《Cell》重磅：北京大学张泽民课题组与勃林格殷格翰联合发表关于单细胞测序刻画肝癌免疫微环境动态特征的研究
北京大学生命科学学院、北京未来基因诊断高精尖创新中心（ICG）、生物医学前沿创新中心（BIOPIC）张泽民课题组、首都医科大学附属北京世纪坛医院彭吉润课题组以及德国药企勃林格殷格翰（Boehringer Ingelheim）公司肿瘤免疫与免疫调节部门多位科学家，在国际期刊Cell上发表了题为Landscape and Dynamics of Single Immune Cells in Hepat
Nat Commun：华人科学家利用新的单细胞遗传学方法解决潜在的耐药性问题
2019年10月23日讯 /生物谷BIOON /--圣母大学(University of Notre Dame)的研究人员利用一种可以识别单个细胞基因图谱的新技术，模拟了乳腺癌肿瘤对某种药物的潜在耐药性，然后确定了一种逆转这种耐药性的药物组合。图片来源：Nature CommunicationsSiyuan Zhang是圣母大学生物科学学院副教授，他和他的团队使用了一种新的分析方法，在《Natur
我国科学家实现单细胞表观组学新突破：两种革新单细胞ChIP-seq技术解码细胞命运决定机制
在国家重点研发计划“干细胞及转化”重点专项（批准号：2017YFA0103402）等资助下，北京大学分子医学研究所、北大-清华生命科学联合中心何爱彬课题组近期突破单细胞表观遗传研究的瓶颈，开发了两种具有普适性、操作简单、风格迥异的单细胞ChIP-seq技术，可适应于不同课题研究需要，解析发育与疾病状态下细胞命运决定调控机制。这两项技术分别于2019年8月27日在Molecular Cell和201
我国科学家首次绘制脊索动物完整单细胞转录谱系
解析细胞命运决定过程的转录动态是发育生物学的核心问题之一，对了解发育基本规律以及干细胞分化的转化起到关键性的作用。近年来，随着单细胞基因组学的兴起，解决了细胞种类的多样性和发育过程的不确定性带来的难题，使得理解胚胎发育细胞谱系变成可能，为研究细胞命运决定提供了技术基础。近期，昆明理工大学陈凯教授牵头的国际合作团队在国际最著名期刊Nature杂志上，发表了题为“Compreh
Nature：利用单细胞转录组学揭示成神经管细胞瘤不同亚型的细胞组成
2019年7月28日讯/生物谷BIOON/---成神经管细胞瘤（medulloblastoma）是一种恶性儿童小脑肿瘤类型，包含不同的分子亚型。成神经管细胞瘤已被分为四种不同的分子亚型：WNT和SHH（均由它们的同名基因发生的突变驱动），组3和组4。组3和组4占所有成神经管细胞瘤病例的60％，但是也最少被人理解的。这部分上是因为当前没有在遗传上准确地模拟组4的实验室模型。此外，尽管这些亚型的基因组
专注液滴微流控技术，万乘基因致力高通量单细胞多组学测序的应用普及
2001年2月12日，参与人类基因组计划的六国科学家公布了人类23对染色体DNA大规模测序的精确图谱。这是人类首次从分子视角探索生命的奥秘，而这项被称为生命科学“登月计划”的研究也成为推动精准医学发展的基础性力量。此后一段时期，包括华大基因在内的大批基因检测企业应运而生，他们输出了海量的人体微观数据。然而，随着人们对疾病认识不断深入，基于多细胞测序获得的数据已经不能满足一些复杂疾病诊断
蛋白与基因齐测，精准与质控护航，BD打造单细胞多组学研究航母
2019年7月25日，由全球领先的医疗技术公司BD（中国）主办的首届单细胞免疫学国际峰会在沪隆重召开，上海市免疫学研究所所长苏冰教授，BD全球首席科学家 Robert Balderas，美国纽约大学副教授 Pratip Chattopadhyay，新加坡 A*STAR 高级首席研究员 Anis Larbi，及国内众多知名免疫学专家齐聚一堂，共话单细胞研究的前沿技术与发展趋势。会
Nature：首次对阿尔茨海默病进行单细胞转录组分析
2019年5月13日讯/生物谷BIOON/---在美国，阿尔茨海默病影响了500多万人。在一项新的研究中，来自美国麻省理工学院的研究人员首次对阿尔茨海默病患者的单个脑细胞中表达的基因进行了综合分析。所获得的分析结果允许他们鉴定出在神经元和其他类型的脑细胞中受到影响的独特细胞通路。这一分析可能为阿尔茨海默病提供许多潜在的新型药物靶点。相关研究结果于2019年5月1日在线发表在Nature期刊上，论文
科学家绘制造血干细胞扩增组织的3D转录组图谱
血液系统中贮藏着一种具有自我更新、分化成各种血细胞潜能的成体干细胞，称为造血干细胞，它能够维持机体长久造血和组织稳态。造血干细胞移植是恶性血癌的有效治疗手段，但干细胞来源不足成为限制该治疗广泛应用的瓶颈。因此，造血干细胞的发育，尤其是造血干细胞扩增的研究备受关注。然而，现在的研究主要集中在特定细胞群体或关键因子的“线性化”或“平面化”解析，缺乏全面“立体化”的分析。从系统生物学角度解析
