单细胞测序

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ErbB信号通路视角下的神经退行性病变研究ErbB家族，又称表皮生长因子受体家族，是一类重要的受体酪氨酸激酶，包含四个成员：ErbB1、ErbB2、ErbB3 和 ErbB4（分别对应Her1/EGFR、Her2/Neu、Her3与Her4）。这些受体通常通过形成同源或异源二聚体与配体结合，激活其胞内酪氨酸激酶结构域。激活后的受体可募集多种下游转接蛋白（如Grb2, Shc），进而启动MAPK/ERK、PI3K/Akt、JAK/STAT等核心信号通路，最终调控细胞的增殖、分化、迁移与存活等关键生命活动，成为横跨神经系统功能维持与肿瘤发生发展的核心

空间转录组主流技术对比与华大Stereo-seq深度解析👋 如果本文对你有帮助，欢迎点赞、收藏这段时间在处理/对接空间转录组（ST）数据，也顺手把相关技术路线做了一次系统梳理。空间转录组看似“一个赛道”，实际包含两条完全不同的技术范式：测序型与成像型。而不同平台在“分辨率—通量—样本类型—成本—下游分析复杂度”之间的取舍差异，往往决定了你最后能回答什么问题。本文以“笔记型”的方式，把主流技术做一个全景对照学习，并重点对 Stereo-seq 的数据结构做拆解学习。

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单细胞测序助力胆管癌免疫治疗进展一、文章背景该研究于 2025 年发表在国际知名期刊《Gut》（doi: 10.1136/gutjnl-2025-335291），由华中科技大学同济医学院附属同济医院肝脏外科中心、湖北省肝胆胰疾病重点实验室及器官移植教育部重点实验室等单位联合完成，研究题目为 “Targeting Aurora kinase B regulates cholesterol metabolism and enhances chemo-immunotherapy in cholangiocarcinoma”（靶向 Aurora

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单细胞转录组数据的聚类分群：方法、挑战与进展单细胞转录组测序（scRNA-seq）技术已彻底改变了我们研究细胞异质性的能力，其核心价值在于揭示组织或生物样本中不同类型的细胞状态、发育轨迹和功能亚群。聚类分析作为scRNA-seq数据处理流程中的关键环节，旨在将成千上万个具有相似转录谱的细胞归并为具有生物学意义的群体，是后续进行细胞类型注释、差异表达分析、轨迹推断等高级分析的基础。因此，聚类算法的准确性、稳健性和可解释性直接决定了研究结论的可靠性。

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Science | 本周最新文献速递中文标题：揭秘细胞如何感知硬度！发现“机械增强子”调控基因表达与细胞行为的新机制关键词：机械转导、基因组增强子、细胞外基质刚度、表观遗传编辑、纤维化

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Cell | 本周最新文献速递文章标题: Multimodal AI generates virtual population for tumor microenvironment modeling 中文标题: AI重磅突破！H&E图像秒变多重免疫荧光，肿瘤微环境建模迈入新纪元！关键词: 多模态AI、肿瘤微环境、虚拟多重免疫荧光、H&E图像、临床发现摘要总结: 这篇文章介绍了一种名为GigaTIME的开创性多模态人工智能框架，旨在以前所未有的群体规模对肿瘤免疫微环境（TIME）进行建模。GigaTIME利用先进的深度学习技术，能够

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2025-11-27-Nature Genetics 本周最新文献速递文章标题： Spatially resolved multi-omics of human metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease 中文标题：揭秘肝病：多组学与空间生物学如何重塑肝脏微环境关键词： MASLD、空间多组学、脂质相关巨噬细胞、MITF、肝纤维化摘要总结：代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）是全球慢性肝病的主要原因，其病理生理机制复杂且空间异质性显著。这篇文章通过对61例人类肝脏样本（包括对照组、代谢功能障碍

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Nature | 本周最新文献速递文章标题: A pangenome and pantranscriptome of hexaploid oat

LLM生成模型在生物单细胞single cell的应用：scGPT参考： https://github.com/bowang-lab/scGPT https://www.youtube.com/watch?v=XhwYlgEeQAs

1.如何修改seruat对象的行名 2.FeaturePlot如何把所有阳性表达的spot放到图的前面本有解决标题中的两个问题1.答案是修改不了，不如重新制作一个seurat对象。试图使用rownames（obj）=featurenames是不成功的

我是有底线的