BMKMANU S3000_Spatial Transcriptome
BMKMANU S3000 telpiskās transkripta tehniskā shēma
Funkcijas
- Izšķirtspēja: 3,5 µM
- Plankuma diametrs: 2,5 µM
- Vietu skaits: aptuveni 4 miljoni
- 3 iespējamie uzņemšanas apgabala formāti: 6,8 mm * 6,8 mm, 11 mm * 11 mm vai 15 mm * 20 mm
- Katra svītrkoda lodīte ir piepildīta ar gruntskrāsām, kas sastāv no 4 sekcijām:
• poli(dT) aste mRNS sāknēšanai un cDNS sintēzei,
• Unikāls molekulārais identifikators (UMI), lai koriģētu pastiprinājuma novirzi
• Telpiskais svītrkods
• Daļējas nolasīšanas 1 sekvencēšanas primer saistošā secība
- sekciju H&E un fluorescējoša krāsošana
- Iespēja izmantot šūnu segmentācijas tehnoloģiju: H&E krāsošanas, fluorescējošās krāsošanas un RNS sekvencēšanas integrācija, lai noteiktu katras šūnas robežas un pareizi piešķirtu katrai šūnai gēnu ekspresiju. Apstrāde pakārtotā telpiskā profilēšanas analīze, kuras pamatā ir šūnu tvertne.
- Iespēja iegūt daudzlīmeņu izšķirtspējas analīzi: elastīga daudzlīmeņu analīze no 100 um līdz 3,5 um, lai atrisinātu dažādas audu īpašības ar optimālu izšķirtspēju.
BMKMANU S3000 priekšrocības
-Uztveršanas vietu dubultošana līdz 4 miljoniem: ar uzlabotu izšķirtspēju 3,5 uM, kas nodrošina augstāku gēnu un UMI noteikšanu katrā šūnā. Tā rezultātā tiek uzlabota šūnu klasterizācija, pamatojoties uz transkripcijas profiliem, ar smalkākām detaļām, kas atbilst audu struktūrai.
- Sub-šūnu izšķirtspēja:Katrā uztveršanas apgabalā bija> 2 miljoni telpisku svītrkodu plankumu ar diametru 2,5 µm un 5 µm atstarpi starp plankumu centriem, ļaujot veikt telpisko transkripta analīzi ar sub-šūnu izšķirtspēju (5 µm).
-Daudzlīmeņu izšķirtspējas analīze:Elastīga daudzlīmeņu analīze no 100 μm līdz 5 μm, lai optimālā izšķirtspējā atrisinātu dažādas audu īpašības.
-Iespēja izmantot “Trīs vienā slaidā” šūnu segmentācijas tehnoloģiju:apvienojot fluorescences krāsošanu, H&E krāsošanu un RNS sekvencēšanu uz viena priekšmetstikliņa, mūsu "trīs vienā" analīzes algoritms dod iespēju identificēt šūnu robežas turpmākai šūnu transkriptomikai.
-Savietojams ar vairākām sekvencēšanas platformām: pieejama gan NGS, gan ilgi lasīta secība.
-Elastīgs dizains 1-8 aktīvās uztveršanas zonas: uzņemšanas laukuma izmērs ir elastīgs, iespējams izmantot 3 formātus (6,8 mm * 6,8 mm., 11 mm * 11 mm un 15 mm * 20 mm)
-Vienas pieturas pakalpojums: integrē visas pieredzes un prasmju darbības, tostarp krio sekciju, krāsošanu, audu optimizāciju, telpisko svītrkodu, bibliotēkas sagatavošanu, sekvencēšanu un bioinformātiku.
-Visaptveroša bioinformātika un lietotājam draudzīga rezultātu vizualizācija:pakotnē ir iekļautas 29 analīzes un 100+ augstas kvalitātes skaitļi, kas apvienoti ar iekšēji izstrādātas programmatūras izmantošanu, lai vizualizētu un pielāgotu šūnu sadalīšanu un vietas klasterizāciju.
-Pielāgota datu analīze un vizualizācija: pieejams dažādiem pētniecības pieprasījumiem
-Augsti kvalificēta tehniskā komanda: ar pieredzi vairāk nekā 250 audu veidos un 100+ sugās, ieskaitot cilvēkus, peles, zīdītājus, zivis un augus.
-Reāllaika atjauninājumi par visu projektu: ar pilnīgu eksperimentālā progresa kontroli.
-Izvēles kopīgā analīze ar vienas šūnas mRNS sekvencēšanu
Pakalpojuma specifikācijas
| Prasību paraugs | Bibliotēka | Sekvences stratēģija | Dati ieteicami | Kvalitātes kontrole |
| OCT iegultie krio paraugi (Optimālais diametrs: apm. 6 × 6 × 6 mm³) 2 bloki katram paraugam 1 eksperimentam, 1 dublēšanai | S3000 cDNS bibliotēka | Illumina PE150 | 160 K PE nolasījums uz 100 υM (250 Gb) | NIN > 7 |
Lai iegūtu plašāku informāciju par paraugu sagatavošanas norādījumiem un pakalpojumu darbplūsmu, lūdzu, sazinieties ar aBMKGENE eksperts
Pakalpojuma darba plūsma
Paraugu sagatavošanas fāzē tiek veikts sākotnējais lielapjoma RNS ekstrakcijas izmēģinājums, lai nodrošinātu augstas kvalitātes RNS iegūšanu. Audu optimizācijas posmā sekcijas tiek iekrāsotas un vizualizētas, un tiek optimizēti caurlaidības apstākļi mRNS izdalīšanai no audiem. Optimizētais protokols tiek izmantots bibliotēkas izveides laikā, kam seko secība un datu analīze.
Pilnīga pakalpojuma darbplūsma ietver reāllaika atjauninājumus un klientu apstiprinājumus, lai uzturētu atsaucīgu atgriezenisko saiti, nodrošinot vienmērīgu projekta izpildi.
BMKMANU S3000 ģenerētie dati tiek analizēti, izmantojot BMKGENE neatkarīgi izstrādāto programmatūru “BSTMatrix”, ģenerējot šūnu līmeņa un daudzlīmeņu izšķirtspējas Gēnu ekspresijas matricu. Pēc tam tiek ģenerēts standarta ziņojums, kas ietver datu kvalitātes kontroli, iekšējā parauga analīzi un starpgrupu analīzi.
- Datu kvalitātes kontrole:
- Datu izvade un kvalitātes rādītāju sadalījums
- Gēnu noteikšana katrā vietā
- Audu pārklājums
- Iekšējā parauga analīze:
- Gēnu bagātība
- Punktu klasterizācija, ieskaitot samazinātu dimensiju analīzi
- Diferenciālās ekspresijas analīze starp klasteriem: marķieru gēnu identificēšana
- Marķieru gēnu funkcionālā anotācija un bagātināšana
- Starpgrupu analīze
- Plankumu atkārtota kombinēšana no abiem paraugiem (piemēram, slimajiem un kontroles) un atkārtota grupēšana
- katras klastera marķieru gēnu identifikācija
- Marķieru gēnu funkcionālā anotācija un bagātināšana
- Viena un tā paša klastera diferenciālā izteiksme starp grupām
Turklāt BMKGene izstrādātais "BSTViewer" ir lietotājam draudzīgs rīks, kas ļauj lietotājam vizualizēt gēnu ekspresiju un vietas klasterizāciju dažādās izšķirtspējās.
BMKGene piedāvā telpiskās profilēšanas pakalpojumus ar precīzu vienas šūnas izšķirtspēju (pamatojoties uz šūnu tvertni vai daudzlīmeņu kvadrātveida tvertni no 100 um līdz 3,5 um).
Telpiskās profilēšanas dati no audu sekcijām uz S3000 priekšmetstikliņa darbojās labi, kā norādīts tālāk.
1. gadījuma izpēte: peles smadzenes
Peles smadzeņu sekcijas analīze ar S3000 ļāva identificēt ~ 94 000 šūnas ar vidējo secību ~ 2000 gēnu uz vienu šūnu. Uzlabotā izšķirtspēja 3,5 uM radīja ļoti detalizētu šūnu kopu, pamatojoties uz transkripcijas modeļiem, un šūnu kopas atdarina smadzeņu diferencētās struktūras. To ir viegli novērot, vizualizējot šūnu sadalījumu, kas sagrupētas kā oligodendrocīti un mikroglia šūnas, kas gandrīz vienīgi atrodas attiecīgi pelēkajā un baltajā vielā.
2. gadījuma izpēte: peles embrijs
Peles embrija sekcijas analīze ar S3000 ļāva identificēt ~ 2200 000 šūnas ar vidējo secību ~ 1600 gēnu uz vienu šūnu. Uzlabotā izšķirtspēja 3,5 uM radīja ļoti detalizētu šūnu klasterizāciju, pamatojoties uz transkripcijas modeļiem, ar 12 kopām acs zonā un 28 klasteriem smadzeņu zonā.
Iekšējā parauga analīzes šūnu klasterizācija:
Marķieru gēnu identifikācija un telpiskais sadalījums:
- augstāka sub-šūnu izšķirtspēja: salīdzinot ar S1000 priekšmetstikliņu, katrā S3000 uztveršanas apgabalā bija vairāk nekā 4 miljoni telpisku svītrkodētu plankumu ar diametru 2,5 µm un attālumu starp punktu centriem 3,5 µm, ļaujot veikt telpisko transkripta analīzi ar augstāku sub-šūnu izšķirtspēju. (kvadrātveida tvertne: 3,5 µm).
- Augstāka uztveršanas efektivitāte: salīdzinot ar S1000 slaidu, Median_UMI palielinās no 30% līdz 70%, Median_Gene palielinās no 30% līdz 60%
S1000 mikroshēmas shēma:
S3000 mikroshēmas shēma:
