Science：利用sci-Space技术在单细胞水平上揭示细胞基因转录的空间分布模式
2021年7月6日讯/生物谷BIOON/---一项名为sci-Space的新技术与来自其他技术的数据相结合，可能会在哺乳动物胚胎发育过程中，通过不同细胞的基因表达绘制出四维图谱。这类图谱将描绘出单个细胞中的基因转录本如何反映出时间的流逝、细胞谱系、细胞迁移以及发育中的胚胎位置。它们还将有助于阐明基因表达的空间调节。哺乳动物胚胎发育是一种了不起的现象：一个受精
Nature Communications：GapClust方法能够高效准确地从大量单细胞转录组中发现稀有细胞群体
近日，国际知名期刊《Nature Communications》在线发表了上海交通大学生命科学技术学院俞章盛团队的研究成果“GapClust is a light-weight approach distinguishing rare cells from voluminous single cell expression profi
Journal of Genetics and Genomics：单细胞分辨率绘制水稻幼苗叶和根的转录组图谱
水稻作为重要的粮食作物，为全球一半以上的人口提供主粮；同时，水稻作为单子叶模式植物，其个体发育与细胞分化受到了科研人员持续和广泛的关注。细胞功能的分化常常可以体现为基因表达的差异。新兴的单细胞转录组测序技术使高通量探究细胞的功能分化成为可能。绘制水稻全苗单细胞转录图谱将为单子叶植物的研究工作提供关键的基础资源，为理解植物发育的转录调控
Protein & Cell：绘制出灵长类海马衰老的单细胞转录组图谱
海马体作为脑的重要组成部分，在学习和记忆中发挥重要作用。随着年龄增长，海马功能逐渐退化，导致认知功能的减退以及多种人类神经退行性疾病发生。由于海马结构复杂，细胞组成具有高度异质性，传统研究技术难以精确揭示海马衰老过程中不同细胞类型的衰老规律及分子调控网络。此外，由于伦理及样本来源的限制，不同年龄阶段的健康人类海马组织很难获取，这在一定
Immunity：单细胞染色质可读性图谱分析揭示调节性T细胞参与组织修复的分子机制
众所周知，组织中的调节性T细胞（Treg）对于促进组织稳态和再生具有重要作用。在最近一项研究中，来自德国雷根斯堡大学再生医学中心的Markus Feuerer及其团队揭示了健康组织中具有上述功能的Treg细胞的特征。通过研究鼠和人来源的组织特异性Treg细胞的单细胞染色质可阅读性（accessibility），从而定义了一个保守的，不依赖微生物群的组织修复性
科学家成功开发出新型数学模型来分析癌症患者接受CAR-T细胞疗法时机体反应的动态学变化
2021年3月30日 讯 /生物谷BIOON/ --嵌合抗原受体T细胞疗法（CAR-T，Chimeric antigen receptor T-cell therapy）是一种当前相对比较新的疗法，目前已经获批用于治疗多种恶性B细胞白血病和淋巴 瘤，许多患者都对CAR-T疗法的反应强烈，然而仅有一小部分患者会产生较短暂的反应，而且这类患者病情进展很快，不幸的
两篇Nat Genet：科学家对诱导多能干细胞进行转录组学分析揭示诱发人类疾病的病因！
2021年3月8日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，发表在国际杂志Nature Genetics上的两篇研究报告中，来自德国癌症研究中心和欧洲分子生物学实验室等机构的科学家们通过研究发现，诱导多能干细胞（iPSC，Induced pluripotent stem cells）或能揭示人类疾病的病因。研究者表示，iPSC或许适合帮助他们发现引发复杂罕见遗传
从单细胞转录组中解析出人类肿瘤中的拷贝数和克隆亚结构
美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心Nicholas E. Navin团队开发出新方法，可从单细胞转录组中解析出人类肿瘤中的拷贝数和克隆亚结构。该研究于近日在线发表于国际一流学术期刊《自然—生物技术》。研究人员表示，单细胞转录组学分析被广泛用于研究人类肿瘤。然而，将肿瘤微环境中的正常细胞类型与恶性细胞区分开并解析肿瘤内的克隆亚结构仍然具
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
Cancer Cell：大规模的癌症蛋白质组分析揭示癌细胞对药物疗法产生反应后的蛋白质特性改变
2020年11月11日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一篇发表在国际杂志Cancer Cell上的研究报告中，来自德克萨斯大学MD安德森癌症研究中心等机构的科学家们通过对癌细胞系在药物疗法中所产生的蛋白质改变进行大规模的特性分析，有望帮助预测癌细胞对药物的敏感性，以及理解癌细胞的耐药机制并识别出最佳的疗法策略组合。研究者表示，当进行了包括168种不同化