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中芯啟恒新蟲 (初入文壇)
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[交流]
轉(zhuǎn)錄組可編程實(shí)時(shí)測(cè)序新方法
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真核生物轉(zhuǎn)錄組由mRNA、非編碼RNA及環(huán)形RNA等多種分子構(gòu)成，其高度復(fù)雜性給精準(zhǔn)檢測(cè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)靶向測(cè)序依賴預(yù)富集或探針捕獲，存在操作繁瑣、信息丟失等局限，難以滿足多維度分析需求。2024年10月，中科院動(dòng)物研究所趙方慶研究組在《自然・細(xì)胞生物學(xué)》發(fā)表論文，報(bào)道了全轉(zhuǎn)錄組可編程智能測(cè)序技術(shù)PROFIT-seq，通過(guò)集成實(shí)時(shí)計(jì)算與納米孔測(cè)序技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)分子的精準(zhǔn)識(shí)別與全轉(zhuǎn)錄組無(wú)偏分析。 該技術(shù)通過(guò)復(fù)合逆轉(zhuǎn)錄策略與滾環(huán)擴(kuò)增技術(shù)，能夠同時(shí)捕獲polyA與非polyA RNA以及環(huán)形 RNA。其創(chuàng)新之處在于開(kāi)發(fā)了基于最大期望算法的智能定量模型，結(jié)合目標(biāo)轉(zhuǎn)錄本的全長(zhǎng)序列和其他非目標(biāo)分子的短時(shí)測(cè)序標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的全轉(zhuǎn)錄組定量分析。相比傳統(tǒng)方法，PROFIT-seq在保持全轉(zhuǎn)錄組信息完整性的同時(shí)，顯著提升了目標(biāo)分子的檢測(cè)效率和測(cè)序通量。 研究團(tuán)隊(duì)首次嘗試構(gòu)建了人工智能驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)測(cè)序算法，可實(shí)時(shí)解析測(cè)序分子來(lái)源，并根據(jù)預(yù)設(shè)程序選擇性延長(zhǎng)目標(biāo)序列的測(cè)序時(shí)間。該技術(shù)無(wú)需復(fù)雜預(yù)處理，僅需輸入?yún)⒖夹蛄屑纯蓪?shí)現(xiàn)多類型轉(zhuǎn)錄本的同步檢測(cè)。通過(guò)滾環(huán)擴(kuò)增與多輪測(cè)序糾錯(cuò)，即cDNA的多輪通讀與納米孔測(cè)序錯(cuò)誤校正，便可以實(shí)現(xiàn)單分子水平的高精度檢測(cè)。 在應(yīng)用驗(yàn)證中，PROFIT-seq 在臨床樣本檢測(cè)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)：對(duì)痰液中肺炎病原體的檢測(cè)通量提升3-5倍，關(guān)鍵突變鑒定時(shí)間縮短75%。在結(jié)直腸癌研究中，該技術(shù)成功揭示了腸道微生物與宿主免疫組庫(kù)在息肉惡變過(guò)程中的動(dòng)態(tài)互作規(guī)律。 該研究PROFIT-seq的開(kāi)發(fā)為病原檢測(cè)、疾病機(jī)制研究及個(gè)性化醫(yī)療提供了新型技術(shù)平臺(tái)。 作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的微流控芯片解決方案供應(yīng)商，中芯啟恒專注于為生命科學(xué)、醫(yī)療診斷及工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域提供全流程技術(shù)服務(wù)。中芯啟恒提供從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)分析的全流程支持，包括芯片定制化設(shè)計(jì)、樣本處理優(yōu)化以及數(shù)據(jù)可視化工具開(kāi)發(fā)，確�？蒲腥藛T能夠高效開(kāi)展實(shí)驗(yàn)。 基于微流體條碼標(biāo)記的空間多組學(xué)測(cè)序技術(shù)（DBiT-seq技術(shù)）研究的夾具和芯片 空間轉(zhuǎn)錄夾具ZXDBiT-seq01，該款?yuàn)A具可以實(shí)現(xiàn)對(duì)空間轉(zhuǎn)錄芯片的裝配固定和負(fù)壓進(jìn)樣操作，夾具由金屬和樹脂材料加工而成，四周螺絲鎖緊，使用簡(jiǎn)便，不易漏液。該款?yuàn)A具適配圖5所示的空間轉(zhuǎn)錄芯片，材質(zhì)為PDMS，每組空間轉(zhuǎn)錄芯片包含2片芯片，從而實(shí)現(xiàn)垂直兩個(gè)方向的標(biāo)記物（50種）進(jìn)樣操作。組織編碼完成后，進(jìn)行孵育使用的夾具，孵育夾具可將帶加樣窗口的PDMS塊壓緊在組織表面。 參考文獻(xiàn)： [1]Jinyang Zhang, Lingling Hou, Lianjun Ma, Zhengyi Cai, Shujun Ye, Yang Liu, Peifeng Ji, Zhenqiang Zuo,Fangqing Zhao(2024). Real-time and programmable transcriptome sequencing with PROFIT-seq. Nature Cell Biology, 26(10), 1-12. |
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