Cell子刊：韩敬东团队开发机器学习程序，在单细胞水平识别衰老细胞
该研究开发了一种机器学习程序——SenCID（Senescent Cell Identification），它可以准确地识别bulk转录组和单细胞转录组数据中的衰老细胞。
2024-04-17
Nature Methods | GPT-4在单细胞分析中的突破：高效的细胞类型识别
该研究不仅证实了GPT-4在生物医学领域的应用潜力，同时也为单细胞RNA测序分析中的细胞类型标注提供了一种新的、高效的解决方案。
2024-04-06
Nat Methods：瞿昆/黎斌/陈发来合作系统性评估单细胞多组学分析算法
结果显示，在蛋白质丰度预测方面，totalVI 和 scArches 表现最为优异；在染色质可及性预测中，LS_Lab 算法排名领先。
2024-10-02
Nature：单细胞多组学研究揭示唐氏综合征儿童易患白血病的原因
这项单细胞多组学研究为唐氏综合征胎儿造血提供了高分辨率分子图谱，并表明唐氏综合征患者细胞基因组中存在显著的调节重构，从而导致他们易患白血病等血液学疾病。
2024-10-03
Nature Methods | 革新癌症治疗：EpiChem技术揭示药物与染色质结合的单细胞层面机制
EpiChem为在单细胞水平上解析小分子药物与基因组相互作用及其表观基因组状态提供了一种独特的方法。这一技术的潜在应用范围广泛，从药物开发到理解细胞异质性，都具有重要意义。
2024-07-24
Nat Cancer：王红阳/陈磊团队绘制肝细胞癌单细胞分辨率空间原位蛋白图谱，揭示肝细胞癌微环境空间异质性
利用CODEX技术，研究人员对401名HCC患者的肿瘤样本进行36种抗体染色，分辨率达0.377 μm/pixel，一共获得了4,347,731个细胞，定义了72个细胞表型以及40个细胞邻域关系。
2024-10-03
Science：利用单细胞染色质可及性图谱揭示原发性人类癌症中的恶性调控程序
多种人类原发性癌症类型的 TCGA 单细胞图谱和用于解释癌症中顺式调控元件的可解释深度学习模型，为了解导致原发性人类癌症恶性表型的分子程序提供了新的资源。
2024-09-27
Nat Methods：scNanoSeq-CUT&Tag技术：可精准检测单细胞基因组复杂区域的染色质修饰
该研究开发了一种基于单分子测序平台的 scNanoSeq-CUT&Tag 新方法，可以精准检测单个细胞内染色质修饰特征，包括组蛋白修饰和转录因子的结合分布模式。
2024-10-12
Dev Cell：余逸群/余洪猛/刘环海/任雯雯绘制嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱
该研究建立了哺乳动物嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱（图1），解析嗅上皮细胞类型特异性的衰老相关差异表达基因，发现衰老导致嗅上皮中存在激活型HBC，揭示Egr1和Cebpb是转录调控网络中的核心因子。
2024-08-27