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5月4日,2021年
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Akoya Biosciences.

空间多孔:富集单细胞表型数据的分析策略:高度多路复用免疫组化图像的转录组合分析

基因组网络研讨会

遗传学助理教授,
宾夕法尼亚大学的佩尔尔曼医学院

该网络研讨会是4件网络研讨会系列的第2部分。

最近开发了用于数字成像和高度复用免疫组织化学(MIHC)的技术推进组织学领域的定量时代,允许组织架构的更复杂描述。

通过飞行时间(Cytof),多路复用离子束成像和通过分度(Codex)的共同检测成像细胞仪可用于同时将数十种蛋白质的表达分布在组织截面中,具有单细胞分辨率。然而,在抗原抗原或抗体面板不包括特异性标记的抗体或其含量少于差异的辅助细胞群或状态是具有挑战性的。

该网络研讨会将提出一种克服这一障碍的计算方法。通过表位锚定(STVEA)的空间分辨转录组织用单细胞RNA-SEQ数据富集MIHC图像,在最近的近期实验程序上建立用于增强单细胞转录om,其具有同时抗原测量,例如Cite-SEQ(通过测序通过测序的转录om和表位的蜂窝分子索引)。

Pablo G. Camara宾夕法尼亚大学Perelman医学院 将分享STVEA的细节,该细节进行高度复用细胞计数数据集的转录组导向的注释。

Camara博士将通过使用已发表的Codex和Cytof数据集发现鼠脾脏中特征在于鼠脾脏的较差的细胞类型的体系结构,以及他的团队产生的鼠脾脏的Cite-SEQ地图。 

在这个谈话与会者将: 

  • 了解MIHC图像分析中的当前挑战 
  • 了解STVEA的概念和所涉及的算法步骤 
  • 熟悉STVEA启用的计算分析 
  • 有关STVEA应用的几个例子

关于该系列:空间多孔:分析策略,用于丰富单细胞表型数据

在这个多件网络研讨会系列中,我们的专家演讲者将审查分析框架和算法,以将基于成像的单细胞空间表型分类数据与互补的转录组和基因组数据集集成。

单细胞RNA-SEQ等高plex细胞表型化方法捕获样品的深细胞异质性,但细胞行为是围绕它的所有功能。基于成像的空间表型平台使研究人员能够在整个组织切片的空间背景下可视化和分析细胞分集,交互式网络和蜂窝行为。两种类型的数据具有互补特征,使研究人员能够与其单细胞,空间背景合并细胞蛋白质组和转录组的信息。

该网络研讨会系列将突出促进综合多孔分析的最新进展。

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主持人:Acquia.