BMKMANU S3000_Spatial transkriptom
BMKMANU S3000 fazoviy transkriptom texnik sxemasi
Xususiyatlari
- Ruxsat: 3,5 µM
- Spot diametri: 2,5 µM
- Dog'lar soni: taxminan 4 million
- 3 ta mumkin bo'lgan suratga olish maydoni formatlari: 6,8 mm * 6,8 mm, 11 mm * 11 mm yoki 15 mm * 20 mm
- Har bir shtrix-kodli boncuk 4 qismdan iborat primerlar bilan to'ldirilgan:
• mRNKni tayyorlash va cDNK sintezi uchun poli(dT) dum,
• Noyob molekulyar identifikator (UMI).
• Fazoviy shtrix-kod
• Qisman o'qish 1 sekanslash primerining bog'lash ketma-ketligi
- H&E va bo'limlarni floresan bo'yash
- Hujayra segmentatsiyasi texnologiyasidan foydalanish imkoniyati: har bir hujayraning chegaralarini aniqlash va har bir hujayraga gen ifodasini to'g'ri belgilash uchun H&E bo'yash, floresan bo'yash va RNK ketma-ketligini integratsiyalash. Hujayra qutisiga asoslangan fazoviy profillash tahlilini qayta ishlash.
- Ko'p darajali rezolyutsiya tahliliga erishish mumkin: Optimal aniqlikda turli to'qimalar xususiyatlarini hal qilish uchun 100 um dan 3,5 um gacha bo'lgan moslashuvchan ko'p darajali tahlil.
BMKMANU S3000 ning afzalliklari
-Qo'lga olish joylarini ikki baravar oshirish - 4 million: 3,5 uM takomillashtirilgan ruxsat bilan, bu hujayra boshiga gen va UMIni yuqoriroq aniqlashga olib keladi. Bu to'qimalarning tuzilishiga mos keladigan nozikroq tafsilotlarga ega bo'lgan transkripsiya profillari asosida hujayralarning yaxshilangan klasterlanishiga olib keladi.
- Hujayra osti ruxsati:Har bir suratga olish maydonida diametri 2,5 mkm va nuqta markazlari orasidagi masofa 5 mkm bo'lgan 2 milliondan ortiq fazoviy shtrixli dog'lar mavjud bo'lib, bu hujayradan tashqari rezolyutsiya (5 mkm) bilan fazoviy transkriptomani tahlil qilish imkonini beradi.
-Ko'p darajali ruxsat tahlili:Turli to'qimalar xususiyatlarini optimal piksellar bilan hal qilish uchun 100 mkm dan 5 mkm gacha bo'lgan moslashuvchan ko'p darajali tahlil.
-"Bir slaydda uchta" hujayra segmentatsiyasi texnologiyasidan foydalanish imkoniyati:floresan bo'yash, H&E bo'yash va RNK ketma-ketligini bitta slaydda birlashtirgan holda, bizning "uchtasi birda" tahlil algoritmimiz keyingi hujayralarga asoslangan transkriptomikalar uchun hujayra chegaralarini aniqlash imkonini beradi.
-Bir nechta ketma-ketlik platformalari bilan mos keladi: ikkala NGS va uzoq o'qiladigan ketma-ketlik mavjud.
-1-8 faol qo'lga olish maydonining moslashuvchan dizayni: suratga olish maydonining o'lchami moslashuvchan, 3 formatdan foydalanish mumkin (6,8 mm * 6,8 mm., 11 mm * 11 mm va 15 mm * 20 mm)
-Bir martalik xizmat: barcha tajriba va mahoratga asoslangan bosqichlarni, jumladan, kriyo-kesish, bo'yash, to'qimalarni optimallashtirish, fazoviy shtrix kodlash, kutubxona tayyorlash, ketma-ketlik va bioinformatikani birlashtiradi.
-Keng qamrovli bioinformatika va natijalarning foydalanuvchilarga qulay vizualizatsiyasi:Paket 29 ta tahlil va 100 dan ortiq yuqori sifatli raqamlarni o'z ichiga oladi, ular hujayra bo'linishi va nuqta klasterini vizualizatsiya qilish va sozlash uchun ishlab chiqilgan dasturiy ta'minotdan foydalanish bilan birgalikda.
-Shaxsiy ma'lumotlarni tahlil qilish va vizualizatsiya qilish: turli tadqiqot so'rovlari uchun mavjud
-Yuqori malakali texnik jamoa: 250 dan ortiq to'qimalar turlari va 100 dan ortiq turlar, shu jumladan odam, sichqoncha, sutemizuvchilar, baliqlar va o'simliklar bo'yicha tajribaga ega.
-Butun loyiha bo'yicha real vaqtda yangilanishlar: eksperimental rivojlanishni to'liq nazorat qilish bilan.
-Yagona hujayrali mRNK ketma-ketligi bilan ixtiyoriy qo'shma tahlil
Xizmat spetsifikatsiyalari
| Namuna talablari | Kutubxona | Ketma-ketlik strategiyasi | Tavsiya etilgan maʼlumotlar | Sifat nazorati |
| OCT-ga o'rnatilgan krio namunalari (Optimal diametr: taxminan. 6×6×6 mm³) Har bir namuna uchun 2 blok 1 tajriba uchun, 1 zaxira uchun | S3000 cDNA kutubxonasi | Illumina PE150 | 100yM (250 Gb) uchun 160K PE o'qish | RIN > 7 |
Namuna tayyorlash bo'yicha ko'rsatmalar va xizmat ko'rsatish jarayoni haqida batafsil ma'lumot olish uchun iltimos, a bilan suhbatlashingBMKGENE mutaxassisi
Xizmat ish oqimi
Namuna tayyorlash bosqichida yuqori sifatli RNKni olishni ta'minlash uchun dastlabki ommaviy RNK ekstraktsiyasi sinovi o'tkaziladi. To'qimalarni optimallashtirish bosqichida bo'limlar bo'yaladi va vizualizatsiya qilinadi va to'qimadan mRNKni chiqarish uchun o'tkazuvchanlik shartlari optimallashtiriladi. Keyinchalik optimallashtirilgan protokol kutubxonani qurishda qo'llaniladi, keyin ketma-ketlik va ma'lumotlarni tahlil qilish.
To'liq xizmat ish jarayoni loyihaning uzluksiz bajarilishini ta'minlab, javob qaytaruvchi teskari aloqa aylanishini ta'minlash uchun real vaqt rejimida yangilanishlar va mijozning tasdiqlashlarini o'z ichiga oladi.
BMKMANU S3000 tomonidan yaratilgan ma'lumotlar BMKGENE tomonidan mustaqil ravishda ishlab chiqilgan "BSTMatrix" dasturiy ta'minoti yordamida tahlil qilinadi, hujayra darajasi va ko'p darajali piksellar sonini Gen ifodasi matritsasi hosil qiladi. U erdan ma'lumotlar sifati nazorati, ichki namunaviy tahlil va guruhlararo tahlilni o'z ichiga olgan standart hisobot yaratiladi.
- Ma'lumotlar sifatini nazorat qilish:
- Ma'lumotlarning chiqishi va sifat ballarini taqsimlash
- Har bir nuqtada genni aniqlash
- To'qimalarni qoplash
- ichki namuna tahlili:
- Gen boyligi
- Spot klasterlash, shu jumladan qisqartirilgan o'lchamlarni tahlil qilish
- Klasterlar orasidagi differensial ifoda tahlili: marker genlarini identifikatsiyalash
- Funktsional annotatsiya va marker genlarini boyitish
- Guruhlararo tahlil
- Ikkala namunadagi dog'larni qayta birlashtirish (masalan, kasal va nazorat) va qayta klaster
- Har bir klaster uchun marker genlarini aniqlash
- Funktsional annotatsiya va marker genlarini boyitish
- Guruhlar orasidagi bir xil klasterning differentsial ifodasi
Bundan tashqari, BMKGene tomonidan ishlab chiqilgan "BSTViewer" foydalanuvchiga turli ruxsatlarda gen ifodasini va nuqta klasterini vizualizatsiya qilish imkonini beruvchi qulay vositadir.
BMKGene aniq bir hujayrali ruxsatda fazoviy profillash xizmatlarini taklif qiladi (hujayra qutisi yoki 100um dan 3,5um gacha bo'lgan ko'p darajali kvadrat qutiga asoslangan).
S3000 slayddagi to'qimalar bo'limlaridan fazoviy profil ma'lumotlari quyida bo'lgani kabi yaxshi bajarildi.
1-tadqiqot: Sichqoncha miyasi
S3000 bilan sichqonchaning miya qismining tahlili ~ 94 000 hujayrani aniqlashga olib keldi, har bir hujayra uchun ~ 2000 genning median ketma-ketligi. 3,5 uM ga yaxshilangan ruxsatnoma transkripsiya naqshlari asosida hujayralarni juda batafsil klasterlashiga olib keldi, hujayralar klasterlari miyaning differentsiatsiyalangan tuzilmalariga taqlid qildi. Bu deyarli faqat kulrang va oq materiyada joylashgan oligodendrositlar va mikroglia hujayralari sifatida to'plangan hujayralarning tarqalishini vizualizatsiya qilish orqali osongina kuzatiladi.
2-tadqiqot: Sichqoncha embrioni
S3000 bilan sichqon embrionining bo'limini tahlil qilish natijasida ~ 2200 000 hujayra aniqlandi, har bir hujayra uchun o'rtacha ketma-ketlik ~ 1600 gen. 3,5 uM ning yaxshilangan ruxsati ko'z sohasida 12 ta klaster va miya sohasida 28 ta klaster bo'lgan transkripsiya naqshlari asosida hujayralarni juda batafsil klasterlashiga olib keldi.
Ichki namunaviy tahlil hujayralari klasteri:
Marker genlarning identifikatsiyasi va fazoviy taqsimlanishi:
- yuqori hujayra ichidagi ruxsati: S1000 slayd bilan solishtirganda, S3000 ning har bir suratga olish maydoni 2,5 mkm diametrli va nuqta markazlari orasidagi masofa 3,5 mkm bo'lgan > 4 million fazoviy shtrixli nuqtalarni o'z ichiga oladi, bu esa yuqori hujayra ichidagi aniqlik bilan fazoviy transkriptomani tahlil qilish imkonini beradi. (kvadrat quti: 3,5 mkm).
- Yuqori suratga olish samaradorligi: S1000 slayd bilan solishtirganda, Median_UMI 30% dan 70% gacha, Median_Gene 30% dan 60% gacha ko'tariladi
S1000 chipining sxemasi:
S3000 chipining sxemasi:
