NanoString Japan Blog

本ページは2023年12月13日発行の英語版Blogを和訳しています。条件設定などの内容は更新される英語版にてご確認ください。 CosMx™ SMI 1000-plex RNAアッセイの結果を向上させるためのヒントや推奨事項を共有いたします。シングルセルでの空間データの品質はさまざまな要因の影響を受けるため、最良の結果を得るために、複数の組織タイプの実験条件に関する貴重な情報を提供することを目指しています。  CosMx 1000-plex RNA アッセイ: シングルセル空間データを生成する際の考慮すべきこと Tip 1: 組織および疾患タイプ別のデータ 組織や疾患タイプの役割を理解することは、シングルセルの空間データを解釈する上で重要です。私たちは、さまざまな組織/疾患タイプごとに、1細胞あたり検出されたトランスクリプト（カウント）の平均数（図1）と1細胞あたり検出されたユニークな遺伝子の平均数（図2）を提示します。データは、NanoString Technology Access Program（TAP）の一環として、1000-plex RNA Human Universal Cell Characterization（UCC）または1000-plex Mouse Neuroscienceパネルを利用して、210枚の外部から提供された組織スライドから収集されました。提供された組織サンプルは、TAPへの受領時にRNA品質のために事前に選別されていない実際のサンプルです。  図1: 組織および疾患タイプ別の細胞あたりの平均転写産物数 図2: 組織および疾患タイプ別の細胞あたりの平均固有遺伝子数 まとめたこのデータから、2つの重要な観察結果が得られました。1) 転写産物/細胞および固有遺伝子/細胞で測定されるRNAシグナルは、組織タイプによって大きく異なります。この傾向は、一部は組織固有の生物学とパネルの遺伝子内容に起因しています。2)…

順天堂大学医学部 人体病理病態学　准教授　齋藤剛 先生に、がん個別化医療を目指したご研究やnCounter®でのimbalance解析を用いた融合遺伝子スクリーニングについて伺いました。

岡山大学病院ゲノム医療総合推進センターの遠西大輔先生に、ご研究やバイオバンクプロジェクト、さらにがん研究での空間発現解析のポテンシャルなどを伺いました。 空間プロファイリングのデータで得られた知見を、臨床で利用できる簡単なアッセイに落とし込みたい。