空间转录组

应用简介

在组织原位保留空间信息的前提下，全面解析组织中的基因表达谱，定位特定细胞类型的空间分布及其相互作用，揭示传统单细胞测序丢失的组织结构信息，是理解组织微环境与细胞互作的强大工具。

技术特点

识别组织微区与细胞类型的空间分布

无需预设靶标，全面检测表达

可与 HE 染色、免疫组化联合分析

与空间蛋白质组联用构建完整图谱

技术流程

1 组织切片与捕获芯片制备

2 组织透化与 mRNA 原位捕获

3 cDNA 合成与文库扩增

4 高通量测序

5 空间坐标还原与基因表达图谱

6 细胞类型注释与互作分析

应用领域

解析肿瘤组织微环境

空间蛋白质图谱绘制

疾病关键药物靶点与生物标志物发现

解析肿瘤组织微环境

2022年，Nature Biotechnology上发表了题“Deep Visual Proteomics defines single-cell identity and heterogeneity”的文章中，通过空间蛋白质组解析出新生瘤组织中正常细胞在转变为侵袭性癌细胞的过程中蛋白质组的空间表达变化，以此揭示驱动肿瘤进化的机制和全新的治疗靶点。

空间蛋白质图谱绘制

2024年，Cell Reports上发布了题为“Deep spatial proteomics reveals region-specific features of severe COVID-19-related pulmonary injury”的文章中，通过空间蛋白质组学绘制了新冠肺损伤的高深度蛋白质表达图谱，确定了肺泡上皮、支气管上皮和肺血管中新冠肺炎诱导的蛋白质和通路失调，为后续新冠重症的治疗干预提供了全新的空间维度视角。

疾病关键药物靶点与生物标志物发现

2019年，Nature上发表了题为“Proteomics NNMT as a master metabolic regulator ofcancer-associated fibroblasts”的文章中，通过空间蛋白质组学，发现肿瘤间质中NNMT的表达支持卵巢癌的迁移、增殖以及体内生长和转移，为后续针对抑制卵巢癌转移的药物研发提供了潜在可能的靶点。

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多维度蛋白质组学—互补平台

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