通过DBiTplus将基于成像和基于测序的空间Omics映射集成到同一组织部分.

科学领域:

• 分子生物学分子生物学
• 基因组学就是基因组学.
• 生物技术是生物技术.

背景情况:

• 了解细胞异质性和功能需要同时分析完整组织部分内的转录和蛋白质组数据.
• 当前的空间奥米克技术经常单独分析这些模式,限制了全面的细胞分析.

研究的目的:

• 在组织测序加 (DBiTplus) 中引入确定性条形码,这是一个集成的多模式空间omics平台.
• 为了使单细胞分辨率细胞类型和基因组规模的生物途径在同一组织部分的询问.

主要方法:

• DBiTplus将基于测序的空间转录学与基于图像的空间蛋白质概况 (CODEX) 结合在相同的组织部分上.
• 工作流包括*in situ*逆转录,微流体空间条形码,RNaseH介导的cDNA检索和高复合蛋白质成像.
• 开发了计算管道,用于准确的多模式数据注册和集成.

主要成果:

• DBiTplus通过整合转录基因和蛋白质基因数据,成功生成了单细胞解析的空间转录基因图谱.
• 该方法证明了精确的细胞类型,并使转录组分析的图像引导分解成为可能.
• 在小鼠胚胎,人类淋巴结和人类淋巴瘤FFPE组织中的应用展示了其多功能性和生物发现的力量.

结论:

• DBiTplusCODEX提供了一个统一的工作流程,用于空间分辨的单细胞图谱和基因组规模的生物通路的细胞对细胞探索.
• 这种综合空间奥米克学方法显著提高了将细胞类型连接到复杂生物系统中的功能的能力.
• DBiTplus促进了对组织异质性,发育过程和淋巴发育等疾病机制的更深入的理解.