Spatial tissue profiling by imaging-free molecular tomography

仿形(计算机编程) 计算机科学 计算生物学 转录组 生物 人工智能 模式识别(心理学) 遗传学 基因 基因表达 操作系统
作者
Halima Hannah Schede,Christian G. Schneider,Johanna Stergiadou,Lars E. Borm,Anurag Ranjak,Tracy Yamawaki,Fabrice P.A. David,Peter Lönnerberg,Maria Antonietta Tosches,Simone Codeluppi,Gioele La Manno
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:39 (8): 968-977 被引量:44
标识
DOI:10.1038/s41587-021-00879-7
摘要

Several techniques are currently being developed for spatially resolved omics profiling, but each new method requires the setup of specific detection strategies or specialized instrumentation. Here we describe an imaging-free framework to localize high-throughput readouts within a tissue by cutting the sample into thin strips in a way that allows subsequent image reconstruction. We implemented this framework to transform a low-input RNA sequencing protocol into an imaging-free spatial transcriptomics technique (called STRP-seq) and validated it by profiling the spatial transcriptome of the mouse brain. We applied the technique to the brain of the Australian bearded dragon, Pogona vitticeps. Our results reveal the molecular anatomy of the telencephalon of this lizard, providing evidence for a marked regionalization of the reptilian pallium and subpallium. We expect that STRP-seq can be used to derive spatially resolved data from a range of other omics techniques.
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