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CODEX空间蛋白组学平台基于独特的蛋白荧光标记可以良好的解析组织微环境内复杂的细胞组成和空间分布，通过对于高性能显微成像和分析平台的整合,在实现高质量图片数据的釆集同时获取深度分析的实验数据。
CODEX单细胞原位空间蛋白组学硏究技术是由斯坦福大学 Garry Nolan教授开发的新组织微环境分析方案，通过将抗体偶联到特异性 Barcode栘醱分子上进行互补荧光分子检测，而实现在切片样本上多达40个以上靶点蛋白的自动化染色、成像检测和空间分布数据。
CODEX微流控自动化染色仪通过循环染色的方式进行超多靶点蛋白标记
实现3种
抗体及细胞核DA的4种荧光显色，通过显微成像系统循环染色及成像的检测方式，可以实现对于所有靶点蛋白的标记和成像
软件分析系统
coDEⅹ数据分析软件可以免费为客户提供强大的数据分析和信息挖掘能力，确保对于超生物学靶点组织图像的深入分析，同时可以产生的通用型fcs数据可以直接导入第三方数据进行后期分析。
生物及医学的研究表明诸如癌症等复杂疾病通常很难用单一理论进行表述，单一分析理论可能会产生盲人摸象的假象。同时生物学现象复杂多变，基因表达调控复杂，且存在各种生物修饰，进行单一组学研究时结论往往不够全面且存在研究瓶颈。
Multi Omics生物多组学研究方案对比 因此揭示生物学现象背后的机制需要运用多组学分析方案 (Multi Omics analysis)，通过整合生物系统中诸多相互联系和作用的组分来研究生物机制，即研究生物系统中组分的构成与分布 (DNA、RNA、蛋白质和代谢产物分析等) 以及在细胞特定条件下这些组分间的相互作用及机体的生理反应状态相关性。
CODEX空间蛋白组学与RNA转录组联合分析方案 传统蛋白组学平台难以对蛋白分子进行定量分析同时对原位信息进行的高分辨率的原位空间分布分析，现在借助Akoya强大的CODEX空间蛋白组学分析平台可以在蛋白水平将定量分析和单细胞空间定位分析完美结合，从而可以与基因组学、转录组学、代谢组学、微生物组学等多平台开展联合研究。
CODEX 36抗体组合荧光染色示例图 近期一项来自宾夕法尼亚大学Pablo G. Camara研究团队的成果即聚焦在多组学联合研究领域，研究人员利用CODEX实验方案对小鼠样本多达30种蛋白进行染色标记获取单细胞空间蛋白组学生物信息，同时对样本超过7000个细胞进行单细胞RNA-seq转录组分析，并且对于数据进行深度统计得到一致性结果。
CODEX空间蛋白组联合CITE-Seq转录组分析
研究人员将CODEX分析方案与10x Genomics CITE-Seq转录组学方案有机结合，通过多个样本和数据集模拟发现具有一致性，CODEX可在传统组学研究基础上补充细胞的原位空间信息。从而实现将单细胞水平空间蛋白分析和转录组分析进行深度融合，为生物及医学领域多组学联合研究提供了重要技术思路。
基于单一组学进行疾病研究已经发现了诸多新的致病因子，但生命科学的本质远远不止于此。多组学的方法逐渐走入科学研究人员的视线，它不仅对疾病机理研究、确定致病靶点起到推动作用，也为疾病基础科学和精准医学研究提供了新的思路。Akoya致力于在空间蛋白组学与转化医学领域深度研究开发，未来必将为多组学研究带来革命性变化。
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