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Novogene

서비스

Stereo-seq

Stereo-seq는 DNA Nano Ball(DNB) 기술을 기반으로 한 첨단 공간 전사체 분석 기술입니다. 이 최첨단 플랫폼은 탁월한 해상도, 처리량, 관찰 범위를 제공하여 조직, 세포, 아세포, 분자 수준 등 다양한 스케일에서의 정밀한 공간 전사체 분석을 가능하게 합니다. 패턴화된 어레이 칩과 CID(Coordinate ID) 시스템을 활용하여 조직 샘플에서 mRNA를 직접 포집하고, 이를 통해 유전자의 정확한 공간 위치 정보를 복원합니다.

Stereo-seq는 유전자 발현, 세포 형태, 그리고 미세환경 간의 복잡한 상호 관계를 밝히는 데 있어 혁신적인 분석 도구로 활용됩니다.

응용 분야 (Applications)

사양: 샘플 준비 지침

Sample Type

Sample Amount

Preservation

Sample QC

Shipping

FFPE

Tissue Block

  • Sample thickness: > 1mm
  • Sample area: < 9mm × 9mm (standard chip)
  • Recommended for samples within 3 years
  • After embedding, store at 4°C

DV200≥30%

4°C or Room Temperature

FFPE

Tissue Section

  • 10–15 FFPE (5μm thickness) scrolls in 1.5 mL tube for sample QC
  • 4–6 FFPE (5μm thickness) tissue sections — place each FFPE section into a new 50 mL centrifuge tube for library prep
  • After embedding, store at 4°C
  • RNA QC samples: stored in dry EP tubes
  • Formal samples: store vertically in slide boxes, avoid contact between slides

DV200≥30%

4°C or Room Temperature

사양: 분석

Stereo-FFPE

Capture Method

Random Probe Capture

Resolution

500nm

Sequencing Platform

DNB-SEQ T7

Read Length

PE 25bp+59bp

Recommended Data Amount

2.5G read pairs / 210Gb / 1cm2

Capture Area

1cm*1cm

Analysis

  • Data QC
  • Mapping and Quantification
  • Dimensionality Reduction, Clustering, and Differential analysis:
    • Graphclust clustering
    • K-means clustering
  • Seurat Analysis:
    • PCA analysis
    • Spatial variable gene expression analysis
    • Clustering and dimensionality reduction analysis
    • Differential Expression Gene Analysis (DEG)
    • DEGs clustering heatmap
    • Spatial distribution of DEGs
    • Violine plot
    • t-SNE and UMAP dimensional reduction visualization
  • Functional Enrichment Analysis:
    • GO enrichment
    • KEGG enrichment
    • Reactome enrichment

프로젝트 진행 과정

노보진은 프로젝트의 모든 과정에서 최고 수준의 품질과 전문적인 서비스를 제공하여 연구자들이 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다. 모든 단계는 엄격한 과학적 기준에 따라 설계되고 수행되며, 시퀀싱 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 철저한 품질 관리(QC) 절차가 적용됩니다.

전체 워크플로우는 샘플 준비 및 정량화, DNA 절단 및 라이브러리 제작, 라이브러리 품질 검증, 시퀀싱, 생물정보 분석 등의 주요 단계로 이루어져 있습니다.

Demo Results of Bioinformatics Analysis

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Spatial Quantification of Gene Expression

Figure 1: 그림 1. 조직 절편 전반에 걸친 유전자 발현의 공간 정량 분석. 히트맵의 신호 강도 스케일을 통해 서브세포(subcellular) 수준의 국소화(localization)를 시각적으로 보여줍니다.

시퀀싱 데이터는 STOmics Analysis Workflow(SAW)를 통해 처리되며, 이 워크플로우에는 데이터 품질 관리, 유전체 정렬, 유전자 발현의 정량 분석과 같은 필수 단계들이 포함됩니다.

UMAP Projection Analysis

Figure 2: 전사체 기반 공간 클러스터링 및 UMAP 투영 분석.

좌측 패널: 조직 절편을 전사체 유사성에 따라 구획화하였으며, 각 클러스터는 서로 다른 색으로 표시되어 있습니다. 이 클러스터들은 조직 내 공간적으로 분해된 유전자 발현 패턴을 반영하며, 기능적 구조 및 세포 간 이질성에 대한 정밀한 통찰을 제공합니다.

우측 패널: UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 분석을 통해 각 클러스터를 2차원 공간에 투영함으로써, 유사한 유전자 발현 특성을 가진 세포 또는 조직 영역 간의 관계성을 시각화합니다.

Bubble Plot for Marker Genes

Figure 3: Bubble plot for marker genes.

각 클러스터에서 마커 유전자의 발현량을 계산하고, 버블 플롯 형태로 시각화하였습니다. 각 클러스터에서 상위 3개의 유전자 결과가 위에 표시되어 있습니다.

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