标签：“空间转录组”

Nature Communications: 非小细胞肺癌的单细胞和空间转录组学分析

本研究综合数据集可以识别肺肿瘤微环境中巨噬细胞(Mɸ)群体的多种分子变化，这将有助于为制定治疗非小细胞肺癌的策略铺平道路。

2024-06-20

MAGIC-seq提出了“拼接芯片”的概念，即通过调整网格间距和多轮编码的方式将多个捕获网格拼接在一起，突破了传统微流控方法的通道限制，实现了高分辨率与大视野的兼顾。

2024-09-13

METI是一种机器学习方法，它通过整合空间基因表达数据和病理学组织学特征，系统性地分析肿瘤生态系统。

2024-09-04

STASCAN提供了用于整合空间基因表达信息和组织学图像进行精细分辨率细胞注释的工具，在解码细胞空间精细分布和解析特异组织结构方面具有优势。

2024-11-10

在这项研究中，研究团队展示了Pianno在注释各种形状的解剖结构以及病灶和细胞类型方面的卓越性能，这些数据来自不同的空间技术平台。

2024-04-10

在约2300种已知的人类成熟microRNA中，Patho-DBiT在MALT切片中检测到了1352种microRNA，其映射序列的长度峰值为21个核苷酸，与此类小RNA的已知长度完全一致。

2024-10-04

CIRI-deep可以实现多种转录组测序数据中差异剪接环形RNA的可靠预测，并在单细胞及空间水平实现细胞类型特异环形RNA的准确解析，具有广泛的应用场景。

2024-02-21

CalicoST算法的核心优势在于其能够从SRT数据中精确推断等位基因特异性拷贝数变异（allele-specific CNAs）。

2024-11-27

CalicoST算法的诞生填补了这一空白。它不仅能够从空间转录组数据中推断出肿瘤的等位基因特异性拷贝数变异，还能够重建肿瘤克隆在空间中的进化轨迹，绘制出肿瘤演化的“进化地图”。

2024-11-10

Open-ST 提供了一种高性价比、高分辨率、易于使用的方法，可同时捕捉组织切片的组织形态和空间转录组学信息。连续的二维图谱可以对齐，可将组织重建为三维“虚拟组织块”。

2024-07-15