首页 > 其他分享 >空间表观组学与转录组学联合分析

空间表观组学与转录组学联合分析

时间:2024-07-01 12:00:01浏览次数:3  
标签:seq 组学 RNA 空间 转录 Spatial 表观

作者,Evil Genius

参考文章Spatial epigenome–transcriptome co-profiling of mammalian tissues | Nature

单细胞多组学,特别是染色质可及性表观遗传和转录组同时测序分析,可以不仅鉴别细胞类型和状态同时还可以揭示控制基因表达的机理– 常常被认为是单细胞组学分析的终极利器。随着近年来空间组学的兴起, 空间多组学技术 (spatial multi-omics)是否也可以同时分析基因表达和基因调控机制?这成为了大家一致期待的新一代革命性组学工具。空间多组学在2022年更是被Nature杂志展望为为最值得期待的七个技术之一。

2020年底,耶鲁大学的樊荣教授团队首次报道了利用组织样本原位编码方法同时分析空间转录组和蛋白组(DBiT-seq)。在表观遗传组领域,樊荣教授团队在2022年开发了两种空间表观遗传测序新技术(Spatial-ATAC-seq和Spatial-CUT&Tag),实现了对基因表达机制方面的高空间分辨率分析。2023年2月23日,樊荣教授团队开发的空间转录组和蛋白组新技术Spatial-CITE-seq,实现了高通量(约200–300)蛋白和转录组同时分析。为了进一步研究调控基因表达的表观遗传机制,需要对空间表观组和转录组进行同时分析。因此如果空间分辨的表观遗传组和转录组联合测序分析技术(spatial epigenome–transcriptome co-sequencing)能够实现,将会成为复杂组织生物学研究的一个终极利器, 其用途几乎涉及生物医学的所有重要领域。

2023年3月15日,耶鲁大学樊荣教授团队和卡罗林斯卡学院Gonçalo Castelo-Branco教授团队合作,在Nature期刊发表了题为:Spatial epigenome–transcriptome co-profiling of mammalian tissues的研究论文。

除了成功实现整个领域期待的在同一组织样品上实现总体染色质可及性和基因表达的联合空间组学分析(Spatial ATAC–RNA-seq),该研究还同时报道了三个特定的组蛋白修饰和基因表达的联合分析(Spatial CUT&Tag–RNA-seq)。和单细胞数据整合显示这些技术达到了细胞水平或近单细胞分辨率。

 

通过同时分析染色质可及性和信使RNA表达(利用测序技术对转座酶可及性染色质和RNA进行空间分析(spatial ATAC-RNA-seq)),对表观基因组和转录组进行了空间分辨的全基因组比较。

技术工作流程

空间ATAC-RNA-seq

对Spatial ATAC–RNA-seq技术,研究人员使用甲醛固定的冰冻组织切片,首先用预装有DNA adapter的Tn5转座酶复合物进行处理,随后将同一组织切片在包含生物素,连接序列和poly-T的DNA adapter中孵育以启动逆转录。之后,在组织切片上依次放置两个方向垂直的微流控芯片,分别引入空间编码Ai(i=1−50或100)和Bj(j=1−50或100),从而形成一个二维的、由空间编码定义的组织像素网格,每个像素点由Ai和Bj编码(总编码像素数=2500或10000)。最后,组织在反向交联后释放编码的cDNA和基因组DNA(gDNA)片段,将cDNA使用链霉亲和素珠富集,gDNA片段保留在上清液中。分别构建gDNA和cDNA的文库用于下一代测序。

应用范例

生活很好,有你更好

标签:seq,组学,RNA,空间,转录,Spatial,表观
From: https://blog.csdn.net/weixin_53637133/article/details/140069882

相关文章

  • 2024.06.22【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学(第十七章 人类基因组 第一部分)【AI
    第一部分:人类基因组概述与测序历史(详细版)摘要:第十七章深入探讨了人类基因组的复杂性、测序历程以及其对现代科学的意义。人类基因组由约30,000至40,000个蛋白质编码基因组成,这些基因的表达和变异构成了我们生物学特征和疾病倾向的基础。本章节详细回顾了人类基因组计划的......
  • DeepCCR:基于基因组学的大规模深度学习方法改良水稻育种
    近期,中国农科院作物所联合国内多家单位,构建了用于水稻基因组选择的大规模中国栽培稻群体数据集,提出了配套的全基因组预测深度学习模型DeepCCR,为育种者快速、高效地培育优良品种提供了有利工具。相关研究成果以简讯方式在线发表在《PlantBiotechnologyJournal》上。水稻是世界......
  • 2024.06.18【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学(第十五章 真菌基因组 第一部分)【AI
    读书笔记:《生物信息学与功能基因组学》第十五章-第一部分摘要第十五章聚焦于真核生物中的真菌基因组,探讨了真菌的多样性、与人类和其他生物的密切关系以及它们在生态系统中的重要性。本章首先介绍了真菌的基本概念和分类,随后深入分析了真菌基因组的结构、功能和进化,特别......
  • 课前准备-单细胞转录组联合VDJ数据分析
    作者,EvilGenius而我们需要实现的分析,即VDJ聚类与motif分析分析会在课上讲到,报名链接在2024年单细胞空间系列课程完整脚本如下(封装版)importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimporttensorflowastffr......
  • JIPB特邀综述 | 油菜功能基因组学研究进展
    近期,华中农大赵虎&郭亮团队在JIPB上发表发表综述:FunctionalgenomicsofBrassicanapus:Progresses,challengesandperspectives,总结了近年来油菜功能基因组学的研究进展,包括种质资源、组学数据库和克隆功能基因的可用性以及主要挑战和前景。甘蓝型油菜(Brassicanapus;AA......
  • Rajeev K. Varshney:设计未来作物,基因组学辅助育种时代来临
    介绍一篇RajeevKumarVarshney于2021年在TrendsinPlantScience专题《养活世界:植物育种的未来》上的综述,强调了基因组学辅助育种(genomics-assistedbreeding,GAB)的作用和意义。关于RajeevKumarVarshney,他在基因组测序、利用遗传多样性、基因组学辅助育种、种子系统和发展......
  • 一些多组学整合的R包
    通用集成多组学数据集包MOFA2包含一系列用于训练和分析多组因子分析(MOFA)的工具。MOFA是一种概率因子模型,旨在从可以包含多个组学层和/或样本组的数据集中识别变异的主轴。有关样品的其他时间或空间信息可以使用MEFISTO框架进行合并,该框架是MOFA2的一部分。下游分析功能可用于......
  • 易基因:表观基因组分析揭示转录因子结合区DNA甲基化表征其功能和进化背景 | 研究速递
    大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。DNA甲基化是一种重要的表观遗传修饰,对调控基因组功能有多种作用。其水平在整个基因组中具有空间相关性,通常在被抑制区域较高,在转录因子(TF)结合位点(TFBS)和活性调控区域较低。然而建立全基因组和TF结合位点甲基化模......
  • 空间转录组cell niche(流程试用版)
    作者,EvilGenius放假了,简单画画图。最近粉丝问的问题简直就是送命题,空间培训班要不要上,我细数了一下,如果从空间基础分析开始将讲,R,python版本,当然是更新后的code,包括所有的2024年更新的新方法,新的绘图方法,再加上HD、Xenium,文献解读,我初步排了一下课,没40节课根本上不完。即使......
  • 后缀数组学习笔记
    1.前置知识:基数排序1.1.思想现有如下序列:3,44,38,5,47,15,36,32,50,现在要用基数排序算法排序,要怎么做?基数排序的初始状态如下:按照个位将原序列中的数分组,放入对应的集合将分好的数按照个位的顺序取出,得到:将序列中的数重新按照十位分组,放入对应集合:将每一位上......