软件介绍

什么是SAW软件[1]?

STOmics 转录组技术由 STOmics Tech 开发,集成了专业设备和试剂盒,可实现高通量空间转录组测序,该技术可在组织和细胞维度上实现超高时空分辨率。Stereo-seq 芯片的优势在于可以捕获组织和细胞维度上的特征表达信息,此功能助力解析生物体中的时间变化和分子调控网络,研究转录变化的动态过程。

Stereo-seq workflow

SAW 是专门为时空转录组测序数据而设计的生信分析流程软件包,通过复原组织样本中每个捕获转录本 (Molecular ID,MID) 的空间位置 (Coordinate ID,CID) 和其对应的表达水平,来实现空间维度的特征表达信息提取。从海量数据集中提取高精度和高密度生物学信息。

现在,SAW 工具包支持 FFPE 和 FF 组织样本的分析,可以对遗传发育、疾病病理和临床转化等领域的课题项目进行更多探索性的研究。

分析流程

SAW 提供以下分析流程用于处理 Stereo-seq 数据:

  • SAW count 是 SAW 的核心分析流程,可以兼容大多数 Stereo-seq FF, Stereo-seq FFPE 和 Stereo-CITE FF 数据。输入数据包括芯片 mask 文件、测序 FASTQ、参考基因组和显微镜拍照图像。流程输出 Stereo-seq 芯片的空间表达矩阵和分析结果。
  • SAW realign 是专门用于处理手动图像数据 (.tar.gz) 的辅助分析流程,使用调整后的图像重启分析,主要适用于自动分析流程的输出结果不够完美,或者图像QC结果失败的数据。
  • 其他辅助分析流程 主要应用于索引文件构建、下游分析和文件格式转换。

显微镜图像

SAW 使用显微镜拍照图像作为组织形态学的参考,协助分析流程,实现特征表达矩阵的空间可视化。SAW 分析中提供的图像类型包括荧光和 H&E 染色图像。详细说明请参阅显微镜图像模块。

标准分析流程

大多数情况下,SAW count 分析流程会自动完成显微镜图像与特征表达矩阵之间的配准。如果图像和矩阵间的自动配准不成功,或是QC失败的图像数据,可以在 StereoMap 中对其图像进行手动处理。更多关于图像手动处理的介绍,请参阅 SAW realign 使用教程

参考

  1. Gong, C., Li, S., Wang, L., Zhao, F., Fang, S., Yuan, D., Zhao, Z., He, Q., Li, M., Liu, W., Li, Z., Xie, H., Liao, S., Chen, A., Zhang, Y., Li, Y., & Xu, X. (2024). SAW: An efficient and accurate data analysis workflow for Stereo-seq spatial transcriptomics. Gigabyte. https://doi.org/10.46471/gigabyte.111
© 2025 STOmics Tech. All rights reserved.Modified: 2025-03-07 10:28:19

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