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  • 利用纳米孔测序研究人体组织样本等位基因效应对转录组结构的影响

     不同的组织和个体之间的基因表达和调控的差异很大,大部分的常见复杂性状相关的基因组通过假定表达和剪接机制来发挥作用,如10%的致病突变都具有已知的剪接效应,RNA测序则能够很好的分析等位基因特异性并解读遗传变异。迄今为止的大多数RNA测序研究都使用短读长RNA测序技术;由于短读长容易出现多重定位的情况,因此很难确定异构体的来源,同时会给定量带来干扰

  • 研究开发出基于深度学习的单细胞转录组分析模型

      单细胞转录组作为单个细胞的特征,可更加精确地定义细胞的类型。常规的基于单细胞转录组的分类方法首先是进行无监督的聚类,然后根据每个集群(Cluster)特异表达的细胞标记基因来对集群进行标注。虽然基于无监督的分类方法更容易发现新细胞类型,但是人工标注的过程费时费力。目前已有的基于监督学习的自动分类方法,大部分无法兼顾到方法的可解释性以及

  • Science特刊从转录组角度专注于人体遗传变异

    2020年9月21日讯/生物谷BIOON/---人类表型的全貌源自常见和罕见的遗传变异的混合,其中的一些遗传变异会影响基因在体内的表达和剪接方式。十多年前,科学家们为了更好地了解遗传多样性对健康人体的影响,发起了基因型-组织表达(Genotype-Tissue Expression, GTEx)联盟。在此,Science期刊公布了这个项目的第三阶段也是最后一

  • Nature Communications:研究发表单细胞转录组数据检索新方法和参考数据库

     作为细胞异质性研究的重要工具,单细胞转录组测序技术近年来蓬勃发展,并积累了大量研究数据。若能有效利用现有的单细胞数据进行检索与推断,研究者便能更好地进行新测序单细胞的注释,以及综合多数据集的研究。然而,精确的单细胞转录组数据检索和注释需要克服两个挑战:一、数据集之间的批次效应(batch effect)会显着影响细胞检索的可靠性;二、目前缺少跨物

  • Nat Biotechnol:科学家发现能准确高效进行单细胞转录组特性分析的最佳技术—Quartz-seq2

    2020年4月9日 讯 /生物谷BIOON/ --为了确保单细胞RNA测序能够使用最好的方法,日前研究人员对13种方法进行了基准性的测试,一项刊登在国际杂志Nature Biotechnology上的研究报告中,来自西班牙的科学家们通过研究发现,日本理化所开发的Quartz-seq2方法或许是进行单细胞RNA测序的最佳手段。图片来源:CC0 Public D

  • 耳蜗螺旋神经节转录组分析研究获进展

     eLife 期刊在线发表了中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心/神经科学研究所、上海脑科学与类脑研究中心、神经科学国家重点实验室刘志勇研究组题为《耳蜗螺旋神经节在多个发育节点的深度转录组分析》的研究论文。小鼠和人类的听觉系统在发育和功能上十分相似。耳蜗螺旋神经节负责把外周的声音信息(时间、强度和频率等)传递到脑干的耳蜗核,随后经脑干上橄榄核团、

  • 我国科学家开发出转录组快速建库新方法 有望助力新型冠状病毒测序

    北京大学与清华大学联合课题组近期在国际权威学术期刊《美国科学院院刊》发表论文,称开发出了名为“SHERRY”的转录组测序快速建库新方法。研究团队表示,这种方法大大简化了建库过程,不仅可用于高质量的单细胞转录组测序,对包括新型冠状病毒等样本的测序质量和速度也有望显着提升。核糖核酸(RNA)是存在于生物细胞以及部分病毒、类病毒中的遗传信息载体。目前,RNA测序技

  • Science:对人类血细胞中的所有蛋白编码基因进行全基因组转录组分析

    2019年12月31日讯/生物谷BIOON/---在临床和研究环境中,血液都是对人类进行分子分析的主要来源,并且是许多治疗策略的目标,这突显了需要对构成人类血液的细胞进行全面的分子图谱构建。人类蛋白质图谱计划(www.proteinatlas.org)是一个开放式数据库,旨在通过整合各种组学技术(包括基于抗体的成像)来绘制所有人类蛋白的图谱。以前,人类蛋白质

  • 研究开发单细胞空间转录组数据分析可视化平台

    单细胞测序技术是一种在单细胞水平上对基因组、转录组、表观组等进行高通量测序分析的技术。单细胞测序技术能够在组学水平揭示细胞间的异质性。单细胞水平细胞谱系追踪技术位居2018年Science 杂志评选的十大科学突破之首。常规单细胞转录组测序技术丢失了细胞在原组织中至关重要的空间位置信息,而单细胞空间转录组技术在进行单细胞转录组测序的同时保留并记录了细胞的空间位置信息。空间转录组技术能够揭示细胞间的相

  • 研究揭示小鼠早期胚胎发育过程中全胚层谱系发生的时空转录组图谱

    8月8日,国际学术期刊《自然》(Nature)在线发表了中国科学院分子细胞科学卓越创新中心/生物化学与细胞生物学研究所景乃禾研究组、中国科学院-马普学会计算生物学伙伴研究所韩敬东研究组与中国科学院广州生物医药与健康研究院/广州再生医学与健康广东省实验室彭广敦课题组共同合作的最新研究成果:Molecular architecture of lineage allocation and tissue