Détection compressée pour une transcriptomique d’imagerie hautement efficace

Angelo, M. et coll. Imagerie par faisceau ionique multiplexé de tumeurs mammaires humaines. Nuit. Avec. 20, 436–442 (2014).

Article CAS Google Scholar

Keren, L. et coll. Un microenvironnement structuré immunisé contre les tumeurs dans le cancer du sein triple négatif révélé par l’imagerie par faisceau ionique multiplexé. Cellule 174, 1373-1387 (2018).

Article CAS Google Scholar

Goltsev, Y. et coll. Profilage profond de l’architecture splénique de souris avec imagerie multiplexée CODEX. Cellule 174, 968–981 (2018).

Chen, KH, Boettiger, AN, Moffitt, JR, Wang, S. & Zhuang, X. Profilage d’ARN hautement multiplexé à résolution spatiale dans des cellules individuelles. La science 348, aaa6090 (2015).

Article Google Scholar

Shah, S., Lubeck, E., Zhou, W. & Cai, L. Le profilage de transcription in situ de cellules individuelles révèle l’organisation spatiale des cellules dans l’hippocampe de la souris. Neurone 92, 342–357 (2016).

Shah, S., Lubeck, E., Zhou, W. & Cai, L. seqFISH détecte avec précision les transcriptions dans des cellules individuelles et révèle une organisation spatiale robuste dans l’hippocampe. Neurone 94, 752–758 (2017).

Wang, X. et coll. Séquençage tridimensionnel des tissus intacts des états transcriptionnels unicellulaires. La science 361, eaat5691 (2018).

Wang, G., Moffitt, JR & Zhuang, X. Imagerie multiplexée de bibliothèques haute densité d’ARN avec MERFISH et microscopie à expansion. Sci. Représentant. 8, 4847 (2018).

Codeluppi, S. et al. Organisation spatiale du cortex somatosensoriel révélée par osmFISH. Nat. Méthodes 15, 932–935 (2018).

Article CAS Google Scholar

Choi, HMT et al. Réaction en chaîne d’hybridation in situ de troisième génération: multiplexée, quantitative, sensible, polyvalente, robuste. Développement 145, dev165753 (2018).

Article Google Scholar

Raj, A., van den Bogaard, P., Rifkin, SA, van Oudenaarden, A. & Tyagi, S. Imagerie de molécules d’ARNm individuelles en utilisant plusieurs sondes marquées individuellement. Nat. Méthodes 5, 877–879 (2008).

Eng, CHL et al. Imagerie super-résolue à l’échelle du transcriptome dans les tissus par RNA seqFISH. Nature 568, 235-239 (2019).

Cleary, B., Cong, L., Cheung, A., Lander, ES & Regev, A. Génération efficace de profils transcriptomiques par des mesures composites aléatoires. Cellule 171, 1424–1436 (2017).

Article CAS Google Scholar

Hrvatin, S. et al. Analyse monocellulaire des états transcriptomiques dépendant de l’expérience dans le cortex visuel de la souris. Nat. Neurosci. 21, 120–129 (2018).

Cleary, B. & Regev, A. La nécessité et la puissance d’expériences aléatoires sous-échantillonnées en biologie. Préimpression à https://arxiv.org/abs/2012.12961 (2020).

Abràmoff, MD, Magalhães, PJ & Ram, SJ Traitement d’image avec ImageJ. Biophotonique internationale https://imagescience.org/meijering/publications/download/bio2004.pdf (2004).

Hörl, D. et coll. BigStitcher: reconstruction d’ensembles de données d’images haute résolution d’échantillons effacés et étendus. Nat. Méthodes 16, 870–874 (2019).

Axelrod, S. et coll. Starfish: outils de transcriptomique et de protéomique à base d’images open source. http://github.com/spacetx/starfish (2020).

McQuin, C. et coll. CellProfiler 3.0: traitement d’image de nouvelle génération pour la biologie. PLoS Biol. 16, e2005970 (2018).