![]()
单细胞转录组做完了，我该如何收尾呢？
前段时间偶然了解到全景多光谱组织扫描定量分析，但似乎这项技术更突出的是非常高清的超多色荧光。今天在重温Mapping the cellular biogeography of human bone marrow niches using single-cell transcriptomics and proteomic imaging的时候才发现他们用的是另一项技术配合单细胞转录组形成验证。
所以我们今天来对比一下这两项技术的优势，给大家提供参考~
下面是全景多光谱组织扫描定量分析系统（TissueFAXS Spectra）和CODEX技术的对比表格：
| 特性 | 全景多光谱组织扫描定量分析系统 (TissueFAXS Spectra) | CODEX技术 |
|---|
| 技术原理 | 多光谱成像技术，λ-stack成像和光谱拆分算法 | 带有DNA寡核苷酸共轭的抗体，循环图像采集 |
| 成像方法 | 连续光谱成像和拆分，多轮扫描识别不同标记物 | 循环加入荧光报告基团，多次循环实现多靶点成像 |
| 样本类型兼容性 | 冰冻切片、石蜡切片、培养细胞、组织芯片等 | 冷冻切片、石蜡包埋切片 |
| 定量分析能力 | 多层次数据挖掘，类流式数据呈现 | 单细胞水平的高维多参数空间分析 |
| 操作流程 | 样本制备、扫描、图像处理和分析 | 样本与抗体孵育、自动化微流控系统、成像、荧光洗脱、循环染色 |
| 数据分析 | 提供定制化分析APP，全自动分析 | 单细胞水平的高维多参数空间分析，保留样本用于后续分析 |
| 应用案例 | 癌症、神经、免疫学等多个研究领域 | 肿瘤免疫微环境分析、黑色素瘤抵抗免疫治疗研究等 |
| 特点 | 高品质无缝拼接全景影像，多参数类流式数据分析 | 可在切片上同时检测50种以上的生物标志物，深度分析整个组织样本的复杂空间信息 |
![]()
![]()
这样来看，CODEX在和单细胞转录组同水平的匹配上更完美，但是TissueFAXS的图确实是更夺人眼球，最重要是自带的系统能够实现自动化分析，不需要自己再费神去整数据。总而言之，这两种技术都能够很好地作为单细胞转录组结果的衔接再严谨一些，加上流式的数据，基本上就能形成比较完整的实验设计了，希望能帮到有需要的小伙伴
如果你对单细胞转录组研究感兴趣，但又不知道如何入门，也许你可以关注一下下面的课程
![]()
![]()
看完记得顺手点个“在看”哦！
![]( "qrcode_for_gh_5a3c482ed99f_1280.jpg")
生物 | 单细胞 | 转录组丨资料
