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Accès ouvert déclaré 2022 preprint

STOmics-GenX: CRISPR based approach to improve cell identity specific gene detection from spatially resolved transcriptomics

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13Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : au, us, sg. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

ABSTRACT The spatial organisation of cells defines the biological functions of tissue ecosystems from development to disease. Recently, an array of technologies have been developed to query gene expression in a spatial context. These include techniques such as employing barcoded oligonucleotides, single-molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH), and DNA nanoball (DNB)-patterned arrays. However, resolution and efficiency vary across platforms and technologies. To obtain spatially relevant biological information from spatially resolved transcriptomics, we combined the Stereo-seq workflow with CRISPRclean technology to develop the STOmics-GenX pipeline. STOmics-GenX not only allowed us to reduce genomic, mitochondrial, and ribosomal reads, but also lead to a ∼2.1-fold increase in the number of detected genes when compared to conventional Stereo-seq (STOmics). Additionally, the STOmics-GenX pipeline resulted in an improved detection of cell type specific genes, thereby improving cellular annotations. Most importantly, STOmics-GenX allowed for enhanced detection of clinically relevant biomarkers such as Alpha-fetoprotein (AFP), enabling the identification of two spatially distinct subsets of hepatocytes in hepatocellular carcinoma tissue. Thereby, combining CRISPRclean technology with STOmics not only allowed improved gene detection but also paved the way for spatial precision oncology by improved detection of clinically relevant biomarkers.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
STOmics-GenX: CRISPR based approach to improve cell identity specific gene detection from spatially resolved transcriptomics
Date Crossref
08/12/2022
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Curtin University Curtin Health Innovation Research Institute (CHIRI) pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Harry Perkins Institute of Medical Research pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Queen Elizabeth II Medical Centre pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • The University of Sydney pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Westmead Hospital Westmead Institute for Medical Research pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Westmead Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Westmead Institute for Medical Research pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Centre for Cancer Biology pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • The University of Adelaide ACE – Adelaide Centre for Epigenetics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Pathway Genomics (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • St. Jude Children's Research Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Agency for Science pays non établi dans la notice
    Organisme public

Curtin Health Innovation Research Institute (CHIRI) — Curtin University, Harry Perkins Institute of Medical Research et Queen Elizabeth II Medical Centre, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Single-cell and spatial transcriptomicsCRISPR and Genetic EngineeringGene expression and cancer classification

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