時空組學
Stereo-seq是國內(nèi)生命科學龍頭機構(gòu)華大自主研發(fā)的時空轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，該技術(shù)基于DNA納米球（DNA Nano Ball, DNB）開發(fā)，是具有高通量、超高分辨率、大視場的原位全景式技術(shù)，可以實現(xiàn)同一樣本在組織、細胞、亞細胞、分子“四尺度”同時進行空間轉(zhuǎn)錄組分析[1]。該技術(shù)通過時空芯片捕獲組織中的mRNA,并通過空間條形碼（Coordinate ID, CID）還原回空間位置，實現(xiàn)組織原位測序，為深入地了解細胞的基因表達及形態(tài)與局部環(huán)境之間的關(guān)系建立強大的研究基礎(chǔ)[2]。
納米級分辨率
實現(xiàn)亞細胞級分子定位
實現(xiàn)亞細胞級分子定位
Stereo-seq 技術(shù)的檢測分辨率可達到500 nm，實現(xiàn)對單個細胞及分子信息進行空間定位和檢測。
厘米級全景視場
定制芯片滿足不同組織需求
定制芯片滿足不同組織需求
Stereo-seq 標準Stereo-seq 芯片大小為1 cm × 1 cm，同時可依據(jù)組織大小定制不同尺寸的芯片。
技術(shù)流程
樣本制備
對組織樣本進行冷凍、OCT包埋和切片，并將其鋪貼到時空芯片。每張芯片（1 cm × 1 cm）含有 4 × 10^8個帶空間坐標的數(shù)據(jù)點，每個數(shù)據(jù)點的直徑為220 nm，兩個數(shù)據(jù)點的中心相距500 nm。
組織透化與文庫構(gòu)建
時空芯片上裝載具有空間坐標信息的捕獲探針，對組織切片進行固定和透化后，探針在芯片上原位抓取組織細胞釋放的 mRNA 分子，隨后進行cDNA合成與擴增。收集擴增后的cDNA，作為模板構(gòu)建測序文庫。
測序
用華大DNBSEQ系列高通量測序儀完成測序。
數(shù)據(jù)分析及可視化
您可以使用時空云平臺（STOmicsCloud）在線上進行數(shù)據(jù)分析及可視化。您也可使用Stereo-seq分析流程軟件包（SAW）自行進行數(shù)據(jù)處理獲得基因的空間表達矩陣；矩陣可用于下游個性化分析。
時空轉(zhuǎn)錄組
時空多組學
STOmics? Stereo-seq 透化試劑套裝
STOmics?Stereo-seq 透化試劑套裝是用于摸索組織切片最佳透化時間的預實驗試劑套裝。Stereo-seq芯片P（透化測試芯片）上載有核苷酸捕獲探針，與組織切片結(jié)合后通過探針原位抓取組織內(nèi)的mRNA分子，再利用帶有熒光標記的核苷酸進行cDNA合成。研究人員通過熒光顯微成像可以快速判斷特定組織的最佳透化時間（詳細產(chǎn)品信息請查看附錄1）。選擇最佳的透化條件，更利于mRNA捕獲，在組織移除干凈且保持相同成像條件（包括亮度和曝光等條件）的情況下，以組織形態(tài)完整，熒光值最強且無彌散為最佳透化時間的判斷標準。透化3min時，組織呈現(xiàn)同一皮層亮度不均勻的情況，說明透化不充分；透化12min時，細節(jié)清晰，信號均勻，亮度最大；透化24min時的信號弱于透化12min的信號；因此，最佳的透化時間是12min。
STOmics? Stereo-seq 轉(zhuǎn)錄組試劑套裝
STOmics? Stereo-seq 轉(zhuǎn)錄組試劑套裝是用于構(gòu)建組織切片全轉(zhuǎn)錄本 3'端文庫的試劑套裝。Stereo-seq 芯片 T（時空 poly-T 芯片）上載有具有空間坐標信息的捕獲探針，與組織切片結(jié)合后通過探針原位抓取組織內(nèi)的mRNA分子并進行cDNA合成。研究人員通過DNBSEQ測序和STOmics?配套的可視化分析工具，可獲取特定樣本超高分辨率下的空間轉(zhuǎn)錄組信息。
配合使用Stereo-seq 建庫試劑盒，可獲得Stereo-seq 測序文庫。高效的生化實驗流程，強大的可視化分析工具，造就了超高分辨率的時空組學。
通過將多重免疫熒光（mIF）染色方法融入標準 Stereo-seq 轉(zhuǎn)錄組實驗流程中，Stereo-seq 技術(shù)可對同一組織切片的RNA和蛋白質(zhì)進行共檢測，并在單細胞分辨率水平下實現(xiàn)多重蛋白的空間可視化。在不影響mRNA捕獲的前提下，基于蛋白組圖像和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的整合分析，研究人員可更深入地評估樣本價值，解析復雜的病理和生理過程。
技術(shù)流程——超高分辨率的空間轉(zhuǎn)錄組與蛋白組共檢測
生信分析工具
Stereo-seq時空組學技術(shù)為用戶提供多種數(shù)據(jù)分析解決方案，除云端STOmics Cloud方案可通過用戶回傳測序數(shù)據(jù)及圖像文件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)云端分析及可視化展示之外，線下ImageStudio+SAW+StereoMap組合方案亦可對芯片進行圖像處理、數(shù)據(jù)分析、可視化展示及結(jié)果調(diào)整等操作。
案例分析
3K水稻重測序&泛基因組研究
研究背景
研究策略
通過對不同性別和年齡的人群隊列的下肢肌肉活檢樣本中的387,000多個細胞/細胞核的深入分析，詳細描述了細胞群體在衰老過程中的變化，發(fā)現(xiàn)了老年人群中新出現(xiàn)的細胞群體，并揭示了這些變化背后的細胞特異性特征和多細胞間的網(wǎng)絡(luò)互動特性。本研究涵蓋不同性別和年齡人群的骨骼肌多模態(tài)單細胞圖譜，為我們揭示了肌肉老化的奧秘...
最初測序3,024份水稻樣本，后來進行質(zhì)控過濾掉14份，最終保留3,010份水稻樣本進行深度研究。3K RG測序數(shù)據(jù)比對到參考基因組日本晴Nipponbare上檢泌SNPs、InDels。合并Nipponbare基因組序列和無冗余的新組裝的基因組序列構(gòu)建泛基因組。利用測序深度＞20X，比對深度＞15X的453個水稻材料進行SVs和PAVs分析。a. 基因家族PAVsb. 泛基因組和一個單獨旳基因組旳組成成份c. 基于500個隨機篩選旳水稻基因組模擬泛 基因組和核心基因組d. 核心和分散式基因家族比例e. 兩個品系間基因家族平均數(shù)量差異f. 5733主要群組不平衡基因家族特性
