【空間多組學】分析無界，效率升維丨安捷倫研究方案智繪未來

2025-03-19

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應用領域蛋白/抗體/蛋白質組/多組學/蛋白質組/代謝組/脂質組/生物成像/生物安全
項目【空間多組學】分析無界，效率升維丨安捷倫研究方案智繪未來

相關產品清單

Agilent 6546 Q-TOF 液質聯用系統

品牌安捷倫

產地新加坡

型號6546

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摘要

前言

幾乎所有復雜的生物學現象都發生在三維空間中。空間組學技術能夠在細胞原生微環境中測量細胞的分子特征,進而解析細胞相互作用的原理及組織形成機制。(Cancer Cell,2024 Oct 14;42 (10):1653-1675) 近年，空間多組學技術正逐步實現深度融合，國內外多項研究通過關聯分析空間轉錄組與空間代謝組數據，從“因”“果”兩個層面更為深入地闡釋了細胞組織工作的生物學原理 (Journal of Pharmaceutical Analysis 13 (2023) 851e861)。

安捷倫作為全球分析化學與生命科學研究領域的卓越方案供應商，我們致力于為客戶提供可靠、經濟、實用的儀器、試劑、軟件和服務。本文梳理匯總了與空間轉錄組及空間代謝組緊密相關的安捷倫前沿產品和研究方案，旨在為科研人員提供精準的實驗分析工具，助力提升研究效率，推動空間組學研究的快速發展。

Agilent 空間多組學研究方案

Part 1：Agilent 產品助力

空間轉錄組學研究

空間轉錄組學實驗分析方法，主要依靠鋪設在載片上的寡聚脫氧胸腺嘧啶核苷酸 (dT) 探針捕獲對應組織切片區域細胞基質內的信使核糖核酸 (mRNA)。由于捕獲探針末端連接了能標識空間位置信息的特定核酸序列 (spatial barcode)，進而通過測序技術，可分析獲得組織切片各位點不同基因的 mRNA 表達水平。

然而，現有的空間轉錄組學實驗方法成本高、捕獲面積小、與 H&E 染色不兼容等限制因素，也制約了該技術進一步的廣泛運用。(Nat Methods. 2024 Nov 19. doi: 10.1038/s41592-024-02501-5.)。Agilent 數款杰出產品可有效地幫助科研人員突破這些瓶頸，大幅提升研究效率。

Agilent SurePrint G3

高密度定制長寡核苷酸芯片

基于安捷倫原位合成工藝制作的寡核苷酸芯片具有以下優點：

◆ 面積大，密度高。覆蓋面積最高可達 11.31cm²，包含 974,016 個探針簇 (spot)

◆ 定制靈活，可按 x-y 坐標在不同物理位置打印不同序列的寡核苷酸

◆ 成本低

◆ 兼容蘇木精 - 伊紅 (H&E) 染色，

◆ 適配主流顯微鏡及自動化成像平臺。

目前，Agilent 提供四款不同規格的 SurePrint G3 定制化寡核苷酸芯片。

Agilent Dako CoverStainer

多功能染色封片機

Agilent 全自動組織染色平臺

Dako CoverStainer

為了能更好地在后期數據分析過程中甄別、鑒定特定基因在組織不同區域的表達分布，需在組織切片透化前對其進行染色（如 H&E 染色），并通過顯微成像保留其形態學信息。Agilent Dako CoverStainer 系統在組織染色應用中具有全自動化、支持編程、速度快、通量靈活、適用樣本范圍廣等優勢。

Agilent BioTek Cytation

多功能成像平臺

Agilent BioTek Cytation 5

針對實驗過程中涉及的透化條件摸索，以及測序數據與形態學信息的關聯分析，實驗室需要建立熒光和彩色明場的快速自動成像及圖片處理能力。Agilent Cytation 及 Lionheart 自動成像平臺，能完全滿足空間轉錄組學研究中的拍攝需求。

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Agilent Cytation 及 Lionheart 自動成像平臺應用于空間轉錄組學實驗流程，具有以下優勢：

圖像快速捕獲

平臺能實現整張組織的快速自動成像及無縫大圖拼接，防止拍攝時間過長導致 mRNA 降解。

組織切片自動多視野成像（10x Genomics Visium 芯片）

◆ 特有的彩色明場光源技術，自動優化曝光及采集參數

◆ Auto - ROI 功能實現低倍鏡預掃（如 1.25× 物鏡），高倍鏡精確成像（如 60x 物鏡）

◆ 兼具圖像自動聚焦和激光自動聚焦，適用于多種使用場景，保證聚焦準確性

組織切片高清成像

探針陣列或定位框清晰成像

案例：Agilent 定制芯片成像

案例：10x Genomics Visium 芯片成像

支持多通道熒光成像

案例：10x Genomics Visium Imaging Test Slide 熒光成像

（紅: TRITC & 黃：Cy5 ）

Agilent 旗下多款多模式成像平臺適合空間轉錄組學研究，下表擇選部分展示：

Agilent Fragment Analyzer

片段分析儀

Agilent 5200/5300/5400 片段分析儀系統

從芯片上回收的 cDNA 產物、添加測序接頭后的 DNA 核酸文庫，都需要檢測其片段分布范圍。Agilent 基于自動化毛細管原理開發的 Fragment Analyzer 平臺，結合專屬的 DNF-474 高靈敏度 NGS 片段分析試劑盒，組成了空間轉錄組學相關核酸質控的最佳方案。

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突出優點包括：

◆ 適用范圍廣，可精確區分 100bp-6,000bp 的核酸片段

◆ 分離程度高：在 100-1000bp 范圍內，片段大小準確性為偏差不超過 5% ，100-6,000bp 范 tz 圍內，偏差不超過 10%

◆ 兼容微量樣本：可檢測濃度低至 5pg /μl 的核酸片段，上樣體積僅需 2μl

◆ 重復性好：相對標準偏差不超過 2%

◆ 全自動操作：能夠實現灌膠、進樣、電泳和分析的全流程自動化

◆ 檢測時間短：50 分鐘可完成 12 個樣本的檢測分析

DNF - 474 HS NGS Kit Quick Guide

Representative HS NGS DNA Ladder result using the Fragment Analyzer system with the DNF-474 HS NGS kit (1bp-6,000bp). Method: DNF-474-33 (short array). Peaks annotated by size (bp). RFU values may differ between instruments.

Part 2：Agilent 質譜平臺助力

空間代謝組學研究

空間代謝組學是整合質譜成像和代謝組學 (Metabolomics) 技術，對動/植物組織中代謝物的種類、含量和空間分布進行精準測定的技術。安捷倫與維科托聯合開發的 PIDESI-QTOF 質譜成像平臺即可開展空間代謝組學研究。

單光子后電離質譜成像技術（PIDESI)

解吸電噴霧被認為是一種最小破壞性的電離方法。單光子后電離質譜成像技術（PIDESI) 在解吸電噴霧裝置后引入一套光電離系統和高效離子傳輸管道，通過開、關紫外光電離源，實現對多種極性和非極性組分的高靈敏度空間成像，結合高分辨質譜儀即可開展前沿性的空間代謝組研究。(https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c03329)

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PIDESI 在傳統 DESI 模式的基礎上引入了光電離技術，極大增加了化合物的分析范圍。在正模式下，諸如神經遞質、非極性脂質和膽固醇等均有顯著檢出，且化合物響應強度顯著提升，實現了極性和非極性化合物同時成像。負模式下，在氨水-光電離組合模式 (aa-PIDESI) 進一步提升負離子模式的檢測能力。DESI 與 PIDESI 模式相結合，真正實現了代謝物的高靈敏、高覆蓋。(Anal. Chem. 2019, 91, 6616-6623.)。

6546 QTOF 高分辨質譜

空間代謝組學研究通常使用高分辨質譜儀進行數據采集，樣本的數據采集通常持續數小時，6546 QTOF MS 優異穩定性可提供最佳的數據質量。采用 6546 QTOF MS 對酵母提取物連續進樣 18 小時， 51 種代謝物平均絕對質量誤差 ≤ 1ppm 。> 95% 同位素譜圖保真度能夠極大提升代謝物鑒定的準確度和可信度。

6560 IM-QTOF 離子淌度質譜

離子淌度質譜根據分子的大小、形狀和電荷來分離分子，分離時間在毫秒級，能夠分離異構體、消除溶劑峰和源內碎裂導致的峰的干擾。上述優勢使其特別適合用于開展空間代謝組學研究。6550IM-QTOF 采用低壓勻場漂移 (DTIMS) 技術，能夠在沒有標準品的情況下實現碰撞截面準確測量。使用安捷倫高分辨率多重性分解 (HRdm 2.0) 軟件進行后處理，可實現高達 200 的淌度分辨率。

ChemVista 數據庫管理軟件助力代謝物注釋

空間代謝組研究中，代謝物鑒定通常采用一級質譜數據和同位素譜圖進行，再結合 MS/MS 譜圖進行結構確證。Agilent ChemVista 是一款獨立的軟件應用程序，用于管理質譜創建的譜庫。它將來自多個質譜庫的化合物詳細信息、保留時間和譜圖信息整合在一起。這些功能使您能夠：

◆ 訪問多個公共數據庫和精心優化的譜庫

◆ 整理、管理、編輯或創建譜圖

◆ 預加載超過 250000 種化合物信息，其中超過 20000 種化合物的譜圖信息

◆ 在 MassHunter 數據分析等應用程序中輕松實施鑒定工作流程

◆ 更可靠地鑒定化合物

Part 3：轉錄組與代謝組數據的

聯合分析

GeneSpring GX-MPP 軟件

Agilent Mass Profiler Professional (MPP) 軟件是一個功能強大的統計分析平臺，可用于基于質譜數據的差異分析，以確定兩個或多個樣品組和變量之間的關系；MPP 與 GeneSpring GX 集成后，可允許在一個項目中將 MS（代謝組學或蛋白質組學）和微陣列數據（轉錄組學）之間的通路關聯起來，從而實現真正的多組學數據的聯合分析。