Deep-Tissue Spatial Omics: Imaging Whole-Embryo Transcriptomics and Subcellular Structures at High Spatial Resolution

转录组 计算生物学 胚胎 图像分辨率 生物 分辨率(逻辑) 计算机科学 人工智能 细胞生物学 遗传学 基因表达 基因
作者
Valentina Gandin,Jun Kim,Liang-Zhong Yang,Yumin Lian,Takashi Kawase,Amy Hu,Konrad Rokicki,Greg M. Fleishman,Paul W. Tillberg,Alejandro Aguilera-Castrejon,Carsen Stringer,Stephan Preibisch,Zhe Liu
标识
DOI:10.1101/2024.05.17.594641
摘要

Summary The inherent limitations of fluorescence microscopy, notably the restricted number of color channels, have long constrained comprehensive spatial analysis in biological specimens. Here, we introduce cycleHCR technology that leverages multicycle DNA barcoding and Hybridization Chain Reaction (HCR) to surpass the conventional color barrier. cycleHCR facilitates high-specificity, single-shot imaging per target for RNA and protein species within thick specimens, mitigating the molecular crowding issues encountered with other imaging-based spatial omics techniques. We demonstrate whole-mount transcriptomics imaging of 254 genes within an E6.5∼7.0 mouse embryo, achieving precise three-dimensional gene expression and cell fate mapping across a specimen depth of ∼ 310 µm. Utilizing expansion microscopy alongside protein cycleHCR, we unveil the complex network of 10 subcellular structures in primary mouse embryonic fibroblasts. Furthermore, in mouse hippocampal slice, we image 8 protein targets and profile the transcriptome of 120 genes, uncovering complex gene expression gradients and cell-type specific nuclear structural variances. cycleHCR provides a unifying framework for multiplex RNA and protein imaging, offering a quantitative solution for elucidating spatial regulations in deep tissue contexts for research and potentially diagnostic applications.
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