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武汉爱基百客生物科技有限公司(简称爱基百客),位于武汉高农生物园,办公面积逾3000m2,是一家专业提供单细胞与空间组学测序分析、表观组学科研服务和高通量测序分析的新型生物科技服务企业。

公司旨在为客户提供最专业的科研服务,运营至今合作的科研客户近千家,涵盖国内知名科研院所、高校以及相关生物企业,运营至今销售额超1亿元,科研成果曾多次在Cancer Cell、Plant Cell、Nature Communications、J HEMATOL ONCOL等国际高水平学术期刊发表,受到了客户广泛好评,是国内成长最迅速的高通量测序科研服务企业之一。

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空间转录组 | 华大时空stereo-seq技术原理

空间转录组技术在现代生物学研究中具有革命性的意义。它不仅提供了传统转录组学无法企及的空间维度信息,还能揭示组织中不同细胞类型和亚类型之间的复杂相互作用和空间分布。通过精确定位基因表达的空间位置,我们能够更深入地理解细胞在各种生理和病理条件下的行为和功能,如肿瘤微环境、器官发育、神经网络等。同时,这项技术为精准医学的发展提供了有力支持,有助于开发更有效的诊断和治疗方案。因此,空间转录组技术正在迅速成为推动生命科学前沿研究的重要工具。

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图:空间转录组分析方法概述[1]

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Pubmed发表空间转录组文章数量(截止24年8月1日)

今天,我们和大家分享一下国货之光华大智造的stereo-seq技术。Stereo-seq全称为spatial enhanced resolution omics-sequencing,一经出道,就以其纳米级的分辨率、厘米级全景视场吸引大家的眼光。仅2024年,时空组学技术Stereo-seq已助力研究人员在多个权威期刊上发表了近40高质量的文章,包括Nature(IF:50.5)、Cancer Cell(IF:48.5)、Cell(IF:45.5)、Science(IF:44.7)等顶尖期刊,以及Nature Methods(IF:36.1)和Nature Genetics(IF:31.7)等科研方法学与遗传学重要阵地。

技术原理


Stereo-seq技术流程有6步:

1

DNB纳米球放置到阵列芯片上;

2

对CID序列进行测序;

3

连接捕获探针

4

原位捕获;

5

文库构建和测序;

6

空间分辨转录组图谱构建。


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Stereo-seq芯片上布满了数十亿规则阵列排布的单链线球状DNA纳米球(DNA NanoBall, DNB)。DNB是以单链环状DNA为模版,经过滚环扩增得到的产物,每个DNB直径为220nm,两个DNB中心点间距范围为500nm。

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通过DNBSEQ技术对固定在芯片上的DNB进行测序,得到Coordinate ID(CID)信息,CID和DNB坐标位置一一对应,可以通过建立CID与坐标位置的映射关系,还原后续捕获到的mRNA的空间为止。芯片上所有点的CID序列信息,都被编制成一个叫“MASK”的文件,这个MASK文件包含了每个点上CID序列的信息,后续用于分析。

DNB经Stereo-seq生物方法合成携带CID的DNB后链接分子编码(Molecular ID,MID用于区分不同转录本)和Poly T序列,后续可以实现对游离mRNA的捕获。


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标准Stereo-seq文库的CID序列长度为25bp,MID长度为10bp。文库结构如下:

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技术优势
  • 厘米级全景市场

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  • 纳米级分辨率

Stereo-seq技术将认识生命空间表达的分辨率提高到500nm的亚细胞层级;可以通过图像识别细胞核位置,并结合算法实现单个细胞及分子信息的空间定位和检测;也可以通过binning的方式,识别组织中的不同功能区域。

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如果您计划开展Stereo-seq的科研项目,欢迎联系我们~

市场部小助理微信  6.png

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关于我们

武汉爱基百客生物科技有限公司(简称爱基百客),位于武汉高农生物园,是一家专业提供表观组学科研服务、单细胞与空间组学测序分析和高通量测序分析的新型生物科技服务企业。公司先后引入ChIP、WGBS、ATAC-seq、DNBSEQ-T7、10x Genomics、SeekOne® DD、DNBelabC-TaiM4和Stereo-seq等实验平台,不断提升公司的科研服务能力。

运营至今合作的科研客户超2000家,涵盖国内知名科研院所、高校以及相关生物企业,科研成果曾多次在Science、Cancer Cell、Nature Communications、J HEMATOL ONCOL、Plant Cell 等国际高水平学术期刊发表,受到了客户广泛好评,是国内成长最迅速的高通量测序科研服务企业之一。

  • 参考文献:

    DRIES, Ruben, et al. Advances in spatial transcriptomic data analysis. Genome research, 2021, 31.10: 1706-1718.

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