Visium HD空间基因表达

高清晰度的全转录组空间发现

将全转录组空间基因表达的能力与单细胞分辨率相结合,发现组织中微米级的独特生物学见解。通过易于运行、基于CytAssist的工作流程,获得一流的数据质量。

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根据Centrillion公司的许可制造
Overlay of Visium HD data and H&E image from the same tissue section

资源

  • FFPE human prostate cancer tissue
    以您所需的分辨率提供空间发现能力

    在单细胞分辨率上进行全转录组基因表达分析,并具有连续的组织覆盖率。

  • FFPE mouse embryo sample
    获得组织中微米级的高质量数据

    利用Visium CytAssist实现行业领先的转录本定位,来生成超高质量的空间转录组数据。

  • Graphic of FFPE samples, including archived blocks and pre-sectioned slides
    实现各种FFPE样本的空间分析

    从人类或小鼠FFPE样本中生成强大的数据,包括存档的蜡块或预先切片的组织。

  • Graphic of stained tissue samples
    将组织学提升到一个新的水平

    利用来自同一组织切片的高分辨率空间转录组学数据来提升对H&E和IF成像样本的分析。

Visium HD玻片

新一代的玻片结构,实现单细胞分辨率

Visium HD slide architecture

Visium HD空间基因表达玻片包含两个6.5 x 6.5 mm捕获区域,其中寡核苷酸连续排列在数百万个无间隙的2 x 2 µm条形码标记的正方形中,实现单细胞级的空间分辨率。数据以2 µm正方形单位以及多个合并的分析单位输出。 8 x 8 µm大小的分析单位是推荐的可视化和分析的起始点。

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Loupe Browser

易于使用的可视化工具将组织学和基因表达数据无缝结合

探索组织背景中的基因表达簇

将数千个基因的表达映射到显微镜成像的H&E或IF图像上

识别邻近区域的基因特征

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资源

Visium HD enables spatial discovery in FFPE human breast cancer at single-cell scale

Visium HD enables spatial discovery in FFPE human breast cancer at single-cell scale

Poster, 10x Genomics

Poster, 10x Genomics

Grant application resources for Visium Spatial products

Grant application resources for Visium Spatial products

Grant Application Resources, 10x Genomics

Grant Application Resources, 10x Genomics

Whole transcriptome spatial discovery at the resolution you need

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Flyer, 10x Genomics

Flyer, 10x Genomics

常问问题

Visium HD空间基因表达玻片包含两个6.5 x 6.5 mm的捕获区域,其中寡核苷酸连续排列在数百万个无间隙的2 x 2 µm条形码标记的正方形中,实现单细胞级空间分辨率。

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Visium HD与含有mRNA的人类和小鼠福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 组织切片兼容。这包括存档的FFPE蜡块和载玻片上的预先切片的组织。我们计划未来将样本扩展到其他组织条件。

Visium HD空间基因表达与用于形态学分析的苏木精和伊红 (H&E) 染色以及用于蛋白质共检测的免疫荧光 (IF) 染色兼容。

10x Genomics提供两种类型的软件来帮助您分析数据:Space Ranger和Loupe Browser。 Space Ranger是一款分析软件,可自动将空间基因表达信息叠加在组织图像上,并识别具有相似转录特征的条形码标记的方块簇。然后,您可以使用Loupe Browser(一种可视化软件)以交互方式探索结果。您可以从10x Genomics支持网站免费下载Space Ranger和Loupe Browser。

了解有关Visium空间分析的更多信息
The Visium Cytassist and HD kits

Visium空间平台

Visium将空间背景引入无偏的全转录组分析中,旨在帮助科学家绘制组织结构中细胞身份、功能、相互作用和位置之间的关系。

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