Home » Détection compressée pour une transcriptomique d’imagerie hautement efficace

Détection compressée pour une transcriptomique d’imagerie hautement efficace

by Les Actualites
  • 1.

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

    Article CAS Google Scholar

  • 2.

    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

  • 3.

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

  • 4.

    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

  • 5.

    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).

  • 6.

    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).

  • 7.

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

  • 8.

    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).

  • 9.

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

    Article CAS Google Scholar

  • dix.

    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

  • 11.

    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).

  • 12.

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

  • 13.

    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

  • 14.

    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).

  • 15.

    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).

  • 16.

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

  • 17.

    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).

  • 18.

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

  • 19.

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

  • You may also like

    Leave a Comment

    This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.