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5月6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:使用并行CITE-SEQ分析富集空间蛋白质组学数据阐明了随老化的多种变化

基因组 网络研讨会

postdoctoral sclow
斯坦福大学医学院

该网络研讨会是4件网络研讨会系列的第3部分。

集成互补数据集提供了一个强大的工具来研究复杂的生物过程。该网络研讨会将专注于使用Codex(通过索引)空间蛋白质组学数据的使用与Cite-SEQ(通过测序)数据并联,以研究组织再生和老化。

Cite-SEQ数据的集成,其中Codex系统中使用的抗体也被基于液滴的单电池测序捕获,允许转录组信息的多组学投影到Codex系统的空间信息上。这种多OMIC方法通过评估组织细胞类型之间的关系并在组织再生和老化中提供更深入的了解,通过评估细胞类型之间的关系来研究细胞 - 细胞信号传导。

在这个谈话与会者将:

  • 了解使用多路复用成像来研究骨骼肌再生的空间动力学和衰老的分子决定因素

  • 了解如何设计和对齐Cite-SEQ实验以丰富Codex数据

了解如何使用单个小区分辨率空间转录om以评估细胞单元信令

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上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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英国政府宣布将提供额外的2.5亿英镑的科学和研究资金,以涵盖地平线欧洲计划的参与费用,是  监护人  reports.

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主持人:Acquia.