在这里，通过将该框架应用于精心策划的多模态单细胞图谱、空间转录组学和高分辨率多重成像数据，我们展示了在胎儿发育的第二孕期开始时，小叶细胞因子网络、典型胸腺细胞轨迹和胸腺上皮细胞分布的建立。...这些问题使用低通量的空间技术难以解决，但新兴的空间基因组学和高多重RNA/蛋白质成像方法现在提供了足够的分辨率，可以构建人类胸腺的全面空间和分子图谱。...（新生儿至3岁）胸腺样本的单细胞测序和空间数据，构建了一个全面的空间多模态胸腺细胞图谱（图1a）。...b，不同研究对主要细胞类型和年龄组的比例贡献，n = 29 名捐赠者。HTSA，人类胸腺空间图谱。 c，包含新生成和先前发表的数据的解离和空间数据集，涵盖了胎儿和早期儿童期的人类生活。...罕见的ETP和DN（早期）阶段使用调整后的截止值绘制，以便于可视化。 f，从Visium数据中得出的CMA分箱中的趋化因子/细胞因子转录物的空间模式。根据胎儿胸腺中的空间模式对细胞因子进行聚类。
在这里，我们组装了一个全面的多组学参考图谱，涵盖了胎儿期（受精后7-17周）的人类皮肤，结合了单细胞和空间转录组学数据，以表征皮肤的微解剖组织生态位。...我们的分析预测了包含表皮、真皮、血管和神经细胞的产前皮肤中的不同微环境，每个微环境中包括特定类型的免疫细胞（图 1d 和扩展数据图 1e,f）。...Para_03 值得注意的是，我们在产前皮肤和 SkO 中观察到了类似的基因表达模式，这些模式与上述遗传性毛发和皮肤疾病相关（扩展数据图 6c,d,f），这支持了 SkO 作为研究先天性疾病模型的价值。...LYVE1+巨噬细胞和WNT2+成纤维细胞（上两行）以及TML巨噬细胞和WNT2+成纤维细胞（下两行）的空间分布（代表性8孕周样本）。...为了获得图谱的最终全局可视化，生成了一个无双细胞的 UMAP（图 1b）。
然而，当分析以特定组织排列模式为特征的器官时，如内层，在特定位置捕获转录组数据变得至关重要。...通过整合单细胞rna测序(scRNA-seq)的三个生物学重复和六个Stereo-seq切片，制作了一个内质层的空间分辨图谱，并定义了23个细胞cluster。...结果1、与咽相关的海鞘内壁细胞组成的多样性为了鉴定内层细胞成分和潜在的脊椎动物同源物，建立了单细胞分辨率的空间分辨图谱。...然后将注释投影到空间lanscope上以创建细胞图谱。...结果2、HLR提供了一个庇护血液和免疫细胞的生态位为了在空间分辨的单细胞图谱中识别HLR的细胞组成，选择了由位于稀疏区域的细胞单位主导的细胞cluster。
然而，在“正常”细胞具有CNA嵌合的组织环境中，这是不够的，例如中枢神经系统细胞。此外，高度可塑性的恶性细胞可能会失去细胞类型定义的谱系标记基因表达，使得单独的基因表达特征也不足以进行明确的分配。...最后，具有较高集群21特征的患者与较差的总体生存概率相关。具有较高cluster 21特征的患者与较差的总体生存概率相关。...分析表明，niche细胞的相互作用，特别是驻留的中枢神经系统细胞和中枢神经系统髓系细胞群相互作用，协调了免疫抑制的BM 微环境，这是BMs TME的一个显著特征。...基因组和细胞特征的空间变异性空间平台，Slide-seq V2。14个样本进行了空间转录组学（ST）分析，包括8个PT和6个BMs。...最后来看看关键的分析方法去除游离的RNA污染单细胞数据质控，去除双细胞单细胞CNV分析基因组估计肿瘤纯度CCA进行细胞整合分析基因组不稳定性分析NMF分析CellPhoneDB通讯分析空间转录组分析生活很好
对42种趋化因子的无监督分层聚类结果显示与CXCR2这个受体相关的趋化因子CXCL1、CXCL2、CXCL3、CXCL5和CXCL8在CESC中存在相似的表达模式（图3a），而这些趋化因子在高LS组中相对于低...除趋化因子以外，作者还研究了中性粒细胞与单核细胞的集落刺激因子CSF1(M-CSF)、CSF2(GM-CSF)和CSF3(G-CSF)，发现高LS组肿瘤的CSF2和CSF3相对于低LS组显著高表达（图3c...）从以上结果我们可以得出结论——高LS组肿瘤展现了对中性粒细胞与MDSC的趋化潜能，以及相对于低LS组出现某些细胞集落刺激因子的高表达。...图5d.泛癌队列的生存分析结果 我们可以简要梳理一下作者的研究思路：先从文献中获知TRL阳性可能对应更差的预后，为验证这一点，作者先找了4名TRL阳性和4名TRL阴性CESC患者进行RNA测序并收集基线和随访资料...但是文章也存在一些不足之处，例如文章中的免疫治疗疗效相关研究部分，同时存在“显著”，“临界”（P=0.0581）以及“不显著”的结果，提示这部分的研究尚有继续深入的空间。
结果1、阿达木单抗在CD和UC中的纵向scRNA序列图谱样本来源：5个肠道区域（回肠末端、升结肠、降结肠、乙状结肠和直肠）。...结果3、CD和UC在淋巴细胞和上皮化学计量上不同揭示了CD和UC之间的实质性相似性，包括TNF通路基因分布，但也包括淋巴细胞和上皮细胞的关键差异结果4、炎症中心映射到不同的CD和UC空间niche（空间共定位和邻域分析...，这个课上讲过，大家可以复习一下）将细胞划分为离散的细胞状态可能无法捕获细胞身份和活性的全部谱，利用共识非负矩阵分解（cNMF）来识别细胞类型中的基因表达程序（GEPs）。...在未缓解的情况下，上皮细胞的增加不足或不存在，免疫细胞的变化很小，除了UC中观察到的髓细胞扩张。结果6、特异性细胞谱支持抗TNF不缓解阿达木单抗后的不缓解与细胞水平的疾病恶化密切相关。...这表明需要在治疗后细胞/分子图谱的指导下，对无反应的患者及时切换到替代疗法。结果7、共享IMID通路与类风湿关节炎淋巴型相关不同IMIDs抗TNF的共同疗效提示了共同的病理机制。
培养10天后，作者没有观察到集落强度的差异，因为野生型和Mof +/- HSCs均可产生多能（全部三个种群），双能（两个种群）和寡聚（仅一个种群）集落，每个集落大小和总细胞数相似（图1，D和E）。...检测到典型的dHSC表达模式，例如Myc和Tal1网络的调节减少，Erg和Hoxa9网络激活，以及与各自的分子重叠强相关性MoLO基因和高视黄酸模式。...作为补充数据集，作者在造血前体细胞7（HPC7）中生成了MOF和H4K16ac ChIP-seq图谱。...这些数据与HSC数据高度吻合，并进一步证实了MOF和H4K16ac在特定于细胞类型的靶位点上的特定重叠，而其他KATs不存在（图4C）。 ?...集落形成试验表明，在两种情况下，红系轨迹均被完全恢复（图6，G到M和图S9，从F到H）。
在本项研究中，研究人员首次提出了模块化的深度学习框架Monoqlo来自动识别细胞集落，并从细胞成像中识别克隆性。 ? 研究背景 单克隆化是指从培养群体中分离和扩增单个细胞，是细胞培养中的一个重要步骤。...用于事后评估克隆性的自动化、标准化方法的缺乏，也将使得单克隆化的方法无法在不加剧细胞系技术变异性的情况下可靠地扩大规模，从而给研究带来严重的障碍。...全局检测模块目的是在全孔图像中检测集落是否存在；局部检测模块是在不同放大倍数下对不同孔区域图像进行裁剪并进行集落检测任务；单细胞检测模块是在完全放大、裁剪的图像中对单细胞进行计数；形态分类模块是对集落区域周围裁剪的图像进行形态分类任务...如果工作流能够继续精确地检测一个集落，直到到达day 0的扫描，结果图像将被放大，并在（祖先）细胞周围精确地裁剪。然后可以将该图像传递给单细胞检测模型，提供起始细胞数的计数。...Monoqlo作为一个统一的模块化的工作流程，研究人员先在人工管理的类平衡测试数据集上测试其特定类别克隆性识别性能，然后在一个原始的、未过滤的数据集上评估其克隆性识别性能，其结果如图4b所示。 ?
生物稳态是通过细胞间流动的协调来维持的，而这种协调在疾病中受到干扰。文章的方法思路：识别配体-受体相互作用---流入由细胞内过程介导，并驱动随后的其他细胞间信号流出。...描述了三种类型的构建变量之间的细胞间流动:流入信号、细胞内基因模块和流出信号。我们来看看这个方法FlowSig使用基因表达值和细胞间通信推断的输出来计算描述定向依赖的细胞间流动。...这些依赖关系从流入的细胞间信号指向细胞内的GEM（ gene expression modules），这些GEM可能是单个TF或相关基因集的细胞富集，并从GEM指向流出的细胞间信号。...受体基因表达量化细胞接收细胞间信号的潜力，下游TF表达量化细胞实际接收信号的程度。...识别空间信号流示例代码在https://github.com/axelalmet/flowsig生活很好，有你更好
因此，scRNA-seq与空间转录组学的整合可以产生组织中细胞亚群的高分辨率图谱。...去卷积旨在根据单细胞数据，从每个捕获点的mRNA转录物的混合物中分离出离散的细胞亚群；映射有两方面：将指定的基于scRNA的细胞亚型定位到HPRI图谱上的每个细胞和将每个scRNA-seq细胞定位到组织的特定生态位或区域...去卷积有两种主要方法：推断一个特定spot的细胞亚型比例和对一个特定的空间转录组spot进行评分，以确定它与单个细胞亚型的对应程度。 基于推理的去卷积技术涉及估计每个细胞类型在特定捕获点的比例。...除了改进去卷积和绘制图谱的算法外，一个需要关注的焦点是开发更多的深度学习模型，以帮助区分特定空间转录组的哪些特征是最有生物学意义的。 定义三维空间转录组和实时细胞追踪为未来的研究提供了新的领域。...一旦这些患者组织数据被整合，深度学习模型可以帮助识别与生存结果或治疗反应最相关的空间表达模式，潜在地突出有利的靶标，以便在治疗期间重现或补充干预节点。
因此，scRNA-seq与空间转录组学的整合可以产生组织中细胞亚群的高分辨率图谱。...去卷积旨在根据单细胞数据，从每个捕获点的mRNA转录物的混合物中分离出离散的细胞亚群；映射有两方面：将指定的基于scRNA的细胞亚型定位到HPRI图谱上的每个细胞和将每个scRNA-seq细胞定位到组织的特定生态位或区域...去卷积：从单个捕获点中分离出离散的细胞亚型。去卷积有两种主要方法：推断一个特定spot的细胞亚型比例和对一个特定的空间转录组spot进行评分，以确定它与单个细胞亚型的对应程度。...除了改进去卷积和绘制图谱的算法外，一个需要关注的焦点是开发更多的深度学习模型，以帮助区分特定空间转录组的哪些特征是最有生物学意义的。 定义三维空间转录组和实时细胞追踪为未来的研究提供了新的领域。...一旦这些患者组织数据被整合，深度学习模型可以帮助识别与生存结果或治疗反应最相关的空间表达模式，潜在地突出有利的靶标，以便在治疗期间重现或补充干预节点。
这一模式与之前功能性研究一致，表明功能性HSC的两种不同细胞状态。 接下来研究tMPPs，它是移植后HSCs快速分化而来的主要成分。tMPP1-5不同亚群的变化过程(图5d)。...tMPP2和tMPP3的频率增加伴随着S/G2/M细胞周期信号的百分比升高。 GSEA利用特定基因进一步研究tMPPs的分化谱，并与相应的对照在稳态条件下进行比较(图5e)。...与新鲜HSC相比，供体细胞的集落形成率降低(第1、3、5和7天，供体细胞的集落形成率分别为12.93±5.85%、23.95±6.66%、10.05±3.95%和21.2±4%，而新鲜HSC的集落形成率为...与外周血(PB)血清中稳态对照相比，红细胞生成素(EPO)和粒细胞集落刺激因子(G-CSF)这两种主要的生长因子分别参与红细胞分化和髓系分化，在移植后红细胞生成素(EPO)和粒细胞集落刺激因子(G-CSF...综上，本研究基于免疫表型、转录组特征和功能三个方面更加全面地定义了造血系统21个细胞群体，建立了稳态下造血细胞转录组图谱，首次揭示了HSC移植后早期动态变化过程。
目前对于很多高分文章其实好多都是组学+实验的方式来做的。只不过各自比重不一样。好一些的可能只是那组学数据当作一个引子，中等的可能就是大部分是数据分析后面的实验只是来简单的拔高一下文章的分数。...进一步的，作者对这三个数据集的基因进行了聚类可视化。关于这个部分的目的，作者也没有进行详细的说明。估计也就是想来展示一下三个数据集当中的差异基因的表达情况吧。...为了鉴定7个蛋白质在胰腺腺癌中的潜在生物学作用。进行了软琼脂集落形成实验和transwell实验，以研究这7个蛋白对胰腺腺癌细胞的增殖和侵袭的影响。在人胰腺癌细胞系中敲减七个基因。...集落形成实验显示，与对照组相比，7个蛋白敲低组均显示细胞克隆数减少，同时侵袭能力减弱。 ? 写到最后 基本上文章的主要内容就是这些。总的来说，其实前面的分析以及后面的实验都是很基础的实验。...相对来说要做的话还是很简单的。所以大家还是可以借鉴一下的。当然相同的东西能不能发相同的分数就另说了。
在这里，作者给出的一个关键见解是，分布必须只在对应的约束条件下进行匹配。这些对应关系本质上是反映在每一种模式中的基础系统的不变性。在以前的工作中，作者为每个数据集使用定制的对应关系损失。...（MDA-MB-231），其转录组的测量结果是由空间RNA-seq模式和缺乏空间信息的scRNA-seq模式共同完成的。...在图5A中，可以看到在使用scMMGAN之前，这两个数据的分布是完全不重叠的。由于原始数据在联合空间中是完全可分离的，任何下游分析都只能发现两种模式之间的差异，而不能发现其中细胞之间的差异。...在图5C中，可以看到相反的映射方向，即采取scRNA-seq数据并用它生成空间RNA-seq。通过将scRNA-seq点映射到这些生成的坐标，可以看到特定细胞类型的空间组织。...例如，在图5D中，作者为SLC2A1和CDK11A含量高的细胞绘制了生成的空间坐标，并看到这两类细胞之间的空间分化。
结果1、小细胞肺癌的空间分辨单细胞表型图谱在这项研究中，全身治疗前的肿瘤组织用于全外显子组测序（WES）、体RNA测序（RNA-seq）和CODEX，并使用空间分子成像仪（SMI）CosMx和免疫组织化学...虽然肿瘤浸润淋巴细胞频率在某些恶性肿瘤中具有预后效用，但在研究中，小细胞肺癌患者的单个免疫亚群丰度与生存率之间没有显著相关性，因此需要进一步研究细胞功能状态或更高维的结构分析。...结果3、CN标志着空间表型转变和生存结果在小细胞SCLC-A 肿瘤中，存在一种特殊的富含MPTC的neighborhood （CN9），其特征是高转移潜力、高SLFN11表达和预后不良。...这种结构可能与特定的somatic alterations有关，如RBBP6，也被称为p53阴性调节因子。...特定的巨噬细胞亚群已被证明与CD8+T细胞等其他免疫细胞相互作用，并增强不同癌症的抗肿瘤免疫力。
因此作者使用二代单细胞方法，放大根转录组排序与特定的标记，选用了一种更加精细的分辨率图谱去解析韧皮部细胞。...图片尽管PPP和相关的维管系统被认为是非维管组织，但它们在基因表达上有很高的相似性，并且在大小和超微结构上不同于木质部中的中柱细胞(XPP)群体，在早期阶段的出现特定基因表达，反映了拟南芥维管组织中的二原型模式...在共聚焦成像中，被逮捕的幼苗的根部分生组织看起来更短且发育不良（扩展数据图9d）图片PAPL基因在这个阶段在蔗糖和非蔗糖条件下都有表达，显示出与在更成熟的幼苗中观察到的类似模式（扩展数据图10a）。...使用基于液滴的技术也使我们能够收集更多的细胞，并且比平板相关方法的分辨率更高。韧皮部极细胞图谱允许对韧皮部有一个整体的了解。虽然PPP和CC有特定的基因，但这些细胞类型共享其发展轨迹的第一个阶段。...PSE的分化包括去核和依赖邻近细胞生存。以APL表达为标准，我们绘制了图谱中的去核点。
然而，这些方法丢失了有关肿瘤免疫微环境的空间信息，例如细胞位置和细胞间相互作用组。 早在空间组学发展之前，人们就知道肿瘤内的某些组织学模式与患者预后高度相关。...例如，结直肠癌患者的瘤周T细胞和B细胞浸润与阳性预后相关，而肿瘤核心中淋巴细胞的耗竭是预后不良的指标。此外，T细胞的间质浸润与特定类型乳腺癌的良好预后有关。...空间转录组学数据还表明，M1免疫巨噬细胞与癌细胞亚群相关，该亚群富含应激反应基因并与免疫成纤维细胞相关。 在乳腺癌中，已使用空间转录组学方法和scRNA-seq绘制了癌相关成纤维细胞（CAF）的图谱。...肿瘤内细胞拓扑结构与患者预后相关 为了理解组织中的拓扑细胞相互作用模式，对高维多组学数据进行了计算分析，以确定特定类型细胞位置之间的相关性。某些细胞协调模式与各种癌症患者的生存或预后有关。...TIME的空间拓扑也与总体生存相关，肿瘤免疫结构的分区通常与更好的生存呈正相关。Colombo等人的研究表明，与分散亚型相比，更结构化的生发中心B细胞亚型与更好的总体生存率相关。
空间转录组是真的烧钱 知识积累 成纤维细胞具有功能多样性，在炎症和癌症中起着至关重要的作用。 成纤维细胞在维持组织稳态、应对炎症和纤维化条件、帮助伤口愈合和促进癌症进展的复杂舞蹈中发挥关键作用。...在癌症领域，成纤维细胞已成为肿瘤微环境（TME）的重要参与者，发挥着多方面的作用。这些作用包括细胞外基质（ECM）的沉积和重塑，与癌细胞进行复杂的相互信号相互作用，并与浸润性白细胞进行复杂的串扰。...结果1、不同组织和病理状态成纤维细胞scRNA序列图谱的构建 269,899个单成纤维细胞转录组，该成纤维细胞图谱包括517个样本，涵盖11种不同的组织，每个样本涵盖一系列病理状况，包括癌前病变、不同阶段的慢性炎症和纤维化...结果4、成纤维细胞祖细胞的性质和可塑性 与多种组织类型的健康和癌症样本相比，这些祖纤维母细胞在邻近的非癌组织中最为丰富 空间转录组（ST）分析。...结果5、在不同的癌症类型中，PI16+成纤维细胞和LRRC15+成纤维细胞参与空间上不同的多细胞模块 通过与不同免疫细胞亚群的相互作用来明显塑造免疫微环境的潜力。
，血管周围和成骨细胞群的单细胞转录组图谱。...鉴于LEPR+群体的多谱系分化潜能和间充质干细胞活性(通过成纤维细胞集落形成单位的形成来检测)，这个隔间的异质性一直是一个开放的问题18。...脂肪细胞偏置的P1和P2 (VCAM1highCD63low)群体在成纤维细胞集落形成单位中显著富集，并占了总LEPR+细胞中成纤维细胞集落形成单位的大部分活性(扩展数据图4f)。...然而，贯穿骨髓的特定Notch配体的身份和作用仍不清楚，JAG1是一个明显的例外，最近发现JAG1支持星状细胞自我更新。...+),但没有证据表明特定的胸腺细胞分化发育区块(扩展数据图9 eg)。
这需要在单细胞和空间层面上进行大规模、综合性的实验，涵盖多种生物模式（例如分子和非分子形态学），也需要开发相应的算法用于数据整合、解释和分析，并生成可测试的预测以填补未观察到的特征或细胞的空白。...首先，团队为每个图谱设定了特定的目标（例如，在发育图谱中统一的发展轨迹；在血液细胞图谱中疾病特异性的细胞状态）。...为了理解细胞的功能，我们需要知道它们在不同测量模式下的内在组织方式以及它们在相同和不同长度尺度上的外在位置，既要基于一个共同的坐标框架，也要相对于其他细胞和生物实体。...例如，在时间/发育背景下，我们希望识别在多个生物场景中控制过渡的共享模式和过程（例如，即刻早期基因激活、细胞周期和T细胞极化是在多种细胞类型中通过一个原理发生的进程）。...例如，对急性与慢性炎症条件下循环免疫细胞的全面参考揭示了特定疾病的炎症细胞状态和T细胞动态，这可以帮助我们理解疾病机制、扩展适应症并识别新的通用诊断方法。
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