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单细胞论文前沿信息_免费ai智能写论文一键生成(2024年11月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

单细胞论文

𐟔쥍•细胞组学整合方法大比拼 𐟤”你是否在单细胞组学数据整合时感到迷茫？不知道哪种方法更好？别担心，张泽民院士的这篇文章来帮你！ 𐟓š文章中，张院士团队利用公共大数据，深入分析了不同组织和疾病的成纤维细胞，构建了成纤维细胞图谱。他们重点关注了数据整合方法的选择，对比了BBKNN、scVI、Seurat和Harmony四种主流方法。 𐟔评估方法多样，包括生物保留性、批次效应消除和簇同质性三个维度。生物保留性通过平均轮廓宽度、孤立标签得分等指标来衡量；批次效应消除则利用iLISI和图连接性来评估；簇同质性则通过ROGUE指标来评价。 𐟎列€终，他们选择了BBKNN方法，因为它在各方面都表现出色。通过这些评估方法，你也可以更好地选择适合自己数据的整合策略啦！ 𐟒᥿릝奭椹这篇论文吧，掌握单细胞组学数据整合的精髓！

【癌细胞超精确3D图谱揭开肿瘤生长秘密】精确定位肿瘤细胞位置并以此探究肿瘤生物学的详细图谱，可以让研究人员更好地了解癌症的发展，并为潜在的治疗方式提供线索。 10月30日发表于《自然》的12篇论文中，人类肿瘤图谱网络计划（HTAN）的研究人员分析了来自人类和动物组织的数十万个细胞，并绘制了超精确肿瘤细胞3D图谱，同时创建了“分子钟”追踪导致癌症的细胞变化。论文传送门☞网页链接 “这些新工具使我们能够从不同视角看待癌症，并且是看到以前看不到的东西。”美国范德比尔特大学医学中心的计算细胞生物学家Ken Lau说。在一些研究中，研究人员创建了能够以单细胞分辨率研究肿瘤的图谱。他们分析了6种癌症的131个样本中的细胞组织，包括乳腺癌、结肠癌、胰腺癌和肾脏癌。研究发现，同一肿瘤中的不同区域对药物的反应有所不同。而了解各种癌症细胞簇对治疗的反应可以帮助研究人员设计更有效的治疗方法。其他研究则使用3D图谱来研究结肠息肉样本。研究人员发现，息肉细胞中的分子变化，包括DNA连接的丢失和基因活性的改变，以及早期发生的免疫反应、细胞生长和激素代谢的变化，可能导致息肉细胞癌变。美国麻省理工学院的干细胞生物学家?mer Yilmaz表示，针对这些变化的治疗方法可以使癌症治疗和早期健康干预更加有效。“癌症的最佳治疗方法是预防。如果我们能够了解不同细胞群体对环境和饮食的反应，可能会找到更好的预防或检测方法。” 其他图谱则提供了一些线索，说明为什么某些癌症类型的治疗比其他类型更具挑战性。“例如，免疫疗法不直接靶向癌细胞，而是帮助免疫系统消除它们，对癌症的治疗效果较差。”美国丹娜-法伯癌症研究所的医生兼科学家Daniel Abravanel说。为了调查原因，Abravanel和同事利用来自60名侵袭性乳腺癌患者的数十份样本，创建了一个肿瘤3D图谱。他们研究了免疫细胞的分布，发现在某些肿瘤中某些类型的免疫细胞比其他类型的更常见，特别是在接受免疫治疗的人群中。研究发现，相隔70至220天的同一肿瘤活检显示，免疫细胞T细胞和巨噬细胞的水平存在差异。美国范德比尔特-英格拉姆癌症中心的基因组学乳腺癌研究人员Brian Lehmann说：“这显示了免疫微环境的动态性，解释了为什么试图在单一时间点通过一次活检来描述肿瘤特征和预测，对免疫检查点疗法的反应的结果不一致。” 其他实验则揭示了细胞最初是如何癌变的。在结直肠癌的研究中，Lau和同事设计了一个“分子钟”来跟踪正常细胞如何在肠道中开始失控并增殖的。他们使用单细胞分析和基因编辑CRISPR工具在每个细胞的DNA中产生突变。这些突变就像时间戳一样，记录了每个细胞的变化和分裂的时间轴。 Lau团队将这种方法应用于418个人类结肠息肉，发现高达30%的息肉起源于几种细胞类型，而不是单一细胞。在60%的息肉中，随着息肉的生长，一组细胞开始“超过”其他细胞发展成肿瘤。他们在小鼠身上进行了两项类似研究，包括对来自112个肠道组织样本的260922个单细胞的分析，也发现混合细胞共同引发结直肠肿瘤。这些发现推翻了之前认为结肠癌起源于肠道内层单个流氓细胞的观点，并可能为早期诊断和干预提供更多机会。（来源：中国科学报李惠钰）

大学生如何高效学习生物信息学？最近有不少小伙伴，包括大学生、研究生，甚至刚毕业的打工人，都在问我如何学习生物信息学（Bioinformatics）。大家的目的各不相同，有的为了申请研究生、发论文，有的为了毕业要求，还有的只是想提升自己的技能。今天我就来分享一些我的个人经验，希望能帮到大家。大学生入门指南 𐟎“ 对于大学生来说，一个不错的选择是通过中国大学MOOC（慕课）来学习生物信息学。我备考研究生时，就看过山东大学生物信息学的课程，完全是免费的！这个课程作为一个初级入门，能让你对生物信息学有一个粗略的认识。当然，如果你对英文课程更感兴趣，加拿大生物信息中心有一个非常全面的系列课程。它会分模块讲解，比如癌症、基因组高通量测序的应用、宏基因组测序数据分析等等。每个模块都很详细，非常值得学习。研究生进阶之路 𐟚€ 对于研究生来说，自学编程和掌握数据分析的基本技能是必须的。无论是R语言还是Python，编程能力都是核心竞争力。不过，自学编程可能会有点枯燥，所以我建议最好报一个补习班，付费学习。这样一来，通过系统的培训，你不仅能学到更多知识，还能更有自信地将这些技能应用到实际项目中。当然，如果你有很强的自学兴趣和驱动力，自学也是可以的。但要注意学习时长和效率，以及自学完后是否能有效地进行课题项目。目标明确的学习计划 𐟓… 如果你的目标是进入生物医药企业，那么最好有目标且系统地学习编程实践技能。这个行业发展迅速，需要你有快速解决业务需要的编程能力。你可以在小破站上找到一些免费的入门课程，比如“生信技能树”和“鲮鱼不会飞”，这些都是我亲自学习过的课程，收获颇丰。高效学习的方法 𐟒ኊ如果你希望将编程知识直接应用到项目课题中，完成毕业要求或发论文，那么最好选择付费学习项目制的高阶课程。特别是针对性的项目复现，比如全基因组测序分析、全转录组测序、单细胞测序以及甲基化、代谢组、蛋白组学分析等。这些与你课题相关的内容，学习后就能直接应用到课题中，效率最高，目的性也最强。希望这些建议能帮到你们，祝大家都能高效学习，早日达成自己的目标！𐟒ꀀ

港大新AP生物学招全奖博士港大Professor HE, Mu 何睦，BS, PhD (Cornell U)，Assistant Professor 𐟌ˆ研究兴趣：呼吸系统的发育和再生气道粘液和纤毛相互作用用于人类疾病建模的气道类器官平台 𐟌ˆ简介：穆何博士是即将上任的香港大学生物医学学院助理教授。她于2007年毕业于康奈尔大学。她从2008年到2014年在纪念斯隆凯特琳癌症中心的Katheryn Anderson实验室进行研究生研究。她的博士论文专注于初级纤毛和哺乳动物刺猬信号之间的遗传和分子联系。为了了解胚胎如何获得生理功能，她从2014年到2020年在加州大学旧金山分校与Lily Jan一起进行博士后培训。与Chan Zuckerberg Biohub合作，她构建了小鼠和人类正在发育的气管的综合单细胞图谱，以更好地了解建立气道粘膜屏障的发育程序和细胞组成。 𐟌ˆ研究描述：呼吸空气的动物的高度保守的呼吸系统代表了内部器官和环境之间的主要界面。在He实验室中，我们利用干细胞生物学、活体成像、类器官和单细胞技术的力量来了解呼吸系统是如何发育、修复和再生的。我们的实验室专注于呼吸道上皮细胞，因为它们形成了保护性的粘膜屏障，清除吸入的病原体，并启动对有害信号的免疫反应。鉴于小鼠和人类之间气道生物学的物种特异性差异，需要新的方法，我们正在使用新的模型系统并进行比较研究，以揭示再生的统一原则。通过研究和医学之间的积极合作，我们的最终目标是将基础生物医学发现转化为对呼吸系统疾病患者的有效治疗，包括COVID-19、哮喘、COPD和癌症。「全奖读博士」「香港读博」「博士留学」「博士上岸先知到」

𐟎蠧𒾩€‰作图软件推荐，科研绘图更高效！ 𐟌ˆ 丰富的素材与模板，满足多样需求 Figdraw 提供多种细胞类型、模板和素材，涵盖肠道菌群、蛋白质修饰、甲基化、免疫调控、干细胞、细胞死亡、外泌体、代谢、植物、低氧缺氧、单细胞、生化、分子生物学、转录调控、内质网等多个生命科学领域，以及国风等特色素材，满足不同科研领域的绘图需求。 𐟖Œ️ 简洁的操作界面，新手也能轻松上手 Figdraw 的绘图界面简洁明了，操作简便，即使是初学者也能快速上手。用户可以通过对矢量素材进行简单的旋转、拉伸、拆分、组合等操作，轻松完成高清科研图片的绘制。 𐟔砩똧𚧥ŠŸ能与智能工具，提升编辑效率 Figdraw 支持图层管理，用户可以方便地调整图层的顺序、不透明度等参数，实现灵活的编辑效果。颜色调整功能提供了丰富的颜色选项，用户可以自由调整素材的颜色、饱和度等属性，确保图形的整体协调性。文字编辑功能允许用户在Figdraw中直接编辑文字，调整字体、字号、颜色等属性，以满足不同论文或报告的要求。AI智能改色功能则从上千张CNS配图中总结出的配色方案，解决绘图小白配色难题。 𐟓ˆ 数量充足的顶刊级原创模板素材，提高绘图效率 Figdraw 提供了大量顶刊级原创模板素材，用户可以直接套用，大大提高了绘图效率。

「健康登顶计划」「brainnews超话」 Nat Comun：郭非凡团队报道脑-肠-脂肪组织轴调控年龄诱导脂解损伤新机制来源：brainnews 2024年9月11日复旦大学脑转院郭非凡教授团队在国际学术期刊Nature Communications上发表了题为“Hypothalamic SLC7A14 accounts for aging reduced lipolysis in white adipose tissue of male mice”的研究论文。该研究利用衰老小鼠模型，结合遗传学，代谢组学以及单细胞测序分析等技术揭示了中枢下丘脑中氨基酸转运体SLC7A14通过脑-肠-脂肪轴在衰老引起的白色脂肪脂解中的作用与机制。该研究结果揭示了中枢SLC7A14的新功能，为中枢调控年龄诱导的脂解损伤提供了新的见解，为治疗年龄依赖性肥胖提供了良好的药物靶点。

单细胞测序分析入门指南：从零开始到精通嘿，大家好！作为一个刚刚入门单细胞测序分析的小白，我深知大家在找方向时的迷茫。今天，我就来给大家分享一些个人经验，希望能帮到你们！了解基本原理和意义 𐟓š 首先，大家可以先从一些中文的教程开始，比如微信搜索或者百度。先了解一下单细胞测序分析的基本原理和意义。刚开始看SCI论文可能会有点懵，但别急，慢慢来。 Seurat官网：教程和示例数据 𐟓– Seurat官网上有非常多的教程和示例数据，非常适合初学者。建议大家从单样本分析开始，先跑一下代码，看看能学到多少。对于不懂的代码，chatGPT是个好东西，可以去问问它。慢慢理解代码，别急。找个好教程 𐟎劦‰𞤸€个配有代码和示例数据的视频教程也是不错的选择。小破站上有很多好的教程，大家可以多看看。不过有些课程讲得比较繁琐，大家要有选择性地学习。理论结合实践 𐟓Š 多看论文是非常重要的。刚开始看单细胞测序的文章可能会有点吃力，不知道图怎么看。别急，等你了解了背后的算法原理、数据来源、单细胞测序的局限性与优点之后，再去看这些图。等你能自己做出和文献一样的图时，你就基本成功了。升级版分析：Python和conda 𐟒𛊩™䤺†基本的聚类、找marker基因、差异基因、通路富集分析等，还可以学一些升级版的分析方法。比如安装Python和conda，再加上虚拟机。这样你就能进行更复杂的分析，比如拟时序分析等。希望这些经验能帮到大家！祝大家早日成为单细胞测序分析的大佬！𐟒ꀀ

𐟒ᓃI指导：创新生信分析攻略 𐟓š 个人发表多篇SCI，现在提供SCI指导生信分析服务啦！从临床基础、公卫、护理到药学，我们都能帮你挖掘数据的价值。𐟔 𐟒𛠦ˆ‘们的服务包括： 1️⃣ 数据整合与表达矩阵处理 2️⃣ DEseq2, EsgeR, Limma差异分析 3️⃣ GSEA, GO, KEGG富集解析 4️⃣ Cibersort, Estimate免疫浸润解读 5️⃣ 单细胞数据处理与可视化 6️⃣ Motif转录因子富集分析 7️⃣ AUcell与Scenic调控网络解析 8️⃣ monocle拟时序分析 9️⃣ 细胞互作与通讯研究 𐟔Ÿ InferCN等高级分析服务 𐟚€ 无论你是科研新手还是资深研究者，我们都能助你提升SCI论文的质量与影响力！快来咨询我们，开启你的科研新篇章吧！𐟌Ÿ

【北大校友发现新型神经元，能通过靶向激活快速抑制食欲，或促进司美格鲁肽类药物新发展】近日，减重版#司美格鲁肽# 正式在中国上市的消息引起众多关注。提起这种药，就必须提到一种主要由肠道 L 细胞所产生的激素——胰高糖素样肽-1（glucagon-like peptide-1，GLP-1）。该药物正是基于 GLP-1 研发而来。而在稍早之前，#北京大学# 本科校友、美国约翰霍普金斯大学博士毕业生、美国洛克菲勒大学博士后研究员谭晗的一篇关于肥胖的一作论文刚刚发表在 Nature 上。研究中，谭晗利用单细胞 #RNA测序# （snRNA-seq）技术，首次发现并鉴定了下丘脑弓状核（ARC，Arcuate Nucleus of Hypothalamus）中的一种新的瘦素受体表达神经元群体——BNC2 神经元，并发现该神经元在肥胖和代谢疾病治疗领域展现出巨大的应用潜力。首先，这些神经元能通过靶向激活快速抑制食欲和调节代谢，为绕过瘦素抵抗提供一种全新的抗肥胖治疗策略。其次，BNC2 神经元可以表达 GLP-1 受体，因此或许能在当前广泛应用的 GLP-1 受体激动剂类药物（比如司美格鲁肽）治疗肥胖的效果中扮演核心角色。戳链接查看详情：

单细胞测序中那些你一定会遇到的亚群在单细胞测序的世界里，有些亚群是你不论如何都会遇到的。比如，当你用FindAllMarker找出差异基因时，可能会发现这些基因全是线粒体和核糖体相关的。而其他亚群的marker则略微表达一点，让你完全不知道如何注释这个亚群。这时候，有经验的朋友可能会怀疑是不是质控设定得太宽松了。一查发现，10X平台每个样本产生的有效细胞数一般小于10000个，而你自己的样本也完全没超过这个数。再检查每个亚群的nFeature_RNA计数，猛然发现某个亚群的计数格外低，甚至不到500，而其他亚群都在2000以上。那么，是不是按nFeature_RNA过滤一下就行了呢？这时你突然发现右侧有个更低nFeature_RNA的亚群，定睛一看，S100A8/A9，中性粒细胞妥妥跑不掉了。按nFeature_RNA过滤，这个亚群可能先被过滤掉了。于是，你咬咬牙，决定不做中性粒细胞，直接过滤掉。但很快你就发现，这个亚群随着过滤条件的不断提高并没有消失，而是编号不断向后移动，数量越来越少但还是倔强地停留在tsne图的正中央。这时，你灵机一动，想到既然FindAllMarker发现的差异基因全是线粒体和核糖体，那我直接删掉这些基因不就好了吗？但这时你又犹豫了，这么做的依据是什么？有论文这样做过了吗？审稿人问起来怎么办？真的严谨吗？然后你点开张泽民团队的Liver tumour immune microenvironment subtypes and neutrophil heterogeneity。哦，他们删了。这下你吃了定心丸，什么血红蛋白、线粒体、核糖体、组蛋白基因，我都删删删删删。其实，从fastq文件复现过别人文章的朋友们不难发现，这类亚群在绝大部分文章里都存在。只是绝大部分研究都认为是没有生物学意义的亚群，会偷偷删掉整个亚群或者过滤到只占很小比例后放到一个角落不予命名。这类线粒体或者核糖体亚群偏好性亚群为什么存在目前尚无定论，有人认为是测序中的低质量细胞，有人认为是消化诱导的应激反应，有人认为是扩增时对核糖体基因的偏好。如果它不在你的主线故事里，删掉亚群或者删掉基因再做分析均可。但这又带来了一个新的问题，删掉亚群后降维图中间会有空缺，删基因的话会对从归一化后的所有步骤产生影响。所以到底应该在哪一步删，我们以后再说。

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