上高通量。每種方法都有其優(yōu)點和缺點?？臻g重構(gòu)的計算策略：這種計算方法可以充分利用內(nèi)在基因表達(dá)模式或共表達(dá)的趨勢，從單個細(xì)胞的大量轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中重構(gòu)細(xì)胞間的環(huán)境。然而，這些推論方法在某些情況下*呈現(xiàn)空間趨勢或特定組織的總體布局?；贚CM的方法：基于LCM的轉(zhuǎn)錄組學(xué)或基因組學(xué)成功地獲得了單個細(xì)胞的空間轉(zhuǎn)錄組，盡管其通量很低，但是在可以標(biāo)記成千上萬個單個細(xì)胞位置的多路復(fù)用條形碼策略可行之前，將少量細(xì)胞的數(shù)據(jù)粗略地整合到構(gòu)成***的巨大背景中，可能具有一定價值。基于圖像的原位轉(zhuǎn)錄組學(xué)：基于圖像的原位轉(zhuǎn)錄組學(xué)在很大程度上增加了可檢測區(qū)域，但也存在一些問題，例如幾種smFISH方法很難從包括信號干擾、轉(zhuǎn)錄本積累等復(fù)雜背景中提取單個細(xì)胞?？臻g條形碼加高通量：費用較高且無法在單個細(xì)胞中獲得轉(zhuǎn)錄組。廣西空間轉(zhuǎn)錄組有什么用

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