- Eraldusvõime: 3,5 µm
- Spot läbimõõt: 2,5 µm
- täppide arv: umbes 4 miljonit
- 3 võimalikku püüdmispiirkonna vormingut: 6,8 mm * 6,8 mm, 11 mm * 11 mm või 15 mm * 20 mm
- Iga vöötkoodiga helmest on laaditud praimeritega, mis koosnevad 4 sektsioonist:
• Polü (DT) saba mRNA praimimiseks ja cDNA sünteesi jaoks,
• Ainulaadne molekulaarne identifikaator (UMI) amplifikatsiooni eelarvamuste korrigeerimiseks
• Ruumiline vöötkood
• Osalise lugemise 1 sekveneerimise praimeri sidumisjärjestus
- H&E ja sektsioonide fluorestsentsvärvimine
- Võimalus kasutada rakkude segmenteerimise tehnoloogiat: H&E värvimise, fluorestsentsvärvimise ja RNA järjestamise integreerimine, et määrata iga raku piirid ja määrata igale rakule õigesti geeniekspressioon. Raku prügikasti põhjal alamjooksu ruumilise profiilianalüüsi töötlemine.
- Võimalik saavutada mitmetasandiline eraldusvõime analüüs: paindlik mitmetasandiline analüüs vahemikus 100um kuni 3,5 UM, et lahendada kudede erinevad omadused optimaalse eraldusvõimega.
-Jäädvustuskohtade kahekordistamine 4 miljonile: Parandatud eraldusvõimega 3,5 UM, mis viib kõrgema geeni ja UMI tuvastamiseni raku kohta. Selle tulemuseks on transkriptsiooniprofiilidel põhinevate rakkude parendatud klastrimine koos peenema detailiga, mis vastab kudede struktuurile.
- alarakuline eraldusvõime:Iga püüdmisala sisaldas> 2 miljonit ruumilist vöötkoodiga laiku läbimõõduga 2,5 µm ja vahekaugusega 5 um, võimaldades ruumilist transkriptoomianalüüsi sub-rakulise eraldusvõimega (5 um).
-Mitmetasandiline eraldusvõime analüüs:Paindlik mitmetasandiline analüüs vahemikus 100 μm kuni 5 μm, et lahendada kudede erinevad omadused optimaalse eraldusvõimega.
-Võimalus kasutada rakkude segmenteerimise tehnoloogiat „kolm ühes slaidis”:Kombineerides fluorestsentsi värvimise, H&E värvimise ja RNA järjestamise ühel slaidil, annab meie "kolmes-ühes" analüüsi algoritm raku piire tuvastada järgneva rakupõhise transkriptoomika jaoks.
-Ühildub mitme järjestamisplatvormiga: Saadaval on nii NGS kui ka pikalugemine.
-1-8 aktiivse püüdmisala paindlik disain: Jäädvusala suurus on paindlik, kuna see on võimalik kasutada 3 vormingut (6,8 mm * 6,8 mm, 11 mm * 11 mm ja 15 mm * 20 mm)
-Ühetoruteenus: Integreerib kõik kogemused ja oskustepõhised sammud, sealhulgas krüoseisutamine, värvimine, kudede optimeerimine, ruumiline vöötkoodimine, raamatukogu ettevalmistamine, sekveneerimine ja bioinformaatika.
-Tulemuste põhjalik bioinformaatika ja kasutajasõbralik visualiseerimine:Pakett sisaldab 29 analüüsi ja 100+ kvaliteetset figuuri, koos infotehnoloogia väljatöötatud tarkvara kasutamisega lahtrite jagamise ja kohapealse klastri visualiseerimiseks ja kohandamiseks.
-Kohandatud andmete analüüs ja visualiseerimine: Saadaval erinevate uurimistaotluste jaoks
-Väga kvalifitseeritud tehniline meeskond: Kogemustega enam kui 250 koetüüpi ja 100+ liiki, sealhulgas inimese, hiir, imetaja, kala ja taimed.
-Reaalajas värskendused kogu projekti kohta: eksperimentaalse edusammude täieliku kontrolli all.
-Valikuline liigese analüüs üherakulise mRNA järjestamisega
Proovinõuded | Raamatukogu | Järjestamisstrateegia | Soovitatavad andmed | Kvaliteedikontroll |
OCT-ga manustatud krüoproovid (Optimaalne läbimõõt: u. 6 × 6 × 6 mm³) 2 plokki proovi kohta 1 katse jaoks 1 varundamiseks | S3000 cDNA raamatukogu | Illumina PE150 | 160K PE loeb 100.m kohta (250 GB) | Rin> 7 |
Lisateavet näidise ettevalmistamise juhendamise ja teenuse töövoo kohta leiate julgelt a -gaBMKGENENE EKS.
Proovi ettevalmistamise faasis tehakse esialgne RNA ekstraheerimise uuring, et tagada kvaliteetse RNA saamine. Kudede optimeerimise etapis värvitakse ja visualiseeritakse ning optimeeritakse kudedest vabanemise permeabiliseerimise tingimusi. Seejärel rakendatakse raamatukogu ehituse ajal optimeeritud protokolli, millele järgneb järjestamine ja andmete analüüs.
Teenuse täielik töövoog hõlmab reaalajas värskendusi ja kliendi kinnitusi reageeriva tagasiside ahela säilitamiseks, tagades projekti sujuva täitmise.
Bmkmanu S3000 genereeritud andmeid analüüsitakse tarkvara „BSTMatrix” abil, mille on iseseisvalt kujundatud BMKGENE, genereerides raku taseme ja mitmetasandilise eraldusvõime geeniekspressiooni maatriksi. Sealt genereeritakse standardraport, mis hõlmab andmete kvaliteedikontrolli, sisevalimi siseanalüüsi ja rühmadevahelist analüüsi.
- Andmete kvaliteedikontroll:
- Andmete väljundi ja kvaliteedi skoorijaotus
- geenide tuvastamine koha kohta
- kudede katvus
- Sisevalimi analüüs:
- geenirikkust
- Spot klasterdamine, sealhulgas vähendatud mõõtmete analüüs
- Klastrite diferentsiaalse ekspressiooni analüüs: markergeenide tuvastamine
- Markerigeenide funktsionaalne märkus ja rikastamine
- rühmadevaheline analüüs
-Mõlema proovi (nt haige ja kontroll) ja ümberklastri laigude ümberkombinatsioon
- iga klastri markergeenide identifitseerimine
- Markerigeenide funktsionaalne märkus ja rikastamine
- sama klastri diferentsiaalne ekspressioon rühmade vahel
Lisaks on BMKGENE välja töötatud “BSTViewer” kasutajasõbralik tööriist, mis võimaldab kasutajal visualiseerida geeniekspressiooni ja kohapeal klastrit erinevates eraldusvõimalustes.
BMKGENENE pakub ruumilisi profileerimisteenuseid täpse üherakulise eraldusvõimega (põhineb rakuprügikastidel või mitmetasandilisel ruudukujulisel prügikastil vahemikus 100um kuni 3,5um).
S3000 slaidi kudede sektsioonide ruumiliste profiiliandmete andmed toimisid nii allpool.
Juhtumianalüüs 1: hiire aju
Hiire aju sektsiooni analüüs S3000 -ga andis tuvastada ~ 94 000 raku, keskmise sekveneerimise ~ 2000 geeni raku kohta. Parandatud eraldusvõime 3,5 UM andis rakkude väga üksikasjaliku rühmituse, mis põhineb transkriptsioonimudelitel, kusjuures rakkude klastrid jäljendavad aju diferentseeritud struktuure. Seda täheldatakse hõlpsasti, visualiseerides oligodendrotsüütide ja mikrogliarakkudena rühmitatud rakkude jaotuse, mis asuvad vastavalt peaaegu eranditult halli ja valge ainega.
Juhtumianalüüs 2: hiire embrüo
Hiire embrüo sektsiooni analüüs S3000 -ga andis tuvastada ~ 2200 000 raku, keskmise sekveneerimisega ~ 1600 geeni raku kohta. Parandatud eraldusvõime 3,5 UM andis rakkude väga üksikasjaliku rühmituse, mis põhines transkriptsioonimudelitel, silma piirkonnas 12 klastrit ja 28 klastrit aju piirkonnas.
Sisevalimi analüüsi rakkude klasterdamine:
Markerigeenide identifitseerimine ja ruumiline jaotus:
-Kõrgem alarakuline eraldusvõime: võrreldes S1000 slaidiga sisaldas S3000 iga püüdmispindala> 4 miljonit ruumilist vöötkoodiga laiku läbimõõduga 2,5 um ja vahemaa 3,5 µm kohakeskuste vahel, võimaldades ruumilise transkriptoomianalüüsiga kõrgema subkulaarse eraldusvõimega. (ruudukujuline prügikast: 3,5 um).
- suurem püüdmise efektiivsus: võrreldes S1000 slaidiga, median_umi suurenemine 30% -lt 70% -ni, mediaan_gene suurenemine 30% -lt 60% -ni
S1000 kiibi skeem:
S3000 kiibi skeem: