空間バイオイメージング
シングルセル・遺伝子発現・プロテオミクス×画像解析

サービス概要

空間マッピングのための解析サービスとなります。
近年、同一の細胞や組織からトランスクリプトーム、プロテオーム、代謝物の情報を得るイメージング機器が増えてきました。しかし、大量の画像と発現データを抽出して解析する操作に高度なインフォマティクス技術が必要となっています。

本サービスでは、お客様が求める構造をより高解像度で機械認識させ、定量化、統計解析するサービスとなります。

想定されるお客様

イメージングで得た大量の画像と配列データをどのように解析しますか？

目的の細胞や代謝物を一緒に定量したい。

これまで難しかった血管や繊維性の細胞を機械認識して距離関係やネットワークを示したい。

受託解析の手順①　データの抽出と品質チェック

Xenium
Visium
CosMx
Merfish
…
Hyperion
PhenoCycler
MIBI-TOF
Maxima
…

お客様による
空間イメージング機器
によるスキャン

イメージングデータ多層化ファイル
（マルチスケール画像、発現位置、メタデータ）

品質チェック・
フィルタリング
解析に必要なデータの抽出

受託解析の手順②
遺伝子発現の次元削減解析と組織画像上へのマッピング

似た遺伝子セットが発現するクラスター間の距離を計算して、
関係性が近い集団を特定します。

抽出されたデータを用いたクラスタリング
PCA・UMAP・近傍グラフの作成

組織画像上へのクラスターマッピング

受託解析の手順③　特徴を持ったクラスターを定量的に同定

似た遺伝子セットが発現するクラスター間の距離を計算して、
関係性が近い集団を特定します。

空間ネットワーク内の関係性を
探索する３つの要素を算出

共起性スコア
（co-occurrence score）から
集団の類似度を可視化

近傍エンリッチメント
グラフの作成

受託解析の手順④　シングルセルレベルの空間近傍解析

自己相関分析（ランダム・分散・クラスターの指標）を測定

Moranインデックス
（TOP50遺伝子）の算出

相関性が高い
TOP8遺伝子の発現分布

napari(Graphic User Interface）を用いた
特定した遺伝子発現の組織プレート上での再確認

弊社独自サービス　高解像セグメンテーションによる
形態特徴量の計量と解析の高度化

既存ソフトウエアでは難しい血管、神経、繊維芽細胞などを高解像度で分節化します。
新しく得られた特徴量をデータフレームに挿入し、空間解析を高度化します。

血管データはバルセロナ医科学研究所から弊社解析
https://www. github.com/miura/Yodosha-BIASBook2025

複雑な構造のセグメンテーション深層・事前学習など使用
（Cellpose、StarDist、I-H-Watershed、Flood Filling Net）

・運命解析・細胞分化・成熟時間推定
・パスウェイ解析・KEGGマッピング
・リガンド-レセプタ関係予測
・共発現の検定
・転写因子活性予測
・大規模言語モデルのための学習セット作成

新たな分節化データを加えることによって
空間解析をより高度化します

サービス（受託試験）の流れ

画像・発現データの統合、高解像認識、定量化および統計解析

お問い合わせ