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【空间多组学】分析无界,效率升维丨安捷伦研究方案智绘未来

2025年03月20日 13:36 来源:安捷伦科技(中国)有限公司

前 言

几乎所有复杂的生物学现象都发生在三维空间中。空间组学技术能够在细胞原生微环境中测量细胞的分子特征,进而解析细胞相互作用的原理及组织形成机制。(Cancer Cell,2024 Oct 14;42 (10):1653-1675) 近年,空间多组学技术正逐步实现深度融合,国内外多项研究通过关联分析空间转录组与空间代谢组数据,从“因”“果”两个层面更为深入地阐释了细胞组织工作的生物学原理 (Journal of Pharmaceutical Analysis 13 (2023) 851e861)。


安捷伦作为全球分析化学与生命科学研究领域的卓越方案供应商,我们致力于为客户提供可靠、经济、实用的仪器、试剂、软件和服务。本文梳理汇总了与空间转录组及空间代谢组紧密相关的安捷伦前沿产品和研究方案,旨在为科研人员提供精准的实验分析工具,助力提升研究效率,推动空间组学研究的快速发展。

 

Agilent 空间多组学研究方案

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Part 1:Agilent 产品助力

空间转录组学研究

 

空间转录组学实验分析方法,主要依靠铺设在载片上的寡聚脱氧胸腺嘧啶核苷酸 (dT) 探针捕获对应组织切片区域细胞基质内的信使核糖核酸 (mRNA)。由于捕获探针末端连接了能标识空间位置信息的特定核酸序列 (spatial barcode),进而通过测序技术,可分析获得组织切片各位点不同基因的 mRNA 表达水平。

然而,现有的空间转录组学实验方法成本高、捕获面积小、与 H&E 染色不兼容等限制因素,也制约了该技术进一步的广泛运用。(Nat Methods. 2024 Nov 19. doi: 10.1038/s41592-024-02501-5.)。Agilent 数款杰出产品可有效地帮助科研人员突破这些瓶颈,大幅提升研究效率。

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Agilent SurePrint G3

高密度定制长寡核苷酸芯片

基于安捷伦原位合成工艺制作的寡核苷酸芯片具有以下优点:

 面积大,密度高。覆盖面积最高可达 11.31cm2,包含 974,016 个探针簇 (spot)

 定制灵活,可按 x-y 坐标在不同物理位置打印不同序列的寡核苷酸

 成本低

 兼容苏木精 - 伊红 (H&E) 染色,

 适配主流显微镜及自动化成像平台。

目前,Agilent 提供四款不同规格的 SurePrint G3 定制化寡核苷酸芯片。

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Agilent Dako CoverStainer

多功能染色封片机

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Agilent 全自动组织染色平台

Dako CoverStainer

为了能更好地在后期数据分析过程中甄别、鉴定特定基因在组织不同区域的表达分布,需在组织切片透化前对其进行染色(如 H&E 染色),并通过显微成像保留其形态学信息。Agilent Dako CoverStainer 系统在组织染色应用中具有全自动化、支持编程、速度快、通量灵活、适用样本范围广等优势。

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Agilent BioTek Cytation

多功能成像平台

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Agilent BioTek Cytation 5

针对实验过程中涉及的透化条件摸索,以及测序数据与形态学信息的关联分析,实验室需要建立荧光和彩色明场的快速自动成像及图片处理能力。Agilent Cytation 及 Lionheart 自动成像平台,能完全满足空间转录组学研究中的拍摄需求。


Agilent Cytation 及 Lionheart 自动成像平台应用于空间转录组学实验流程,具有以下优势:

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图像快速捕获

平台能实现整张组织的快速自动成像及无缝大图拼接,防止拍摄时间过长导致 mRNA 降解。

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组织切片自动多视野成像(10x Genomics Visium 芯片)

 特有的彩色明场光源技术,自动优化曝光及采集参数

 Auto - ROI 功能实现低倍镜预扫(如 1.25× 物镜),高倍镜精确成像(如 60x 物镜)

 兼具图像自动聚焦和激光自动聚焦,适用于多种使用场景,保证聚焦准确性

02

组织切片高清成像

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03

探针阵列或定位框清晰成像

案例:Agilent 定制芯片成像

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案例:10x Genomics Visium 芯片成像

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支持多通道荧光成像

案例:10x Genomics Visium Imaging Test Slide 荧光成像

(红: TRITC & 黄:Cy5 )

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Agilent 旗下多款多模式成像平台适合空间转录组学研究,下表择选部分展示:

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Agilent Fragment Analyzer

片段分析仪

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Agilent 5200/5300/5400 片段分析仪系统

从芯片上回收的 cDNA 产物、添加测序接头后的 DNA 核酸文库,都需要检测其片段分布范围。Agilent 基于自动化毛细管原理开发的 Fragment Analyzer 平台,结合专属的 DNF-474 高灵敏度 NGS 片段分析试剂盒,组成了空间转录组学相关核酸质控的最佳方案。

 

突出优点包括:

 适用范围广,可精确区分 100bp-6,000bp 的核酸片段

 分离程度高:在 100-1000bp 范围内,片段大小准确性为偏差不超过 5% ,100-6,000bp 范 tz 围内,偏差不超过 10%

 兼容微量样本:可检测浓度低至 5pg /μl 的核酸片段,上样体积仅需 2μl

 重复性好:相对标准偏差不超过 2%

 全自动操作:能够实现灌胶、进样、电泳和分析的全流程自动化

 检测时间短:50 分钟可完成 12 个样本的检测分析

DNF - 474 HS NGS Kit Quick Guide

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Representative HS NGS DNA Ladder result using the Fragment Analyzer system with the DNF-474 HS NGS kit (1bp-6,000bp). Method: DNF-474-33 (short array). Peaks annotated by size (bp). RFU values may differ between instruments.

 

Part 2:Agilent 质谱平台助力

空间代谢组学研究

空间代谢组学是整合质谱成像和代谢组学 (Metabolomics) 技术,对动/植物组织中代谢物的种类、含量和空间分布进行精准测定的技术。安捷伦与维科托联合开发的 PIDESI-QTOF 质谱成像平台即可开展空间代谢组学研究。

单光子后电离质谱成像技术(PIDESI)

解吸电喷雾被认为是一种最小破坏性的电离方法。单光子后电离质谱成像技术(PIDESI) 在解吸电喷雾装置后引入一套光电离系统和高效离子传输管道,通过开、关紫外光电离源,实现对多种极性和非极性组分的高灵敏度空间成像,结合高分辨质谱仪即可开展前沿性的空间代谢组研究。

PIDESI 在传统 DESI 模式的基础上引入了光电离技术,极大增加了化合物的分析范围。在正模式下,诸如神经递质、非极性脂质和胆固醇等均有显著检出,且化合物响应强度显著提升,实现了极性和非极性化合物同时成像。负模式下,在氨水-光电离组合模式 (aa-PIDESI) 进一步提升负离子模式的检测能力。DESI 与 PIDESI 模式相结合,真正实现了代谢物的高灵敏、高覆盖。(Anal. Chem. 2019, 91, 6616-6623.)

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6546 QTOF 高分辨质谱

空间代谢组学研究通常使用高分辨质谱仪进行数据采集,样本的数据采集通常持续数小时,6546 QTOF MS 优异稳定性可提供最佳的数据质量。采用 6546 QTOF MS 对酵母提取物连续进样 18 小时, 51 种代谢物平均绝对质量误差 ≤ 1ppm 。> 95% 同位素谱图保真度能够极大提升代谢物鉴定的准确度和可信度。

 

6560 IM-QTOF 离子淌度质谱

离子淌度质谱根据分子的大小、形状和电荷来分离分子,分离时间在毫秒级,能够分离异构体、消除溶剂峰和源内碎裂导致的峰的干扰。上述优势使其特别适合用于开展空间代谢组学研究。6550IM-QTOF 采用低压匀场漂移 (DTIMS) 技术,能够在没有标准品的情况下实现碰撞截面准确测量。使用安捷伦高分辨率多重性分解 (HRdm 2.0) 软件进行后处理,可实现高达 200 的淌度分辨率。

 

ChemVista 数据库管理软件助力代谢物注释

空间代谢组研究中,代谢物鉴定通常采用一级质谱数据和同位素谱图进行,再结合 MS/MS 谱图进行结构确证。Agilent ChemVista 是一款独立的软件应用程序,用于管理质谱创建的谱库。它将来自多个质谱库的化合物详细信息、保留时间和谱图信息整合在一起。这些功能使您能够:

 访问多个公共数据库和精心优化的谱库

 整理、管理、编辑或创建谱图

 预加载超过 250000 种化合物信息,其中超过 20000 种化合物的谱图信息

 在 MassHunter 数据分析等应用程序中轻松实施鉴定工作流程

 更可靠地鉴定化合物

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Part 3:转录组与代谢组数据的

联合分析

GeneSpring GX-MPP 软件

Agilent Mass Profiler Professional (MPP) 软件是一个功能强大的统计分析平台,可用于基于质谱数据的差异分析,以确定两个或多个样品组和变量之间的关系;MPP 与 GeneSpring GX 集成后,可允许在一个项目中将 MS(代谢组学或蛋白质组学)和微阵列数据(转录组学)之间的通路关联起来,从而实现真正的多组学数据的联合分析。

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