Name: DeepSpaceDB kullanarak Uzamsal Transkriptomik Veri Kümelerinin Madenciliği (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-09-05T14:20:00.000+00:00
Duration: 10 min 16 s
Description: Keşfedin DeepSpaceDB kullanarak uzamsal transkriptomik veri kümelerini madencilik yapmayı. Fare model sistemleriyle doku organizasyonu ve hastalıkla ilişkili gen ekspresyonu analizlerini öğrenin.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol><li>Tian, L., Chen, F., Macosko, E. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+expanding+vistas+of+spatial+transcriptomics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">The expanding vistas of spatial transcriptomics.</a> Nat Biotechnol. 41 (6), 773-782 (2023).</li>
<li>Moses, L., Pachter, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Museum+of+spatial+transcriptomics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Museum of spatial transcriptomics.</a> Nat Methods. 19 (5), 534-546 (2022).</li>
<li>Fan, Z., Chen, R., Chen, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SpatialDB%3A+A+database+for+spatially+resolved+transcriptomes%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">SpatialDB: A database for spatially resolved transcriptomes.</a> Nucleic Acids Res. 48 (D1), D233-D237 (2020).</li>
<li>Yuan, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SODB+facilitates+comprehensive+exploration+of+spatial+omics+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data.</a> Nat Methods. 20 (3), 387-399 (2023).</li>
<li>Xu, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((STOmicsDB%3A+A+comprehensive+database+for+spatial+transcriptomics+data+sharing%2C+analysis+and+visualization%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">STOmicsDB: A comprehensive database for spatial transcriptomics data sharing, analysis and visualization.</a> Nucleic Acids Res. 52 (D1), 1053-1061 (2024).</li>
<li>Li, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SOAR+elucidates+biological+insights+and+empowers+drug+discovery+through+spatial+transcriptomics%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Adv%22%5BJournal%5D)">SOAR elucidates biological insights and empowers drug discovery through spatial transcriptomics.</a> Sci Adv. 11 (24), 7450(2025).</li>
<li>Honcharuk, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeepSpaceDB%3A+A+spatial+transcriptomics+atlas+for+interactive+in-depth+analysis+of+tissues+and+tissue+microenvironments%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">DeepSpaceDB: A spatial transcriptomics atlas for interactive in-depth analysis of tissues and tissue microenvironments.</a> bioRxiv. , (2025).</li>
<li>GPT-4 technical report. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22arXiv%22">arXiv</a>. , OpenAI. http://arxiv.org/abs/2303.08774 (2023).</li>
<li>Vandenbon, A., Diez, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+clustering-independent+method+for+finding+differentially+expressed+genes+in+single-cell+transcriptome+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">A clustering-independent method for finding differentially expressed genes in single-cell transcriptome data.</a> Nat Commun. 11 (1), 1-10 (2020).</li>
<li>Vandenbon, A., Diez, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+universal+tool+for+predicting+differentially+active+features+in+single-cell+and+spatial+genomics+data%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">A universal tool for predicting differentially active features in single-cell and spatial genomics data.</a> Sci Rep. 13 (1), 1-14 (2023).</li>
<li>Hao, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dictionary+learning+for+integrative%2C+multimodal%2C+and+scalable+single-cell+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Dictionary learning for integrative, multimodal, and scalable single-cell analysis.</a> Nat Biotechnol. 42 (2), 293-304 (2024).</li>
<li>Ritchie, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Limma+powers+differential+expression+analyses+for+RNA-sequencing+and+microarray+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies.</a> Nucleic Acids Res. 43 (7), e47(2015).</li>
<li>Yu, G., Wang, L. G., Han, Y., He, Q. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ClusterProfiler%3A+An+R+package+for+comparing+biological+themes+among+gene+clusters%5BTitle%5D)+AND+%22OMICS%22%5BJournal%5D)">ClusterProfiler: An R package for comparing biological themes among gene clusters.</a> OMICS. 16 (5), 284-287 (2012).</li>
<li>Kanehisa, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((KEGG+for+taxonomy-based+analysis+of+pathways+and+genomes%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">KEGG for taxonomy-based analysis of pathways and genomes.</a> Nucleic Acids Res. 51 (D1), D587-D592 (2023).</li>
<li>Zhang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Association+between+NRGN+gene+polymorphism+and+resting-state+hippocampal+functional+connectivity+in+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Association between NRGN gene polymorphism and resting-state hippocampal functional connectivity in schizophrenia.</a> BMC Psychiatry. 19 (1), 108(2019).</li>
<li>Sreedharan, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glutamate%2C+aspartate+and+nucleotide+transporters+in+the+SLC17+family+form+four+main+phylogenetic+clusters%3A+evolution+and+tissue+expression%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Genomics%22%5BJournal%5D)">Glutamate, aspartate and nucleotide transporters in the SLC17 family form four main phylogenetic clusters: evolution and tissue expression.</a> BMC Genomics. 11, 17(2010).</li>
<li>Twine, N. A., Janitz, C., Wilkins, M. R., Janitz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sequencing+of+hippocampal+and+cerebellar+transcriptomes+provides+new+insights+into+the+complexity+of+gene+regulation+in+the+human+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosci+Lett%22%5BJournal%5D)">Sequencing of hippocampal and cerebellar transcriptomes provides new insights into the complexity of gene regulation in the human brain.</a> Neurosci Lett. 541, 263-268 (2013).</li>
<li>Thomsen, M. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Expression+of+the+Ly-6+family+proteins+Lynx1+and+Ly6H+in+the+rat+brain+is+compartmentalized%2C+cell-type+specific%2C+and+developmentally+regulated%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Struct+Funct%22%5BJournal%5D)">Expression of the Ly-6 family proteins Lynx1 and Ly6H in the rat brain is compartmentalized, cell-type specific, and developmentally regulated.</a> Brain Struct Funct. 219 (6), 1923-1934 (2014).</li>
<li>Li, N., Nattie, E., Li, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+melanin+concentrating+hormone+%28MCH%29+in+the+central+chemoreflex%3A+A+knockdown+study+by+siRNA+in+the+lateral+hypothalamus+in+rats%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The role of melanin concentrating hormone (MCH) in the central chemoreflex: A knockdown study by siRNA in the lateral hypothalamus in rats.</a> PLoS ONE. 9 (8), e103585(2014).</li>
<li>Iqbal, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transthyretin-a+key+gene+involved+in+regulating+learning+and+memory+in+brain%2C+and+providing+neuroprotection+in+Alzheimer+disease+via+neuronal+synthesis+of+transthyretin+protein%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Behav.+Brain+Sci%22%5BJournal%5D)">Transthyretin-a key gene involved in regulating learning and memory in brain, and providing neuroprotection in Alzheimer disease via neuronal synthesis of transthyretin protein.</a> J. Behav. Brain Sci. 8 (2), 77-92 (2018).</li>
<li>Cable, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Robust+decomposition+of+cell+type+mixtures+in+spatial+transcriptomics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Robust decomposition of cell type mixtures in spatial transcriptomics.</a> Nat Biotechnol. 40 (4), 517-526 (2021).</li>
<li>Li, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Benchmarking+spatial+and+single-cell+transcriptomics+integration+methods+for+transcript+distribution+prediction+and+cell+type+deconvolution%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Benchmarking spatial and single-cell transcriptomics integration methods for transcript distribution prediction and cell type deconvolution.</a> Nat Methods. 19 (6), 662-670 (2022).</li>
<li>Vandenbon, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Murine+breast+cancers+disorganize+the+liver+transcriptome+in+a+zonated+manner%5BTitle%5D)+AND+%22Commun+Biol%22%5BJournal%5D)">Murine breast cancers disorganize the liver transcriptome in a zonated manner.</a> Commun Biol. 6 (1), 1-12 (2023).</li>
<li>Ivich, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Missing+cell+types+in+single-cell+references+impact+deconvolution+of+bulk+data+but+are+detectable%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Missing cell types in single-cell references impact deconvolution of bulk data but are detectable.</a> Genome Biol. 26 (1), 86(2025).</li>
<li>Xia, B., Yanai, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+periodic+table+of+cell+types%5BTitle%5D)+AND+%22Development%22%5BJournal%5D)">A periodic table of cell types.</a> Development. 146 (12), dev169854(2019).</li>
<li>Dong, K., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deciphering+spatial+domains+from+spatially+resolved+transcriptomics+with+an+adaptive+graph+attention+auto-encoder%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Deciphering spatial domains from spatially resolved transcriptomics with an adaptive graph attention auto-encoder.</a> Nat Commun. 13 (1), 1739(2022).</li>
<li>Zhu, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+cellular+interactions+from+spatially+resolved+transcriptomics+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Mapping cellular interactions from spatially resolved transcriptomics data.</a> Nat Methods. 21, 1830-1842 (2024).</li>
<li>Dries, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Giotto%3A+A+toolbox+for+integrative+analysis+and+visualization+of+spatial+expression+data%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Giotto: A toolbox for integrative analysis and visualization of spatial expression data.</a> Genome Biol. 22 (1), 1-31 (2021).</li>
<li>Yuan, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Benchmarking+spatial+clustering+methods+with+spatially+resolved+transcriptomics+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Benchmarking spatial clustering methods with spatially resolved transcriptomics data.</a> Nat Methods. 21 (4), 712-722 (2024).</li>
<li>Chen, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Benchmarking+algorithms+for+spatially+variable+gene+identification+in+spatial+transcriptomics%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Benchmarking algorithms for spatially variable gene identification in spatial transcriptomics.</a> Bioinformatics. 41 (4), btaf131(2025).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>clusterProfiler</td><td></td><td>R paketi - sürüm 4.14.6</td><td></td></tr><tr><td>Derin Uzay DB</td><td></td><td>Sürüm > 1.0</td><td>Veritabanına bir bağlantı: www.deepspacedb.com</td></tr><tr><td>Limma</td><td></td><td>R paketi - sürüm 3.62.2</td><td></td></tr><tr><td>R</td><td></td><td>Sürüm 4.4.2</td><td></td></tr><tr><td>RStudio</td><td>Konum</td><td>Sürüm 2024.12</td><td></td></tr></tbody></table>

deepspacedb kullanarak uzamsal transkriptomik veri kümelerinin madenciliği

Mining Spatial Transcriptomics Datasets using DeepSpaceDB

Örnek 1, okuma sayısı, uzamsal olarak değişken genler ve yollar ve hipokampus ile korteks arasındaki gen ekspresyonu varyasyonları gibi parametreleri doğrulayan bir fare beyin örneğinin analizini gösterdi. İlk olarak, fare beyin örneği DSID001557 kalitesi çeşitli kalite ölçütlerine göre değerlendirildi: "Tespit Edilen Genler" (Şekil 1A), "Okuma Sayısı" (Şekil 1B) ve "Mito" (mitokondriyal okumaların yüzdesi; Şekil 1C). Bu, tespit edilen genlerin düşük sayısına ve düşük okuma sayısına bağlı olarak, beyin örneğinin sol tarafında daha düşük kaliteye sahip bir bölgeyi açıkça vurguladı. Numunenin diğer tüm numunelere göre göreli kalitesini anlamak için, veritabanındaki Numunenin göreli kalitesi sekmesine tıklandı ve bu sekmede Sayım ile Hayır arasında bir grafik görüntülendi. nokta başına tespit edilen gen sayısı (Ortalama). Analiz edilen örnek için, nokta başına 3500-4000 arasında gen tespit edildi (Şekil 1D). Numunenin anatomik özellikleri, Görüntü açıklama sekmesi kullanılarak daha fazla analiz edildi. Genel bir not olarak, bu ek açıklamalar, doku görüntülerini daha küçük parçalara keserek ve bir LLM'den gözlemlenebilir özellikleri tanımlamasını isteyerek oluşturulmuştur8. Bunlar, numunenin yorumlanmasına yardımcı olacak kaba göstergelerdir ve dikkatli bir şekilde yorumlanmaları gerekir. Numunelerin bir alt kümesi için (özellikle insan meme kanseri numuneleri), bir insan uzmanı tarafından yapılan ek açıklamalar da mevcuttur. Bununla birlikte, Visium H&amp;E görüntülerinin rutin tanı için kullanılan görüntülere kıyasla daha düşük kalitesi göz önüne alındığında, sağlanan ek açıklamalar yalnızca araştırma amaçlıdır. Örnek DSID001557 için, imleci, hipokampal bölge, kortikal tabakalar, gliosisli yoğun hücresel tabakalar vb. gibi fare beyninin farklı bölgelerinin görüntülenen ek açıklamaları üzerine getirin. Numune diliminin temel anatomik özelliklerinin anlaşılmasından sonra, hücre tipi kümeleri ve uzamsal olarak değişken genler ve yollar gibi ayrıntılı özellikler daha fazla araştırıldı. Fare beyin örneğinde toplam 15 küme vardı ve bunlar örnek dilimi boyunca renk kodlaması ile temsil edildi (Şekil 1E). Örnekle ilişkili en önemli uzamsal olarak değişken genlerden bazıları Nrgn, Slc17a7, Ly6h ve Ddn'dir (Şekil 2). Nrgn, sinaptik plastisite ve uzamsal öğrenmeye aracılık etmede Nrgn kodlu proteinin (nörogranin) rolünü gösteren edebi kanıtlara uygun olarak, hipokampal bölgede yüksek ekspresyon sergiledi15. Glutaminerjik nöronlarda16 nörotransmisyon için çok önemli olan bir veziküler glutamat taşıyıcısını kodlayan bir gen olan Slc17a7 ve post-sinaptik hücre iskeletinin17 yapısını modüle eden bir proteini kodlayan bir gen olan Ddn de hipokampal bölgede yüksek oranda eksprese edildi. Buna karşılık, Ly6h geninin ekspresyonu, Ly6h'nin kortikal hücrelerin18 zarlarındaki kısıtlayıcı sinaptik rolünü gösteren literatüre uygun olarak kortikal bölgede lokalize edildi. Benzer şekilde, yolların aktivitesi numune dilimi boyunca görselleştirildi (Şekil 3). Uzamsal olarak değişken yolakların, hipokampal bölgede sinaptik plastisite ve nörotransmitter aktivitesinin düzenlenmesi ve kortikal bölgede nöropeptit sinyalizasyonu ile uzamsal olarak değişken genlerin fonksiyonel rolleri ile uyumlu olarak aktive edildiği gözlendi.
Son olarak, hipokampal bölge ile fare beyin örneğinin hipotalamusu arasında diferansiyel olarak ifade edilen genleri tanımlamak için Doku Gezgini sekmesi kullanıldı. İlgilenilen bölgelerle ilişkili noktalar, görüntü ek açıklamasından alınan kılavuzla seçildi (Şekil 4A). Oluşturulan dağılım grafiğinden, tanımlanan diferansiyel olarak ifade edilen genlerden bazıları, Pmch ve Ttr gibi birkaç başka genin yanı sıra, en üst mekansal olarak değişken genler (Nrgn, Slc17a7, Ddn) arasındaydı. Bu genlerin ekspresyonu örnek dilimde görselleştirildi. Pmch özellikle lateral hipotalamik bölgede aşırı eksprese edildi (Şekil 4B; Şekil 4A'daki yeşil seçili alanla karşılaştırın). Bu gen, melanin konsantre edici hormonun öncüsünü kodlar ve enerji homeostazınınkorunmasında rol oynar 19. Buna karşılık, Ttr geni, öğrenme ve uzamsal hafızadaki işlevsel rolüne uygun olarak, hipokampal bölgede spesifik olarak ifade edildi (Şekil 4C; Şekil 4A'daki kırmızı seçili alanla karşılaştırın)20. Bu veritabanını kullanarak farklı fare beyin bölgeleri arasında örneklem içi karşılaştırmalar yaparak, uzamsal gen ekspresyonu ve yol aktivitesine dayalı olarak bölgeye özgü fonksiyonel özellikleri vurgulayabildik.
Örnek 2'de, veri tabanı, karaciğerdeki kolorektal metastazlarla ilişkili immün imzaların tanımlanması için kullanılmıştır. Kolorektal metastazlı tümör bölgesi ile uzak, sağlıklı karaciğer dokusu arasında, DSID001005 (Şekil 5A-C) ve DSID001007 (Şekil 5D-F) olmak üzere iki örnek için uygun nokta seçimi ile örnek içi karşılaştırma yapıldı. Veriler, R kullanılarak koşul başına iki kopya ile yeniden analiz edildi. Kolorektal metastazı olan tümör bölgesi ile sağlıklı karaciğer dokusu arasında yapılan diferansiyel ekspresyon analizi, seçilen parametrelere dayalı olarak 138 genin aşağı regülasyonunu ve 115 genin yukarı regülasyonunu ortaya çıkardı (Şekil 6A,B). KEGG yolağı analizi, ilaç metabolizması ve kimyasal karsinogenez gibi aşağı regüle edilmiş genlerin yollarının zenginleştiğini gösterirken (Şekil 6C), yukarı regüle edilmiş genler, diğerlerinin yanı sıra lökosit trans-endotel göçü, fokal yapışma ve hücre döngüsüne karşılık gelen imzalar sergiledi (Şekil 6D). Lökosit trans-endotel göçünün bağışıklık aktivitesi için önemine odaklanarak, kategoride tespit edilen en iyi genler tanımlandı ve mekansal ifadeleri DeepSpaceDB'de gözlemlendi. İlginç bir şekilde, lökosit trans-endotel göçü kategorisi altında tespit edilen Cldn7, Cldn4 ve Actg1 genleri, sağlıklı karaciğer dokusuna sahip uzak bölgede değil, örneklerin tümör bölgesinde (Epcam+ bölgesi) yukarı regülasyon sergiledi (Şekil 7). Bu, lökositlerin aktif olarak işe alınmasıyla karaciğerin tümör bölgesinde yönlendirilen bağışıklık aktivitesinin doğası hakkında bilgi sağladı. Özetle, DeepSpaceDB kullanılarak yapılan örnek içi analiz, çeşitli biyolojik içgörülerin çıkarılmasını sağlar. Araştırmacılar, etkileşimli araçlar ve yeniden analiz iş akışları aracılığıyla uzamsal transkriptomik verileri karşılaştırarak, dokuya özgü gen ekspresyonu ve fonksiyonel heterojenlik ile ilgili hipotezler üretebilir ve doğrulayabilir.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68892/68892fig1.jpg"> 
Şekil 1: Numunenin kalite ölçümleri. (A) Tespit edilen genlerin sayısı, (B) okuma sayısı ve (C) nokta başına mitokondriyal okuma yüzdesi. (D) Veri tabanındaki diğer tüm örneklerin dağılımıyla karşılaştırıldığında, bu örnekte nokta başına tespit edilen ortalama gen sayısı. (E) Doku dilimi boyunca kümeleri tespit edin. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/68892fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68892/68892fig2.jpg"> 
Şekil 2: En üst mekansal olarak değişken genlerin ifadesi. (a) nrgn, (b) slc17a7, (c) ly6h ve (d) ddn. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/68892fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68892/68892fig3.jpg"> 
Şekil 3: Uzamsal olarak değişken en yüksek yolların aktivitesi. (A) Nöropeptit sinyali, (B) Sinaptik plastisitenin düzenlenmesi, (C) Nörotransmitter taşınması. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/68892fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68892/68892fig4.jpg"> 
Şekil 4: Fare beyninin seçilmiş iki bölgesi arasındaki gen ekspresyon modellerinin karşılaştırılması. (A) Numune içi karşılaştırmalar için hipotalamik ve hipokampal bölgelerde nokta seçimi. Seçilen bölge 1 kırmızı, bölge 2 yeşil olarak gösterilir. Hipotalamik ve hipokampal bölgeler arasında diferansiyel olarak ifade edilen (B) Pmch ve (C) Ttr genlerinin uzamsal ekspresyon modelleri. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/68892fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68892/68892fig5.jpg"> 
Şekil 5: İki metastatik fare karaciğer örneğinin özellikleri. Numune DSID001005 için: (A) Epcam işaretleyici ifadesi, (B) spot kümeleri ve (C) numune içi karşılaştırmalar için kanserli ve uzak bölgelerdeki seçilmiş bölgeler. Numune DSID001007 için: (D) Epcam işaretleyici ifadesi, (E) spot kümeleri ve (F) numune içi karşılaştırmalar için kanserli ve uzak bölgelerdeki seçilmiş bölgeler. Her iki örnek için de tümör lekeleri kırmızı ile gösterilen bölgelerdedir ve tümör olmayan lekeler yeşil ile gösterilen bölgelerdedir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/68892fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68892/68892fig6.jpg"> 
Şekil 6: Yeniden analiz sonuçları. (A) Yeniden analizde kullanılan iş akışının şematik özeti. (B) Kanserli ve uzak bölgeler arasında diferansiyel olarak ifade edilen genleri temsil eden yanardağ grafiği. (C) yukarı regüle edilmiş genlerin ve (D) aşağı regüle edilmiş genlerin KEGG yolu zenginleşmesi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/68892fig6large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68892/68892fig7.jpg"> 
Şekil 7: Genlerin uzamsal ifadesi. (A) Cldn7, (B) Cldn4 ve (C) Actg1 doku diliminde DSID001005. Genlerin uzamsal ifadesi. (D) Cldn7, (E) Cldn4 ve (F) Actg1 doku diliminde DSID001007. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/68892fig7large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ek dosyalar 1-4: Karaciğer metastazı örneği için veri dosyaları ve R komut dosyası. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68892/Supplementary.zip" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>

DeepSpaceDB kullanarak Uzamsal Transkriptomik Veri Kümelerinin Madenciliği

Spatial transcriptomics is a rapidly evolving technology that enables the capture of gene expression patterns in tissue samples while preserving ...

mining-spatial-transcriptomics-datasets-using-deepspacedb

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Bu protokol, acemi biyoinformatikçiler için karşılaştırmalı bir de novo transkriptom derlemesi ve açıklama iş akışını ana hatlarıyla belirtir. İş akışı tamamen CyVerse aracılığıyla ücretsiz olarak kullanılabilir ve Veri Deposu ile bağlanır. Komut satırı ve grafik kullanıcı arayüzleri kullanılır, ancak gereken tüm kodlar kopyalanıp yapıştırılabilir.

CyVerse Kaynaklarını Kaldıracak<emDe Novo</em&gt; Yetersiz Üretilmiş (Model Olmayan) Organizmaların Karşılaştırmalı Transkriptomikleri

Pozitif Maya 2-hibrid etkileşimleri için potansiyel olarak seçilen Maya nüfusun derin sıralama etkileşen ortak proteinler hakkında bilgi hazinesi verir. Burada, biz böyle ekranlar sıra verileri çözümlemek için özelleştirilmiş güncelleştirmek bilgisayar yazılımı ve belirli Biyoinformatik araçlarını işlemini açıklar.

Sıralı veri--dan toplu Maya 2-hibrid perde Bilişim Analizi

Bu iletişim kuralı genel işlemlerini açıklar ve kalite kontrol sağlıklı yetişkin memeli tek hücreleri damlacık-esaslı, yüksek üretilen iş tek hücre RNA-Seq hazırlıkları hazırlanması için gerekli denetler. Sıralama parametreleri, okuma hizalama ve aşağı akım tek hücreli bioinformatic analiz da sağlanır.

Damlacık tek hücre barkodlama tabanlı Transcriptomics yetişkin memeli dokuların

Burada, tümör mikro ortamını daha iyi karakterize etmek ve spesifik hücre popülasyonlarını tanımlamak için Spatial Omics teknolojileri için ilgi çekici bölgelere (ROI'ler) ince ayar yapmak için bir protokol açıklıyoruz. Proteomik testler için, otomatik özelleştirilmiş protokoller ROI seçimine rehberlik edebilirken, transkriptomik tahliller 50 μm kadar küçük ROI'ler kullanılarak ince ayarlanabilir.

Dokuda Protein ve RNA Ekspresyonunun Uzamsal Profillemesi: Sanal Mikrodiseksiyona İnce Ayar Yapmaya Bir Yaklaşım

Bu analitik hesaplama platformu, bakteriyel popülasyon genomiği ile ilgilenen mikrobiyologlar, ekolojistler ve epidemiyologlar için pratik rehberlik sağlar. Özellikle, burada sunulan çalışma nasıl gerçekleştirileceğini göstermiştir: i) hiyerarşik genotiplerin filogeni rehberliğinde haritalanması; ii) genotiplerin frekansa dayalı analizi; iii) akrabalık ve klonalite analizleri; iv) Soy farklılaştırıcı aksesuar lokuslarının tanımlanması.

Bakteriyel Popülasyonlarda Hiyerarşik Genotiplerin ve Aksesuar Genom Loci'nin Sezgisel Madenciliği

Burada, taze elde edilen kemik dokularının dekalsifikasyonuna ve yüksek kaliteli RNA'nın korunmasına izin veren bir yöntemi açıklıyoruz. Taze dokuların mevcut olmadığı veya toplanamadığı durumlarda iyi kalitede sonuçlar elde etmek için demineralize edilmemiş kemiklerin Formalin Sabit Parafin Gömülü (FFPE) örneklerini kesitlemek için bir yöntem de gösterilmiştir.

Kemik Dokularının Mekansal Transkriptomiklerini Etkinleştirme Yöntemleri

Bu makale, doku mimarisini korurken çeşitli transkriptomların yüksek çözünürlüklü haritalanmasını sağlayan Stereo-seq kullanarak formalinle sabitlenmiş parafine gömülü doku bölümlerinden konakçı, viral, fungal ve mikrobiyom RNA'sının kapsamlı uzamsal transkriptomik profilini çıkarmak için bir protokol sunmaktadır.

Stereo-seq ile Türden Bağımsız Transkriptomların Kapsamlı Uzamsal Profili

Bu protokol, kalsifikasyon olmuş damar örnekleri için adım adım bir iş akışı içerir: doku işleme, kalsifikasyon giderilmesi, RNA doğrulama, kalsifikasyon seviyesi tespiti ve Nanostring GeoMx Dijital Mekansal Profiler (DSP) üzerinde ilgi alanı seçim stratejileri. Amaç, güvenilir mekansal transkriptomik analiz için damar dokusu morfolojisi ve RNA'nın korunmasına yönelik kapsamlı bir yöntem sunmaktır.

Dijital Mekansal Profilleme için Korunmuş Morfoloji ve RNA ile Kalsifikasyon Arter Hazırlanması ve İşleme

Bu çalışma, bir doku kesitinin doğrudan uzamsal barkodlamasını tek hücreli çoklu analiz ile birleştiren bir uzamsal Trekker–CUT&amp;Tag çoklu protokolü sunmaktadır. Bu yaklaşım, gen ekspresyonunun ve histon H3K27ac modifikasyonunun aynı anda mekansal olarak çözülen tek hücreli profillenmesini sağlar ve doku mikroanatomisi bağlamında gen düzenlemesine mekanik içgörüler sunar.

Donmuş doku kesitlerinde transkriptom ve epigenomik hedeflerin mekansal çözülmüş, entegre tek hücreli multiomik profillenmesi

Biz çevre mRNA cDNA üreten için bir yöntem sunuyoruz. Genel olarak, toplam RNA ilk çevreden toplanan, rRNA seçici kaldırılır mRNA seçici yükseltilir ve zenginleştirilmiş mRNA havuzu sentezlenen cDNA dizisi. Kurtarılan dizileri ifade genleri tanımlamak için standart biyoinformatik teknikleri kullanarak açıklamalı olabilir.

Çevre transkriptomik kullanarak Deniz Mikrobiyal Toplulukları Gen İfade Analizi

Keşfedin DeepSpaceDB kullanarak uzamsal transkriptomik veri kümelerini madencilik yapmayı. Fare model sistemleriyle doku organizasyonu ve hastalıkla ilişkili gen ekspresyonu analizlerini öğrenin.

DeepSpaceDB kullanarak Uzamsal Transkriptomik Veri Kümelerinin Madenciliği

Daha fazla video keşfet