CosMx™ SMI單細胞空間原位分子成像平臺,結(jié)合了超高分辨率成像技術(shù)和多靶標檢測能力,能夠在單細胞及亞細胞分辨率下對多達6000種RNA和64種經(jīng)過驗證的蛋白質(zhì)的空間原位信息進行可視化和定量分析。
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近日,上海生物芯片公司利用CosMx™ SMI(1000 gene panel)對人扁桃體癌樣本進行分析,目前已順利完成實驗及下游生信分析,相關(guān)數(shù)據(jù)如下所示:
組織FOV圈選熒光圖
CosMx™ SMI數(shù)據(jù)展示
從測試數(shù)據(jù)來看,在樣本選取的40個FOV中,檢測到的細胞數(shù)達到17萬多,檢測到的總轉(zhuǎn)錄本數(shù)超過35M,平均單個細胞的轉(zhuǎn)錄本約210條,單個細胞最高基因檢出數(shù)為564,靈敏度高且特異性表現(xiàn)較好。
CosMx™ SMI通過基于抗體的組織標記和AI的多模式細胞分割方法實現(xiàn)精確的細胞界定,在質(zhì)控后實現(xiàn)下游的數(shù)據(jù)分析和可視化。分析內(nèi)容包括空間背景下的細胞聚類分析、空間聚類分析、差異表達、空間鄰域分析及共表達分析等。
01 基礎(chǔ)分析——結(jié)果展示
通過選取感興趣區(qū)域進行FOV圈選,獲得每個FOV中的轉(zhuǎn)錄本信息進行分析。首先可以進行細胞聚類并結(jié)合單細胞注釋marker確定不同細胞聚類所屬的細胞類型,然后通過空間聚類分析,確定細胞類型的空間分布以及每個FOV中各細胞類型的占比,并通過差異分析,比較組織不同空間區(qū)域的細胞類型及基因表達差異,從而確定關(guān)鍵細胞類型的空間分布及關(guān)鍵靶點。
細胞分割圖
細胞聚類分析
空間聚類分析
不同F(xiàn)OV中各細胞類型的占比
還可以進行細胞共鄰域分析(CNA)分析,通過識別轉(zhuǎn)錄空間中的小區(qū)域組(被稱為鄰域)在不同樣本中的豐度共同變化,識別相關(guān)的細胞群,描述不同樣本的主導(dǎo)變化軸,從而更準確地識別疾病相關(guān)的細胞狀態(tài)。
空間鄰域分析
02 其他分析——結(jié)果展示
此外,還可以根據(jù)老師的具體的需求,實現(xiàn)空間背景下細胞共定位、細胞通訊、信號通路、空間網(wǎng)絡(luò)及可視化等分析,更加深入探索組織背后的生物學(xué)信息。
基因共表達分析
細胞共表達分析
通路分析
CosMx SMI系統(tǒng)具有簡單的樣本制備流程和穩(wěn)定的原位雜交化學(xué)原理,能夠兼容多種組織類型的檢測,包括新鮮冷凍組織(FF)、福爾馬林固定石蠟包埋組織(FFPE)以及組織芯片(TMA)等。目前已有panel能夠?qū)崿F(xiàn)對1000種RNA和64種蛋白進行檢測,并且已推出提供6000種RNA檢測方案(已可進行預(yù)訂采購),在保留靶標基因在組織原位空間信息的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)更高的基因組覆蓋度,支持研究人員透徹解析組織和細胞異質(zhì)性,深入研究背后的生物學(xué)功能,發(fā)現(xiàn)重要的生物標志物。