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公司新闻/正文
如何利用单细胞与空间转录组联合分析，精准解码组织微环境？
223 人阅读发布时间：2025-11-10 17:39
在单细胞测序技术已成为科研利器的今天，许多研究者正面临一个新的挑战：“我知道有哪些细胞，但它们在哪？它们之间如何互作？”
10X Visium等空间转录组技术为我们提供了细胞的位置地图，但其分辨率如同卫星视图，一个“点位”（spot）往往包含多个细胞，难以精确对应到单细胞层面定义的细胞类型。
那么，能否将高分辨率的单细胞图谱“对齐”到空间位置地图上，实现真正的“细胞定位”？
答案是：可以。吉凯基因的“单细胞与空间转录组联合分析”服务，正是为此而生。
我们的解决方案：
基于RCTD算法的细胞类型解卷积
我们采用经过领域内广泛验证的RCTD（Robust Cell Type Decomposition）算法，作为连接单细胞与空间数据的桥梁。
✦ 核心原理：利用您在单细胞转录组中已经鉴定好的细胞类型及其基因表达特征，作为“参考数据集”。通过严格的统计模型，我们将空间转录组中每个spot的基因表达量，分解为不同细胞类型表达特征的线性组合，从而精确计算出每个spot内各种细胞类型的比例（丰度）。
✦ 成熟稳定：该分析方法流程成熟，算法稳健，已成功应用于肿瘤免疫、神经科学、发育生物学等多个领域，助力老师产出高水平研究成果。
这项分析能为您带来什么？
01 看见细胞的空间分布
直观展示每一种细胞类型（如癌细胞、T细胞、成纤维细胞等）在组织原位的具体分布区域和富集程度。
02 验证Marker基因的空间表达模式
将单细胞分析中使用的经典Marker基因（如CD3E, EPCAM, CD68等）映射回空间切片，从另一个维度验证细胞类型注释的可靠性，并观察其表达的空间特异性。
03 发现新的空间功能区域
基于细胞类型组成（而非基因表达）对spot进行重聚类，能发现那些被相同细胞群体占据、但可能因环境不同而状态迥异的空间功能单元，为发现新的组织功能区域提供线索。
04 深入解析肿瘤微环境（TME）
精准量化肿瘤核心区、边界区、正常区域的免疫细胞浸润和基质细胞分布，是解析肿瘤免疫逃逸、药物抵抗等机制的强大工具。
我们交付的，不止是一份报告
您将获得一个完整、深入、可发表级别的分析结果，包括：
✦ 细胞类型空间丰度图：一目了然的细胞定位地图。
✦ 空间细胞组成饼图：直观展示每个spot的细胞“配方”。
✦ 基于细胞丰度的重聚类分析：包含2D/3D交互式图谱，深入探索空间群落。
✦ Marker基因空间共表达与验证。
✦清晰的文件夹目录与所有结果文件，便于您后续深入挖掘和论文/撰写。
如果您手头同时拥有单细胞和空间转录组数据，或者正在规划这样的实验设计，请不要错过这把开启空间生物学大门的钥匙！