Visium 공간 전사체 분석 원리: 위치 바코드 슬라이드와 Visium HD의 차이
조직의 유전자 발현을 분석할 때 RNA의 양과 함께 위치를 확인하면 세포 간 차이를 더 자세히 이해할 수 있습니다. Visium은 위치 바코드 슬라이드와 NGS를 결합해 조직의 발현 지도를 만드는 기술입니다. 기존 Visium과 Visium HD의 차이, FFPE 검체 분석 및 결과 해석의 한계를 알아봅니다.
1. 공간 전사체 분석에서 조직 영상이 필요한 이유
일반적인 RNA-seq은 조직에 존재하는 RNA를 추출해 유전자 발현량을 분석합니다.
이 방법은 다양한 유전자의 발현을 측정하는 데 유용하지만 RNA가 원래 조직의 어느 위치에 존재했는지 직접 알려주지는 않습니다.
예를 들어 종양 조직에서 면역 관련 유전자의 발현이 높게 나타났다고 가정하겠습니다.
이 결과만으로는 해당 유전자가 암세포에서 발현됐는지, 종양 주변 면역세포에서 발현됐는지 구별하기 어렵습니다.
공간 전사체 분석은 이러한 제한을 보완하기 위해 조직의 위치 정보와 RNA 발현 정보를 연결합니다.
특히 조직의 H&E 염색 영상과 유전자 발현 데이터를 함께 분석하면 형태학적 영역별 발현 차이를 조사할 수 있습니다.
Visium은 이러한 목적에 활용되는 대표적인 슬라이드 기반 공간 전사체 분석 플랫폼입니다.
2. Visium은 어떤 기술일까?
Visium은 10x Genomics에서 제공하는 공간 전사체 분석 플랫폼입니다.
기본 원리는 조직의 RNA 또는 RNA에서 유래한 표적 분자를 위치 바코드가 부착된 슬라이드에 포획하는 것입니다.
각 포획 위치에는 고유한 Spatial Barcode가 존재합니다.
따라서 NGS로 유전자 발현을 분석한 뒤 Spatial Barcode를 이용하면 해당 발현 정보를 조직의 특정 위치에 배치할 수 있습니다.
이러한 접근법의 학술적 기반은 2016년 Ståhl과 연구진이 Science에 발표한 Spatial Transcriptomics 연구입니다.
연구진은 위치 바코드가 부착된 역전사 프라이머를 이용해 생쥐 뇌와 사람 유방암 조직의 유전자 발현을 공간적으로 분석했습니다.
이후 상용화된 Visium 플랫폼은 이러한 위치 바코드 기반 분석을 발전시킨 기술입니다. <Cite ref=”turn731622search0″/>
3. 기존 Visium 슬라이드는 어떻게 구성될까?
기존 Visium Spatial Gene Expression 슬라이드에는 RNA를 포획하기 위한 원형 Spot이 배열돼 있습니다.
대표적인 Visium v1 및 v2 슬라이드의 Spot 지름은 약 55μm입니다.
인접한 Spot의 중심 간 거리는 약 100μm입니다.
각 Spot에는 수많은 DNA oligonucleotide가 부착돼 있으며, 동일한 Spot에 속한 oligonucleotide는 같은 Spatial Barcode를 공유합니다.
이러한 구조를 이용해 조직에서 방출된 RNA를 위치별로 포획합니다.
기존 Visium의 대표적인 규격은 다음과 같습니다.
| 항목 | 대표 규격 |
|---|---|
| Spot 지름 | 55μm |
| Spot 중심 간 거리 | 100μm |
| 초기 6.5 × 6.5mm 포획 영역 | 약 5,000개 Spot |
| 대표적인 배열 구조 | 육각형 배치 |
| 주요 분석 정보 | Spot별 유전자 발현량 |
단, 포획 영역의 크기와 Spot 수는 슬라이드 버전에 따라 달라집니다.
따라서 모든 Visium 제품이 동일한 포획 면적을 제공한다고 가정해서는 안 됩니다. <Cite refs={[“turn731622search1″,”turn731622search3”]}/>
4. Spatial Barcode와 UMI는 무엇이 다를까?
Visium의 RNA 포획 oligonucleotide에는 서로 다른 역할을 하는 서열이 포함됩니다.
대표적인 구성 요소는 Spatial Barcode, UMI, Poly(dT)입니다.
Spatial Barcode는 RNA가 포획된 Spot을 식별하는 서열입니다.
예를 들어 Spot A에서 포획된 RNA에는 Spot A를 나타내는 바코드 정보가 연결됩니다.
반면 **UMI(Unique Molecular Identifier)**는 원래 포획된 RNA 유래 분자를 구별하는 데 사용됩니다.
RNA 라이브러리를 PCR로 증폭하면 하나의 원본 분자에서 여러 시퀀싱 read가 생성될 수 있습니다.
UMI를 활용하면 이러한 PCR 중복을 줄여 원본 분자 수를 더 적절하게 추정할 수 있습니다.
**Poly(dT)**는 Poly(A) tail을 가진 RNA를 포획하는 데 사용됩니다.
다만 이 구성은 Poly(A) 기반 직접 포획 방식에 해당합니다.
FFPE용 probe 기반 Visium에서는 RNA를 포획하고 라이브러리를 만드는 화학적 과정이 다릅니다.
5. 신선 동결 조직에서 RNA를 포획하는 원리
Poly(A) 기반 Visium 분석에서는 일반적으로 신선 동결 조직 절편을 사용합니다.
조직 절편을 위치 바코드가 부착된 슬라이드 위에 올린 다음 H&E 염색이나 형광 염색으로 조직 영상을 촬영합니다.
이후 조직을 투과화하면 RNA가 방출됩니다.
방출된 Poly(A) RNA는 슬라이드의 Poly(dT) 서열에 결합할 수 있습니다.
RNA가 포획되면 역전사 반응을 통해 cDNA를 합성합니다.
이때 Spatial Barcode와 UMI 정보가 cDNA 라이브러리에 연결됩니다.
이후 라이브러리를 제작하고 NGS를 수행하면 Spot별 유전자 발현 정보를 얻을 수 있습니다.
따라서 최종 결과는 조직 영상과 Spot별 발현 행렬로 구성됩니다. <Cite ref=”turn731622search3″/>
6. 기존 Visium의 실험 과정
대표적인 Poly(A) 기반 Visium 실험은 다음과 같이 진행됩니다.
① 신선 동결 조직을 적절한 두께로 절편화합니다.
② 조직 절편을 Visium 슬라이드의 포획 영역에 배치합니다.
③ H&E 또는 형광 염색을 수행하고 조직 영상을 촬영합니다.
④ 조직을 투과화해 RNA가 포획 oligonucleotide에 결합하도록 합니다.
⑤ 포획된 RNA를 cDNA로 역전사합니다.
⑥ Spatial Barcode와 UMI가 포함된 라이브러리를 제작합니다.
⑦ NGS를 수행해 유전자 발현 정보를 분석합니다.
⑧ 시퀀싱 결과를 조직 영상의 Spot 위치와 연결합니다.
이 과정에서 조직의 형태학적 영상과 RNA 시퀀싱 결과를 정확하게 정렬해야 합니다.
영상 정합에 오류가 발생하면 특정 유전자의 발현이 실제 조직 위치와 다른 곳에 표시될 수 있습니다.
7. 55μm Spot은 하나의 세포를 의미할까?
기존 Visium의 Spot 지름은 약 55μm입니다.
그러나 55μm Spot 하나가 세포 하나에 해당하는 것은 아닙니다.
세포의 크기와 밀도는 조직마다 다르기 때문입니다.
예를 들어 세포가 밀집된 종양 조직에서는 하나의 Spot에 여러 세포가 포함될 수 있습니다.
10x Genomics의 기술 설명에서는 조직 조건에 따라 하나의 Spot에서 약 1~10개 세포의 RNA가 포획될 수 있다고 안내합니다.
따라서 기존 Visium의 Spot별 발현값은 여러 세포에서 유래한 RNA가 혼합된 결과일 수 있습니다.
이를 작은 조직 영역의 Bulk RNA 분석과 비슷한 개념으로 이해할 수 있습니다.
그러므로 특정 Spot에서 면역 관련 유전자가 높게 검출됐다는 이유만으로 해당 Spot의 모든 세포가 면역세포라고 확정해서는 안 됩니다. <Cite ref=”turn731622search1″/>
8. FFPE 검체에서는 왜 다른 분석 방식이 필요할까?
FFPE는 Formalin-Fixed Paraffin-Embedded의 약자입니다.
조직을 포르말린으로 고정한 뒤 파라핀에 포매해 보관하는 방법입니다.
병리검사에서 널리 사용되지만 고정 과정에서 RNA가 분해되거나 화학적으로 변형될 수 있습니다.
이러한 특성은 Poly(A) 기반 RNA 직접 포획과 역전사에 영향을 줄 수 있습니다.
따라서 FFPE용 Visium에서는 일반적으로 표적 RNA에 결합하는 probe 기반 분석 방식을 사용합니다.
이 방식에서는 RNA에 상보적으로 결합하는 probe 쌍을 이용합니다.
적절하게 결합한 probe 쌍을 연결한 뒤 해당 연결 산물을 위치 바코드 슬라이드에 포획합니다.
이후 NGS를 통해 유전자 발현 정보를 분석합니다.
즉, FFPE용 probe 기반 Visium은 RNA 전체를 직접 포획하는 방식과 구별해야 합니다. <Cite ref=”turn731622search6″/>
9. FFPE용 Visium에서 Probe Ligation이 중요한 이유
Probe 기반 분석에서는 특정 RNA에 결합하도록 설계된 두 개의 probe가 사용됩니다.
두 probe는 표적 RNA의 인접한 구간에 결합합니다.
적절하게 결합한 probe 쌍은 연결 반응을 통해 하나의 산물로 만들어질 수 있습니다.
이후 연결 산물이 공간 바코드 슬라이드에 포획됩니다.
이 방식은 RNA가 일부 분해된 FFPE 검체에서도 유전자 발현을 분석할 수 있도록 설계됐습니다.
그러나 모든 RNA가 동일한 효율로 검출되는 것은 아닙니다.
Probe가 결합해야 하는 구간이 손상됐거나 충분히 보존되지 않았다면 검출 효율이 감소할 수 있습니다.
또한 probe 기반 분석은 사전에 설계된 표적 서열에 의존합니다.
따라서 분석 대상 유전자와 전사체 범위는 사용한 probe 패널의 구성에 영향을 받습니다.
10. Visium CytAssist는 어떤 역할을 할까?
Visium CytAssist는 조직 검체에서 분석 대상 분자를 Visium 슬라이드로 전달하는 과정을 지원하는 장비입니다.
이를 이용하면 일반 유리 슬라이드에 준비한 조직 절편을 공간 전사체 분석에 활용할 수 있습니다.
특히 FFPE 검체를 이용하는 probe 기반 Visium에서 중요한 역할을 합니다.
조직을 염색하고 영상을 촬영한 뒤, 분석 대상 분자를 위치 바코드 슬라이드에 전달합니다.
이후 공간 바코드 정보를 포함한 라이브러리를 제작해 NGS를 수행합니다.
이러한 방식은 기존 병리 조직 절편을 활용하는 데 도움이 됩니다.
그러나 CytAssist를 사용한다고 해서 모든 조직 검체가 자동으로 분석 가능한 것은 아닙니다.
조직 보존 상태와 RNA 품질, 검체 처리 조건을 함께 고려해야 합니다.
11. Visium HD는 기존 Visium과 무엇이 다를까?
Visium HD는 기존 Visium보다 공간 측정 단위를 크게 줄인 고해상도 플랫폼입니다.
기존 Visium이 지름 55μm의 원형 Spot을 사용한다면, Visium HD는 2 × 2μm 크기의 정사각형 바코드 영역을 사용합니다.
이 정사각형 영역은 서로 빈틈없이 배열됩니다.
따라서 조직의 더 작은 위치 단위에서 RNA 포획 결과를 기록할 수 있습니다.
10x Genomics의 기술 문서에서는 Visium HD의 6.5 × 6.5mm 포획 영역에 약 1,100만 개의 바코드 정사각형이 존재한다고 설명합니다.
이는 기존 Visium의 약 5,000개 Spot과 크게 다른 구조입니다.
다만 Visium HD의 2 × 2μm 영역 하나가 세포 하나를 의미하는 것은 아닙니다.
일반적인 세포는 여러 개의 바코드 정사각형에 걸쳐 존재할 수 있습니다. <Cite ref=”turn731622search34″/>
12. 기존 Visium과 Visium HD 비교
| 비교 항목 | 기존 Visium | Visium HD |
|---|---|---|
| 위치 바코드 구조 | 원형 Spot | 연속적인 정사각형 영역 |
| 대표 측정 단위 | 지름 55μm | 2 × 2μm |
| 위치 정보 | Spot별 좌표 | 정사각형 영역별 좌표 |
| RNA 분석 | 제품에 따라 Poly(A) 또는 probe 기반 | 제품에 따라 probe 또는 Poly(A) 기반 |
| 세포별 분석 | 여러 세포의 RNA가 혼합될 수 있음 | 세포 크기에 가까운 공간 분석 가능 |
| 주요 제한 | Spot 내 세포 혼합 | 데이터 희소성과 세포 분할 문제 |
중요한 점은 Visium HD라는 이름만으로 모든 제품이 동일한 RNA 포획 방식을 사용한다고 판단해서는 안 된다는 것입니다.
Visium HD에는 probe 기반 제품뿐 아니라 Poly(A) 기반 3′ 유전자 발현 분석 제품도 있습니다.
따라서 검체 종류와 분석 목적에 따라 제품별 프로토콜을 구분해야 합니다. <Cite refs={[“turn731622search4″,”turn731622search5”]}/>
13. Visium HD에서 Binning이 필요한 이유
Visium HD는 2 × 2μm 단위로 공간 정보를 기록할 수 있습니다.
그러나 하나의 작은 영역에서 포획되는 RNA 수는 적을 수 있습니다.
이 경우 개별 영역만으로는 세포 종류나 유전자 발현 특성을 분석하기 어렵습니다.
이를 보완하기 위해 여러 바코드 영역을 합치는 Binning을 사용할 수 있습니다.
예를 들어 2 × 2μm 영역을 묶어 8 × 8μm 또는 16 × 16μm 분석 단위를 만들 수 있습니다.
이렇게 하면 하나의 분석 단위에서 더 많은 RNA 정보를 확보할 수 있습니다.
하지만 Binning 범위가 커질수록 서로 다른 세포의 RNA가 합쳐질 가능성도 증가합니다.
따라서 분석 목적에 따라 Binning 크기를 선택해야 합니다.
특히 세포 경계가 중요한 연구에서는 과도한 Binning을 피하는 것이 중요합니다. <Cite ref=”turn731622search11″/>
14. 2μm 해상도는 단일세포 분석과 같은 의미일까?
Visium HD는 세포 크기에 가까운 공간 해상도를 제공합니다.
그러나 2μm 단위로 RNA를 포획한다고 해서 세포별 유전자 발현 정보가 자동으로 생성되는 것은 아닙니다.
하나의 세포는 여러 바코드 정사각형에 걸쳐 존재할 수 있습니다.
또한 세포 경계에 가까운 영역에서는 서로 다른 세포에서 유래한 RNA가 혼합될 수 있습니다.
따라서 세포별 발현을 분석하려면 세포 분할 과정이 필요합니다.
세포 분할은 세포핵이나 세포 경계에 관한 영상 정보를 이용해 세포 영역을 추정하는 방법입니다.
이후 각 바코드 영역의 RNA를 해당 세포에 배정합니다.
그러나 세포가 밀집된 조직이나 경계가 불분명한 조직에서는 세포 분할 오류가 발생할 수 있습니다.
따라서 Visium HD의 높은 공간 해상도와 실제 세포별 발현 분석의 정확도는 구분해야 합니다.
15. Space Ranger는 어떤 역할을 할까?
Space Ranger는 10x Genomics에서 제공하는 공간 전사체 분석 소프트웨어입니다.
Visium의 시퀀싱 결과와 조직 영상을 처리하는 데 사용됩니다.
대표적인 분석 과정은 다음과 같습니다.
① 시퀀싱 read의 품질을 확인합니다.
② Spatial Barcode를 이용해 RNA 정보를 위치별로 구분합니다.
③ 유전자별 발현량을 계산합니다.
④ 조직 영상과 바코드 위치를 정렬합니다.
⑤ Spot 또는 Bin별 유전자 발현 행렬을 생성합니다.
⑥ 후속 분석에 사용할 공간 좌표와 품질관리 정보를 출력합니다.
이후 Loupe Browser나 다른 분석 도구를 이용해 유전자 발현의 공간적 분포를 시각화할 수 있습니다.
다만 Space Ranger가 모든 세포 종류를 자동으로 정확하게 분류하는 것은 아닙니다.
세포 종류 추정이나 세포 간 상호작용 분석에는 별도의 계산 방법이 필요할 수 있습니다. <Cite ref=”turn731622search3″/>
16. Spot별 UMI 수는 무엇을 의미할까?
Visium 결과에서는 Spot별 UMI 수를 확인할 수 있습니다.
UMI는 PCR 증폭으로 생성된 중복 read를 구별하는 데 사용됩니다.
예를 들어 특정 Spot에서 Gene A에 해당하는 UMI가 20개 검출됐다고 가정하겠습니다.
이 결과는 해당 Spot에서 Gene A에 해당하는 원본 분자 신호가 20개 관찰됐다는 의미로 해석할 수 있습니다.
그러나 실제 RNA 분자가 정확히 20개 존재했다는 의미는 아닙니다.
일부 RNA는 포획되지 않았거나 라이브러리 제작 과정에서 손실됐을 수 있습니다.
또한 RNA의 길이와 발현량, 검체 상태에 따라 검출 효율이 달라질 수 있습니다.
따라서 UMI 수를 실제 RNA 분자 수와 완전히 동일하게 해석해서는 안 됩니다.
17. 가상의 Visium 데이터 해석 사례
종양 조직의 네 개 영역에서 유전자 발현을 분석했다고 가정하겠습니다.
| 유전자 | 종양 중심부 | 종양 경계부 | 면역세포 밀집 영역 | 정상 조직 |
|---|---|---|---|---|
| Gene A | 80 | 45 | 10 | 12 |
| Gene B | 15 | 30 | 75 | 8 |
| Gene C | 20 | 40 | 35 | 18 |
| Gene D | 25 | 24 | 22 | 26 |
표의 숫자는 각 영역에서 정규화한 발현값을 가정한 것입니다.
이 결과에서는 Gene A가 종양 중심부에서 상대적으로 높게 나타납니다.
Gene B는 면역세포 밀집 영역에서 상대적으로 높게 나타납니다.
반면 Gene D는 여러 영역에서 비슷한 수준으로 나타납니다.
이러한 패턴은 조직 영역별 유전자 발현 차이를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 Gene B가 면역세포 밀집 영역에서 높게 나타났다는 사실만으로 해당 유전자가 면역세포에서만 발현된다고 확정할 수는 없습니다.
여러 세포의 RNA가 하나의 Spot에 포함될 수 있기 때문입니다.
이 표는 분석 원리를 설명하기 위한 가상 사례입니다.
18. Visium에서 위양성 위치 정보가 발생하는 이유
Visium은 조직 영상과 Spatial Barcode를 연결해 유전자 발현을 분석합니다.
그러나 위치 정보가 부정확하게 표시될 수 있습니다.
조직 영상 정합 오류
조직 영상과 바코드 배열이 정확하게 정렬되지 않으면 유전자 발현이 실제 위치와 다른 곳에 표시될 수 있습니다.
RNA 확산
조직에서 방출된 RNA가 주변 Spot으로 이동하면 원래 위치와 다른 좌표에서 검출될 수 있습니다.
라이브러리 오염
검체 또는 라이브러리 사이에 오염이 발생하면 실제로 존재하지 않는 유전자 발현 신호가 나타날 수 있습니다.
세포 분할 오류
Visium HD에서 세포 경계를 잘못 구분하면 RNA가 다른 세포에 배정될 수 있습니다.
따라서 Visium 분석에서는 조직 영상과 시퀀싱 데이터의 품질을 함께 평가해야 합니다.
19. FFPE 검체에서 RNA 품질을 평가하는 방법
FFPE 검체에서는 RNA가 분해되거나 화학적으로 변형될 수 있습니다.
따라서 RNA 품질은 공간 전사체 분석의 중요한 요소입니다.
대표적인 품질 지표 가운데 하나가 DV200입니다.
DV200은 분석한 RNA 조각 가운데 길이가 200뉴클레오타이드보다 긴 조각의 비율을 의미합니다.
일부 Visium 분석 서비스에서는 FFPE 검체의 DV200이 30%를 초과하는 조건을 권장합니다.
그러나 이러한 기준은 모든 Visium 제품에 동일하게 적용되는 절대적인 기준이 아닙니다.
검체 종류와 사용한 분석 키트, 실험실의 검증 기준에 따라 적합성 판단이 달라질 수 있습니다.
따라서 FFPE 검체를 분석할 때는 해당 제품의 공식 프로토콜과 검체 품질 기준을 확인해야 합니다. <Cite refs={[“turn731622search9″,”turn731622search12”]}/>
20. Visium과 Slide-seq·HDST의 차이
Visium과 Slide-seq, HDST는 모두 위치 바코드를 이용해 RNA의 공간적 분포를 분석합니다.
그러나 RNA를 포획하는 표면 구조와 공간 측정 단위가 다릅니다.
| 비교 항목 | 기존 Visium | Slide-seq | HDST |
|---|---|---|---|
| 대표 측정 단위 | 55μm Spot | 약 10μm 비드 | 약 2μm 비드 |
| 위치 바코드 | 슬라이드에 배열 | 미세 비드에 부착 | 미세 비드에 부착 |
| RNA 분석 | 제품에 따라 직접 포획 또는 probe 기반 | RNA 직접 포획 | RNA 직접 포획 |
| 조직 영상 | H&E 또는 형광 영상 결합 | 별도 조직 영상과 연결 가능 | 형태학적 영상과 결합 |
| 주요 장점 | 표준화된 분석 절차와 도구 | 작은 공간 측정 단위 | 높은 공간 해상도 |
| 주요 제한 | Spot 내 세포 혼합 | RNA 포획 효율 | 낮은 비드당 RNA 검출량 |
이 표는 각 기술의 대표적인 초기 구현을 기준으로 비교한 것입니다.
Visium HD를 포함하면 Visium 플랫폼에서도 2 × 2μm 공간 측정 단위를 사용할 수 있습니다.
따라서 공간 해상도만으로 기술을 선택해서는 안 됩니다.
검체 종류와 분석 면적, RNA 검출 민감도, 데이터 분석 방법을 함께 고려해야 합니다.
21. Visium의 분자진단적 활용 가능성
Visium은 조직의 형태학적 정보와 유전자 발현을 연결할 수 있습니다.
따라서 종양 조직에서 암세포와 면역세포, 기질세포의 발현 특성을 연구하는 데 활용할 수 있습니다.
또한 정상 조직과 질환 조직 사이에서 특정 유전자 발현의 공간적 차이를 분석할 수 있습니다.
이러한 정보는 질환 관련 바이오마커를 탐색하는 데 도움이 됩니다.
특히 FFPE 검체를 이용할 수 있는 분석 방식은 보관된 병리 조직을 연구하는 데 유용할 수 있습니다.
그러나 Visium에서 특정 발현 패턴이 관찰됐다는 사실만으로 질환을 확정할 수는 없습니다.
임상 검사로 활용하려면 검체 처리와 RNA 검출 효율, 영상 정합, 시퀀싱 및 판정 기준에 대한 검증이 필요합니다.
따라서 Visium은 일반적인 확진 검사보다 공간 전사체 연구와 바이오마커 탐색에 활용되는 기술로 이해하는 것이 적절합니다.
22. Visium의 분석적 가치와 한계
Visium은 위치 바코드 슬라이드와 NGS를 결합해 조직의 유전자 발현을 공간적으로 분석하는 기술입니다.
기존 Visium은 지름 약 55μm의 Spot을 이용해 유전자 발현을 측정합니다.
반면 Visium HD는 2 × 2μm 크기의 바코드 정사각형을 이용해 더 세밀한 공간 정보를 제공합니다.
또한 분석 제품에 따라 Poly(A) 기반 RNA 직접 포획 방식과 probe 기반 분석 방식이 사용됩니다.
이러한 특징은 신선 동결 조직뿐 아니라 FFPE 검체의 공간 전사체 연구에도 도움이 됩니다.
그러나 기존 Visium에서는 하나의 Spot에 여러 세포의 RNA가 포함될 수 있습니다.
Visium HD에서도 높은 공간 해상도가 세포별 발현의 정확성을 자동으로 보장하지는 않습니다.
따라서 결과를 해석할 때는 RNA 검출 효율과 영상 정합, 세포 분할 및 데이터 정규화 방법을 함께 고려해야 합니다.
Visium의 핵심적인 가치는 조직의 형태학적 영상과 NGS 기반 유전자 발현 데이터를 위치 바코드로 연결할 수 있다는 점입니다.
이는 조직 내 유전자 발현의 공간적 차이를 연구하는 데 중요한 정보를 제공하지만, 특정 발현 패턴만으로 질환의 원인을 확정하는 기술과는 구별해야 합니다.
참고문헌
1. Ståhl PL, Salmén F, Vickovic S, et al. (2016).
Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics.
Science, 353(6294), 78–82.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.aaf2403
위치 바코드가 부착된 역전사 프라이머를 이용해 조직의 유전자 발현을 공간적으로 분석한 원천 연구입니다.
2. 10x Genomics. Visium Spatial Gene Expression Solution.
기존 Visium의 Spot 구조와 RNA 포획 원리, 공간 해상도 및 세포 혼합 문제를 설명한 공식 자료입니다.
3. 10x Genomics. Visium HD Spatial Gene Expression Performance.
Visium HD의 2 × 2μm 바코드 정사각형과 기존 Visium의 구조적 차이를 설명한 기술 문서입니다.
4. 10x Genomics. Spatial Gene Expression for FFPE.
FFPE 검체의 probe 기반 공간 전사체 분석과 공식 프로토콜을 확인할 수 있는 자료입니다.
5. Bioconductor. Orchestrating Spatial Transcriptomics Analysis.
Visium HD의 공간 바코드 구조와 Binning, 공간 전사체 데이터 분석의 주요 고려 사항을 설명한 공개 교육 자료입니다.
※ 본 글은 공개된 학술논문과 제조사 기술 문서를 바탕으로 Visium의 원리와 연구 활용을 설명한 교육용 콘텐츠입니다. Visium 제품별로 검체 적합성과 RNA 포획 방식, 공간 해상도가 다르므로 실제 실험에서는 사용 제품의 공식 프로토콜을 적용해야 합니다.
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