Nature Communications: 非小细胞肺癌的单细胞和空间转录组学分析
本研究综合数据集可以识别肺肿瘤微环境中巨噬细胞(Mɸ)群体的多种分子变化，这将有助于为制定治疗非小细胞肺癌的策略铺平道路。
2024-06-20
Dev Cell：余逸群/余洪猛/刘环海/任雯雯绘制嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱
该研究建立了哺乳动物嗅上皮衰老的单细胞转录组图谱（图1），解析嗅上皮细胞类型特异性的衰老相关差异表达基因，发现衰老导致嗅上皮中存在激活型HBC，揭示Egr1和Cebpb是转录调控网络中的核心因子。
2024-08-27
Nat Cancer：王红阳/陈磊团队绘制肝细胞癌单细胞分辨率空间原位蛋白图谱，揭示肝细胞癌微环境空间异质性
利用CODEX技术，研究人员对401名HCC患者的肿瘤样本进行36种抗体染色，分辨率达0.377 μm/pixel，一共获得了4,347,731个细胞，定义了72个细胞表型以及40个细胞邻域关系。
2024-10-03
墨卓生物携手行业先锋，共绘单细胞空间组学技术发展蓝图
本次研讨会不仅为参会者提供了一个高质量的产学研医深入交流和探讨的平台,更在推动单细胞与空间组学前沿及其在生命科学领域的转化应用等方面,起到了重要的促进作用。
2024-09-13
Nature Methods：肿瘤进化的空间图谱：CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化
CalicoST算法的核心优势在于其能够从SRT数据中精确推断等位基因特异性拷贝数变异（allele-specific CNAs）。
2024-11-23
Nature Methods：肿瘤进化的空间图谱，CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化
CalicoST算法的诞生填补了这一空白。它不仅能够从空间转录组数据中推断出肿瘤的等位基因特异性拷贝数变异，还能够重建肿瘤克隆在空间中的进化轨迹，绘制出肿瘤演化的“进化地图”。
2024-11-10
单细胞和空间转录组中环形RNA深度学习算法取得进展
CIRI-deep可以实现多种转录组测序数据中差异剪接环形RNA的可靠预测，并在单细胞及空间水平实现细胞类型特异环形RNA的准确解析，具有广泛的应用场景。
2024-02-21
科研人员开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法
STASCAN提供了用于整合空间基因表达信息和组织学图像进行精细分辨率细胞注释的工具，在解码细胞空间精细分布和解析特异组织结构方面具有优势。
2024-11-10
单细胞图谱如何‘活’起来？
单细胞图谱正在让精准医学从愿景走向现实。从精准诊断到靶向治疗，再到个体化医疗，这张不断完善的“细胞地图”，将引领我们走向一个更健康、更精准的医学新时代。
2024-12-22