「空間轉錄組學」（ST）是一種能夠全面調查組織樣本中所表達的基因位置、種類、數量的研究方法，相關研究也正在不斷取得進展。近年來，新出現的分析技術使得從分子層面理解組織内細胞功能及變化與疾病之間的關係成為可能。然而，由於實驗費用高昂且數據複雜，存在非專業人士難以進行分析的問題。
京都大學醫生物學研究所的Vandenbon Alexis副教授彙總了此前發布的各種組織的ST數據，開發出了一款無需自己實驗即可輕鬆瀏覽和分析的數據庫「DeepSpaceDB」，並於近日免費公開。截至2024年12月，該數據庫收錄了1011份人類組織樣本和633份小鼠組織樣本數據，基本涵蓋了通過美國國家生物技術資訊中心（NCBI）等機構發布在ST主要平台「10x Visium」上的數據。
圖：DeepSpaceDB中的任意基因的空間表達分佈圖。可以瀏覽組織樣本中所表達的基因的位置、種類、數量。
DeepSpaceDB對採樣組織和疾病狀態等資訊進行了詳細覈查，並對其進行整理以便於分析，客戶可以詢問任意基因的表達位點，以及某項機能處於激活或失活狀態時的位點。通過使用該DB，有望揭示如在癌症組織中的何處存在何種狀態的細胞等，從而有助於闡明疾病的病因和病理。（TEXT：JST廣報課 中島彩乃）
原文：JSTnews 2024年12月號
翻譯：JST客觀日本編輯部
