10x Genomics Spatial transcriptomics空间转录组

产品介绍

空间转录组是从空间层面上解析RNA-seq数据的技术，从而解析单个组织切片中的所有mRNA，将总mRNA的空间信息与形态学内容相结合，并绘制所有基因表达发生的位置，获得疾病复杂而完整的基因表达谱。在确定不同细胞群的同时保留空间位置，为细胞功能、表型和组织微环境中位置的关系提供了重要信息。其原理是当组织冷冻切片附在空间转录组载片上时，条形码引物结合并从组织中捕获邻近的mRNA。被捕获的mRNA开始逆转录，得到的cDNA中包含了空间条形码。分析Illumina测序结果中空间条形码的序列，可以将每个mRNA转录的序列映射回组织切片中的起始位置。

技术流程

样本要求：

组织切片后的样本进行RNA提取后满足建库要求

测序量：

5M/spot

  

案例分享

《整合空间转录组学和单细胞RNA-seq技术揭示胰腺导管腺癌的组织结构》

Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas.Nature Biotechnology, 2020.（IF=31.864）

研究背景

单细胞RNA测序(scRNA-seq)能够系统地识别组织中的细胞群，但对其空间组织的描述仍然具有挑战性。

研究结果

作者将一种基于微阵列的空间转录组学方法与同一样本生成的scRNA-Seq相结合，该方法使用一组点(每个点捕获多个相邻细胞的转录组)来揭示基因表达的空间模式。为了准确描述不同组织区域的细胞组成，作者引入了一种多模态交叉分析方法。将多模态交叉分析应用于原发性胰腺肿瘤，发现导管细胞、巨噬细胞、树突状细胞和癌细胞亚群存在空间限制性富集，并与其他细胞类型存在明显的共富集。此外，作者还鉴定了炎症成纤维细胞和表达应激反应基因模块的癌细胞的共域化。通过绘制scRNA -seq定义的亚群结构的方法可以用于揭示复杂组织固有的相互作用。

图：利用MIA绘制癌细胞状态与基质亚型之间的关系。