Cell：开发出空间单细胞测序技术，有助揭示早期乳腺癌产生浸润性之谜
2018年1月12日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国德州大学MD安德森癌症中心的研究人员报道一种新的遗传模型可能解释着一种常见的被称作导管原位癌（ductal carcinoma in situ, DCIS）的早期乳腺癌如何进展到更为浸润性的乳腺癌。相关研究结果于2018年1月4日在线发表在Cell期刊上，论文标题为“Multiclonal Invasion in Breast
Cell：利用单细胞RNA测序鉴定嗅觉神经元类型
图片来自Quake Lab。2017年12月3日/生物谷BIOON/---人类的神经系统就像是复杂的电路板。当电线发生交叉或者电路发生故障时，精神分裂症或躁郁症等疾病就能够产生。长期以来，科学家们一直在努力鉴定大脑回路的形成方式，以便他们能够了解让存在问题的神经元重新连接起来。如今，在一项新的研究中，美国斯坦福大学的生物学教授Liqun Luo、生物工程与应用物理系教授Stephen Quake及
单细胞测序的”CPU 2.0”时代
对单个人类细胞的基因组进行准确的变异检测和大范围单倍体型分析一直以来都是测序领域的巅峰挑战。单细胞测序使我们能在更高的分辨率下研究生命的机制。一方面，在像癌症这样的组织样本中存在大量具有不同基因组类型的单个细胞，因此需要分析单细胞水平基因组而不是大量细胞的平均值；另一方面，对于非常珍贵的细胞样品，如人类卵母细胞和循环肿瘤细胞（CTCs），单细胞测序具有无与伦比的优势；此外，
谈一谈单细胞代谢组学
代谢组学是20世纪90年代中期发展起来的一门新兴学科，研究对象大都是相对分子质量在1000以内的小分子物质。这门继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后出现的学科经过二十多年的发展目前已经在疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等方面取得了许多重大进展。生物学研究的历程往往要经过从宏观表型的观察到微观机制的探索，最后再回到宏观表型的解释和修正这样一个过程。在代谢组学出现之前，就有科学家已经
Sci Rep：利用单细胞RNA测序技术阐明机体多种类型味觉细胞的工作机制
2017年8月10日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，一项刊登在国际杂志Scientific Reports上的研究报告中，来自美国滨州莫奈尔中心(Monell Center)的研究人员通过研究开发出了一种新技术能够鉴别出了任何味觉受体细胞的一整套基因，相关研究或能帮助研究人员阐明味觉感受器细胞发挥特殊功能的分子机制。图片来源：Monell Center研究者Sunil Sukumaran博士
如何让单细胞测序变得如此简单？
2017年7月20日 讯 /生物谷BIOON/ --单细胞生物学研究一直是当今的热门话题，而且最前沿的领域就是单细胞RNA测序了（scRNA-seq）。常规RNA测序方法一次性能够对成千上万个细胞进行加工测序，并给出平均差异，但并没有两个细胞是完全一样的，而新型的scRNA-seq方法就能够揭示出制造每一种特异性的微小改变，甚至这种技术还能够阐明完整的新的细胞类型。比如，当来自博德研究所的研究人员
Nature：科学家深度解析单细胞生物学的研究进展
2017年7月10日 讯 /生物谷BIOON/ --细胞学说是生物学研究的基石，细胞学说也就是将细胞作为生命基本单位的一种概念，但尽管在生物学家的显微镜下经历了将近180年的历史，科学家们对细胞的研究仍然具有一定的神秘色彩，如今研究者们正在尽力通过对单个细胞进行研究来阐明细胞的天性，比如到底有多少不同种类的细胞存在？其能发挥怎样的角色？这些细胞又是如何随着时间延续而不断发生改变的呢？图片来源：Mo
迎接单细胞生物学新时代
细胞学说是现代生物医学的根基，对细胞从形态到功能上的区分也是细胞学研究最重要的内容，经过 100 年的努力，我们似乎已经掌握了所有细胞类型的辨别，也给我们认识生理功能和病理变化带来了重要进步。但是我们现在已经了解到，同样的细胞类型，在发挥功能上存在非常巨大的亚群，其中免疫学领域的进展最为迅速。最近生物医学领域有少数实验室掌握了单细胞基因组分析技术，这给细胞分类带来了一场革命，因为我们会发现，每个细
北大汤富酬课题组发表单细胞表观多组学测序技术的最新研究成果
2017年6月16日，北京大学生命科学学院生物动态光学成像中心汤富酬课题组在《Cell Research》杂志在线发表了题为“Single-cell multi-omics sequencing of mouse early embryos and embryonic stem cells”的研究论文。在国际上率先发展了对一个单细胞同时进行染色质状态、DNA甲基
【走进单细胞】盘点：2017单细胞扩增测序技术的最新进展
写在前面的话细胞是构成生命体的结构和功能的基本单位，不同类型的细胞形态迥异，功能也各不相同。即使是同类细胞间看似相同，相互间也存在着广泛的细胞异质性。传统的群体细胞分析检测能更快速方便的获得大量数据并利于进行有效的统计学分析，但是随着研究的深入，这种基于群体细胞分析所获得的平均性数据，往往忽略了细胞个体间的差异，在很大程度上掩盖了不少稀有、微量样本的作用以及在生命体内广泛存在的随机行为，这些“平均