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35条搜索结果:
Q 包埋过程应注意什么? 展开 收起
A

包埋过程中需注意取材尺寸 ( 目前要求组织块尺寸不得大于 0.9 cm x 0.9 cm x 2 cm),选择合适尺寸的包埋盒。新鲜组织离体后需在 30 min内完成包埋,操作时应在低温环境下快速进行,避免 RNA 降解。包埋前应吸干组织表面水分,避免产生冰晶,同时也要避免 OCT 中气泡的产生影响后续切片。

Q 随着Stereo-seq技术流程的改进,时空一体机是否能相应做适配? 展开 收起
A

可以,模块化的组织奠定了时空一体机更多的可能。

Q 单独一张芯片可以使用时空一体机吗? 展开 收起
A

可以。时空一体机有3组反应模块, 每个芯片槽最大可同时上机8张芯片,支持1-8张芯片灵活上样。

Q 是否支持不同透化时间的组织切片同时上机? 展开 收起
A

可以,相邻切片的透化时间间隔最小不低于3 min。

Q 细胞分割的效果会受到什么因素的影响比较大?如何获得最佳分割效果? 展开 收起
A

• 细胞分割的效果受到显微镜拍照的情况和分割算法等多重因素的影响。拍照时如果存在组织过曝、模糊等因素,会影响算法识别细胞,导致无法分割。对于密集区域本身清晰度不够,并且可能存在细胞重叠的情况,那么也会导致算法难以识别。如果图像中组织不同区域局部亮度不均匀、或者存在实验导致的拖尾、背景存在杂质等情况,也会导致分割错误。(部分示例见下方)

• 从算法本身来讲,因为分析流程的自动分割算法是基于人工标注的数据集,学习训练而来,所以一些非常少见的细胞形态未能涵盖进数据集中,也可能会导致算法无法准确识别出细胞。

• 如果自动算法分割效果不佳,可以尝试使用ImageStudio桌面端图像处理软件进行手动调整,也可以尝试用使用Stereopy或其他算法重新分割。如果希望细胞分割出的细胞面积更大,可以尝试在分割之后使用Stereopy的细胞修正算法对细胞直径进行扩大,以覆盖更大的面积。

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Q SAW分析完成会产生多个GEF文件,分别记录了哪些信息?是否支持可视化? 展开 收起
A

122

Q 如何解析GEF格式文件? 展开 收起
A

Option1:使用C++编译的 geftools:

1. https://github.com/BGIResearch/geftools


Option2:使用python包 gefpy:

1. https://pypi.org/project/gefpy/

2. https://gefpy.readthedocs.io/en/latest/index.html

3. pip install gefpy==0.6.1


Option3:如已安装SAW sif(如v5.1.3):

1. https://hub.docker.com/repository/docker/stomics/saw

2. singularity exec SAW_v5.1.3.sif cellCut

3. 请使用singularity 3.8及以上版本

Bash
 
export HDF5_USE_FILE_LOCKING=FALSE
  ## gef2gem using geftools
  geftools view -i
<SN>.gef -o <SN>.gem -s <SN>
  # -i input square bin GEF, e.g.SN.raw.gef or SN.gef
  # -o output GEM
  # -s SN
 
  ## gef2gem using gefpy
  python
  >>> from gefpy.bgef_reader_cy import BgefR
  >>> bgef=BgefR(filepath='
<SN>.gef',bin_size=200,n_thread=4)
  >>> bgef.to_gem('
<SN>.bin200.gem')
 
  ## gef2gem using SAW sif
  ## export SINGULARITY_BIND="/path/to/input/dir,/path/to/output/dir"
  singularity exec SAW_v5.1.3.sif cellCut view -i
<SN>.gef -o <SN>.gem -s <SN>
 
  ## cgef2cgem
  geftools view -i
<SN>.cellbin.gef   -o <SN>.cellbin.gem   -d <SN>.raw.gef   -s <SN>
  # -i input cellbin GEF
  # -o output cellbin GEM
  # -d input square bin GEF, e.g. SN.raw.gef or SN.gef
  # -s SN
 
  ## gem2gef
  geftools bgef -i
<SN>.gem -o <SN>.gef -b 1,20,50 -O Transcriptomics
  # -i input square bin GEM
  # -o output square bin GEF
  # -b bin sizes seqarate by comma, default: 1,10,20,50,100,200,500
  # -O omics name


Q 基因表达可视化结果异常,没有组织轮廓怎么办? 展开 收起
A

第一步:检查HTML报告中Valid CID Reads的比例是否正常,不可低于10%,如低于10%请确认测序FASTQ文件和芯片SN对应;


第二步:如Valid CID Reads的比例较低,在10%~30%左右,可能存在两种可能性:

1. 参考基因组格式异常:Multi-Mapped Reads比例高, Uniquely Mapped Reads比例很低且几乎全部注释失败,需要检查注释使用的GTF/GFF文件是否符合格式要求,是否可以通过检测程序;

2. 存在混样的可能性:需要自行排查实验部分;


Q SAW中对测序数据做了哪些过滤? 展开 收起
A

• CID过滤:过滤CID无法比对上mask文件的reads;

• MID过滤:过滤MID序列中含有N碱基的reads,过滤MID为polyA的reads,过滤含有至少一个以上质量值低于10的碱基的reads;

• reads过滤:过滤含有接头和dnb序列的reads。


Q 如何根据免疫荧光(IF)图进行对应区域的矩阵提取? 展开 收起
A

• 免疫荧光图存在荧光信号的区域表示该区域存在表达目标蛋白的细胞。强荧光信号表示表达目标蛋白的细胞多且密集。

• SAW流程中的register模块使用图像处理算法,根据IF图的灰度情况自动计算阈值,过滤提取图像前景区域,剔除亮度低的背景区域。再使用根据阈值提取的mask文件接入tissueCut模块便可以得到IF图对应区域的表达矩阵了。

• 如果对根据算法自动计算出的灰度阈值得到的分割结果不满意,可以通过ImageStudio的“组织分割”模块对IF图进行手动阈值调整,手动得到图像分割结果。

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