BMKMANU S3000_Spatial Transcriptome
BMKMANU S3000 Skéma Transkriptom Spasial Téknis
Fitur
- Resolusi: 3,5 µM
- Diaméter titik: 2,5 µM
- Jumlah bintik: kira-kira 4 Juta
- 3 kamungkinan format aréa néwak: 6,8 mm * 6,8 mm, 11 mm * 11 mm atawa 15 mm * 20 mm
- Unggal manik barcoded dieusian ku primers diwangun ku 4 bagian:
• poli(dT) buntut pikeun mRNA priming jeung cDNA sintésis,
• Unik Molecular Identifier (UMI) pikeun ngabenerkeun bias amplifikasi
• barkod spasial
• Runtuyan beungkeutan baca parsial 1 sequencing Primer
- H&E sareng pewarnaan fluoresensi bagian
- Kamungkinan ngagunakeun téknologi ségméntasi sél: integrasi ngawarnaan H&E, ngawarnaan fluoresensi, sareng urutan RNA pikeun nangtukeun wates unggal sél sareng leres napelkeun éksprési gén ka unggal sél. Ngolah analisis profil spasial hilir dumasar kana bin sél.
- Mungkin pikeun ngahontal analisis résolusi multilevel: Analisis multi-tingkat anu fleksibel mimitian ti 100um dugi ka 3.5 um pikeun ngabéréskeun fitur jaringan anu rupa-rupa dina résolusi anu optimal.
Keunggulan BMKMANU S3000
-Ganda titik newak ka 4 Juta: kalawan resolusi ningkat 3,5 uM, ngarah kana gén luhur sarta deteksi UMI per sél. Ieu ngakibatkeun ningkat clustering sél dumasar kana propil transkripsional, kalawan detil finer nu cocog struktur jaringan.
- Resolusi sub-sélular:Unggal aréa néwak ngandung> 2 juta Spot Barcoded spasial kalayan diaméter 2.5 µm sareng jarak 5 µm antara pusat titik, ngamungkinkeun analisis transkriptom spasial kalayan resolusi sub-sélular (5 µm).
-Analisis résolusi multi-tingkat:Analisis multi-tingkat anu fleksibel mimitian ti 100 μm dugi ka 5 μm pikeun ngabéréskeun fitur jaringan anu rupa-rupa dina résolusi anu optimal.
-Kamungkinan ngagunakeun téknologi segmentasi sél "Tilu dina hiji slide":ngagabungkeun ngawarnaan fluoresensi, ngawarnaan H&E, sareng urutan RNA dina slide tunggal, algoritma analisis "tilu-dina-hiji" kami nguatkeun idéntifikasi wates sél pikeun transkriptomics dumasar-sél salajengna.
-Cocog sareng sababaraha platform sequencing: duanana NGS na sequencing lila dibaca sadia.
-Desain fléksibel tina 1-8 aréa newak aktip: ukuran wewengkon néwak téh fléksibel, bisa ngagunakeun 3 format (6,8 mm * 6,8 mm., 11 mm * 11 mm sarta 15 mm * 20 mm)
-jasa hiji-eureun: integrates sagala pangalaman jeung léngkah dumasar-skill, kaasup cryo-sectioning, ngawarnaan, optimasi jaringan, barcoding spasial, préparasi perpustakaan, sequencing, sarta bioinformatics.
-Bioinformatika komprehensif sareng visualisasi hasil anu ramah-pamaké:pakét ngawengku 29 nganalisa jeung 100+ inohong kualitas luhur, digabungkeun jeung pamakéan inhouse dimekarkeun software pikeun visualize jeung ngaropéa sél bengkahna jeung titik clustering.
-Analisis data sareng visualisasi ngaropéa: sadia pikeun requests panalungtikan béda
-Tim téknis anu terampil pisan: kalawan pangalaman dina leuwih 250 jenis jaringan jeung 100+ spésiés kaasup manusa, beurit, mamalia, lauk jeung tutuwuhan.
-Pembaruan sacara real-time dina sakabéh proyék: kalawan kadali pinuh ku kamajuan eksperimen.
-Analisis gabungan pilihan sareng urutan mRNA sél tunggal
Spésifikasi Service
| Sarat Sampel | Perpustakaan | Stratégi Sequencing | Data Disarankeun | Kontrol kualitas |
| Sampel cryo anu dipasang dina OCT (Diaméter optimal: kira-kira. 6×6×6 mm³) 2 blok per sampel 1 pikeun percobaan, 1 pikeun cadangan | Perpustakaan S3000 cDNA | Illumina PE150 | 160K PE dibaca per 100υM (250 Gb) | RIN > 7 |
Pikeun leuwih jéntré ngeunaan hidayah préparasi sampel sarta workflow jasa, mangga ngarasa Luncat ngobrol jeung aahli BMKGENE
Aliran Gawé Palayanan
Dina fase persiapan sampel, hiji percobaan ékstraksi RNA bulk awal dipigawé pikeun mastikeun RNA kualitas luhur bisa diala. Dina tahap optimasi jaringan, bagian-bagian diwarnaan sareng divisualisasikeun sareng kaayaan permeabilisasi pikeun ngaleupaskeun mRNA tina jaringan dioptimalkeun. Protokol anu dioptimalkeun teras diterapkeun nalika pangwangunan perpustakaan, dituturkeun ku sequencing sareng analisis data.
Alur kerja jasa lengkep ngalibatkeun apdet sacara real-time sareng konfirmasi klien pikeun ngajaga loop eupan balik responsif, mastikeun palaksanaan proyék lancar.
Data anu dihasilkeun ku BMKMANU S3000 dianalisis nganggo parangkat lunak "BSTMatrix", anu dirancang sacara mandiri ku BMKGENE, ngahasilkeun tingkat sél sareng résolusi multilevel Gene Expression Matrix. Ti dinya, hiji laporan baku dihasilkeun nu ngawengku kontrol kualitas data, analisis jero-sampel jeung analisis antar-grup.
- Kontrol Kualitas Data:
- Kaluaran data sareng distribusi skor kualitas
- Deteksi gén per titik
- Liputan jaringan
- Analisis sampel jero:
- Kakayaan gen
- Spot clustering, kaasup analisis dimensi ngurangan
- Analisis éksprési diferensial antara klaster: idéntifikasi gén pananda
- Anotasi fungsional sareng pengayaan gén pananda
- Analisis antarkelompok
- Kombinasi ulang spot tina duanana sampel (misalna kasakit jeung kontrol) jeung re-cluster
- Idéntifikasi gén pananda pikeun tiap klaster
- Anotasi fungsional sareng pengayaan gén pananda
- Éksprési diferensial tina klaster sarua antara grup
Salaku tambahan, BMKGene dikembangkeun "BSTViewer" mangrupikeun alat anu ramah-pamaké anu ngamungkinkeun pamaké pikeun ngabayangkeun éksprési gén sareng clustering titik dina résolusi anu béda.
BMKGene nawiskeun jasa profil spasial dina resolusi sél tunggal anu tepat (dumasar kana bin sél atanapi bin kuadrat multilevel tina 100um dugi ka 3.5um).
Data profil spasial tina bagian jaringan dina slide S3000 dipigawé ogé di handap.
Studi kasus 1: Uteuk beurit
Analisis bagian otak beurit kalayan S3000 nyababkeun idéntifikasi ~ 94 000 sél, kalayan urutan median ~ 2000 gen per sél. Résolusi anu ningkat tina 3.5 uM nyababkeun gugusan sél anu detil pisan dumasar kana pola transkripsional, kalayan gugusan sél niru struktur anu dibédakeun otak. Ieu gampang dititénan ku visualizing sebaran sél clustered salaku oligodendrocytes jeung sél microglia, nu ampir éksklusif ayana dina zat abu jeung bodas, masing-masing.
Studi kasus 2: cikal beurit
Analisis bagian cikal beurit kalayan S3000 nyababkeun idéntifikasi ~ 2200 000 sél, kalayan urutan median ~ 1600 gén per sél. Resolusi ningkat tina 3.5 uM nyababkeun clustering pisan detil rupa sél dumasar kana pola transcriptional, kalawan 12 klaster di wewengkon panon jeung 28 klaster di wewengkon otak.
Analisis Sampel jero Klaster sél:
Idéntifikasi gén pananda sareng distribusi spasial:
- résolusi sub-sélular nu leuwih luhur: Dibandingkeun jeung geseran S1000, unggal wewengkon néwak S3000 ngandung > 4 juta Titik Barcoded spasial kalayan diaméter 2.5 µm jeung jarak 3.5 µm antara puseur titik, ngamungkinkeun analisis transkriptom spasial kalawan resolusi sub-sélular nu leuwih luhur. (bin pasagi: 3,5 µm).
- Efisiensi néwak anu langkung luhur: dibandingkeun sareng slide S1000, Median_UMI ningkat tina 30% dugi ka 70%, Median_Gene ningkat tina 30% dugi ka 60%
Skéma chip S1000:
Skéma chip S3000:
