在因美纳高通量测序仪上实现高分辨率单细胞水平全转录组分析
因美纳空间转录组学可对完整组织切片进行基于测序的高分辨率全转录组分析。该技术支持无假设的基因表达图谱分析，同时保留空间背景，克服了成像方法的局限性，这些方法往往受限于预定义基因panel及有限的组织覆盖范围。
因美纳先进的空间技术使研究人员能够以单细胞分辨率获取广泛的转录组图谱以及局部的基因表达谱。该功能为研究不同研究应用中空间定义的细胞状态、组织结构和生物学通路提供了新机遇。
因美纳空间技术通过破解高空间分辨率与全转录组测序深度之间的传统矛盾，帮助研究人员突破现有平台的普遍局限。该技术能够在不影响灵敏度或可扩展性的情况下详细定位大面积组织区域，有助于更清晰地了解细胞行为和组织结构。
揭示复杂组织空间环境中的细胞行为
支持在完整组织切片中进行无偏倚全转录组分析
通过采集大面积组织区域保留空间异质性
通过用于分割和空间可视化的内置工具实现简化的分析
提供高空间分辨率和全转录组广度
提供高灵敏度，增强簇生成能力，有助于识别独特或罕见的细胞类型
因美纳空间技术采用基于因美纳测序流动槽技术改良的底物，可捕获多聚腺苷酸化RNA转录本。这一基于polyA的设计可实现无假设的全转录组分析，对大面积组织区域具有高空间分辨率，并兼容任何真核生物物种。切片捕获表面可在保持完整组织切片空间保真度的同时，实现高效的转录本回收率。
该工作流程始于冷冻切片制备、H&E染色及明场成像，以建立空间定位参考系。在条形码标记切片上捕获RNA，并在NovaSeq™ X系列测序仪等高通量测序仪上测序，然后与空间条形码和组织图像结合，进行分割、簇生成和空间定位。该技术可实现从试点研究到大规模研究项目的高分辨率空间分析应用。
图1：因美纳空间转录组工作流程概述，从组织切片制备到空间分析的全流程。
大组织区域的全转录组分析
Broad研究所的Michal Lipinski博士分享了因美纳空间技术如何实现细胞类型簇生成和基因标记鉴定。
妊娠期小鼠大脑空间图谱
因美纳科学研究总监Darren Segale博士详细介绍了因美纳空间技术如何以单细胞分辨率和全转录组覆盖，揭示未孕小鼠与妊娠期小鼠之间的神经元差异。
空间测序揭示肿瘤环境变化
圣裘德儿童研究医院的Jasmine Plummer博士解释了高分辨率空间测序如何辅助前列腺癌研究。
分析工作流程整合了高分辨率组织图像、空间条形码和基因表达图谱，从而在空间维度上精准定位转录活性。使用DRAGEN空间流程处理原始测序数据，包括读数比对、分子标记去重以及空间特征-条形码矩阵的生成。组织图像和条形码也通过此流程进行处理，并在Illumina Connected Multiomics中显示结果。该工作流程支持从原始图像到转录组分析的全过程，包括分割、簇生成和空间定位。
图2：因美纳空间转录组学软件工作流程。组织图像和空间条形码通过DRAGEN空间流程处理，并在Illumina Connected Multiomics中显示。
Illumina Connected Multiomics与DRAGEN空间转录组学相结合，为空间转录组学研究提供了强大、简化的多组学可视化和见解。轻松查看组织图像上叠加的空间数据，并执行额外的三级分析，例如差异表达、标记基因鉴定和细胞分型。
因美纳空间技术利用了具有连续1 μm表面特征的大面积高级组织植入区域。捕获的转录本通过因美纳空间分析流程与整合的细胞分割进行分区，以实现细胞水平的表达定位。
阅读新闻稿，了解有关因美纳空间技术的更多信息。
在开发过程中，我们发现覆盖度因组织类型、组织质量和测序深度而异。我们观察到，较其他空间解决方案，该技术在组织切片中检测到多两倍以上的基因1。
初始版本的因美纳空间技术针对新鲜冷冻组织进行了优化。支持福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织的版本正在开发中。
根据所需的测序深度，我们建议使用NovaSeq™ X系列测序仪或NovaSeq™ 6000测序仪。NextSeq™ 2000测序仪可用于较小的组织切片或组织芯片。
我们将为空间转录组学分析提供两种载玻片规格：一种是具有50×15 mm捕获区域的大规格载玻片，另一种是具有较小捕获区域的载玻片（尺寸参数待定）。两个版本都将使用标准的75×25 mm显微镜载玻片。
利用因美纳空间解决方案绘制人类肠道的细胞图谱
斯坦福大学研究员Chenchen Zhu博士介绍了因美纳空间技术如何绘制人类肠道的高分辨率细胞图谱。
肺纤维化中的肺泡调节异常
TGen生物创新和基因组科学部门副总监Nicholas Banovich博士介绍了因美纳空间技术如何推动肺纤维化及上皮细胞重塑研究。
一种非原位全转录组工作流程，提供大面积捕获底物和可扩展的端到端软件解决方案。
海报发布日期：2025年2月24日
在结构完整的组织内定位转录活性，以便利用空间RNA-Seq揭示复杂的生物相互作用。
研究通常被大批量采样掩盖的细胞间差异，并探索高通量和低通量单细胞RNA测序方法。
通过单细胞读数同时定量细胞表面蛋白和转录组数据。
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参考文献