生物信息学

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安全访问：FutureTerminal之Jupyter配置及Linux终端、Python与R环境访问FutureTerminal：云服务器已进入黑暗森林时代，教你一招通过FutureTerminal安全连接。FutureTerminal非常适合通过 SSH 访问远程 Linux 服务器，并利用 SSH 隧道把远程 Jupyter 安全地转发到本地浏览器。

Cell | CANVAS：从H&E重建肺癌空间生态位并预测免疫治疗获益作者从CANVAS推断结果中提取262项空间特征，包括邻域组成、多样性、离散度、细胞互作、空间距离和转变熵，最终构建了包含13项特征的免疫治疗PFS预测签名。在Stanford ICB发现队列中，模型对6、12和24个月PFS的时间依赖AUC分别为0.75、0.73和0.71，而PD-L1单独预测24个月结局的AUC为0.54。模型在Cancer Moonshot Biobank外部队列中仍保持一定分层能力。高风险模式主要与CN01肿瘤核心、CN04纤维化基质及CN06中性粒细胞富集有关；相对有利的空

Mol. Biomed. | cfDNA片段组学整合三类信号识别良恶性肾占位肾占位的难点不在于“看见病灶”，而在于术前判断它究竟是恶性肿瘤，还是影像上高度相似的良性病变。对脂肪少AML、嗜酸细胞瘤等病例，CT/MRI与穿刺都可能留下不确定性。

高分Panel复现系列｜转录因子网络太乱？用模块框把重点圈出来这张图有一个很适合复用的表达方式：中间展示转录因子调控网络，两侧单独圈出重点通路基因。它不是常规的富集气泡图，而是把“谁调控谁”和“这些基因属于什么功能模块”放在同一张 panel 里。

易基因科技

易基因：Cell Commun Signal/IF11.6：中国多家科研单位联合开发MEE表观遗传编辑器实现线粒体DNA甲基化精准调控助力衰老机制研究大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。2026年6月27日，湘湖实验室(农业浙江省实验室)李果研究员/顾志敏研究员、重庆妇幼医院江雯研究员、浙江大学姚远研究员团队合作在《Cell Communication and Signaling》期刊发表题为“Programmable aging function-related mitochondrial DNA 5-methylcytosine (m5C) modification with a TALE-directed methylt

HyperAI超神经

在线教程｜ProteinGym 第一名！VenusREM 用「检索增强」预测蛋白突变影响，加速蛋白质设计蛋白质工程正在从「试错筛选」走向「计算预筛选」——在湿实验前用计算方法评估突变对蛋白质功能的影响，从而缩小候选范围、降低实验成本。但蛋白质突变空间巨大、结构与功能关系复杂，如何兼顾预测效率与准确性，一直是该领域的核心挑战。

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《NG》作者采访视频：我们要学会“用”AI，而不是“学”AI参会人员：刘畅、Biomamba会议内容：刘畅作为浙江大学良渚实验室沈宁课题组成员在《Nature Genetics》（IF=25.5）发表综述论文为“Advances and challenges of splicing prediction with AI”，本次他围绕AI预测RNA可变剪切的进展与挑战展开详细讲解，并在分享结束后与现场观众开展问答交流。

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CellChat之no slot of name “images” for this object of class “CellChat”（1）报错界面（2）原因这是因为cellchat版本不同导致的，可以先使用updateCellChat函数将之前对象更新后再执行mergeCellChat合并的操作

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《NC》|单细胞与空间转录组分析揭示鼻咽癌中与肿瘤进展、免疫治疗响应相关的三级淋巴结构文章Single-cell and spatial transcriptome analyses reveal tertiary lymphoid structures linked to tumour progression and immunotherapy response in nasopharyngeal carcinoma**（IF=16.6）发布于《Nature Communications》。**

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《Nature Genetics》一作交流机会，18:00直播沈宁课题组，现有沈宁PI、在站博士后4名和在读博士研究生5名，课题组主要从事组学药理学、生物信息学研究。团队围绕“生物计算驱动的组学与精准医学转化研究”开展多维度研究，聚焦疑难未诊断疾病，运用生物信息学数据整合分析与人工智能算法，并结合实验筛选平台进行药物研发与精准治疗。主要研究方向如下：1、通过整合大规模基因组转录组等多组学数据进行计算生物分析与算法开发，针对癌症及其他疾病进行药物靶点预测、筛选，以及进行精准医疗相关的生物标志物分析与预测。2、针对遗传性疾病开展AI辅助的药物设计，结合患者来源iPSC细

高分Panel复现系列｜甲基化分型可视化：怎么画这样的ComplexHeatmap分块热图展示多队列样本的分子分型结果：横向是样本，纵向是甲基化特征，顶部叠加临床变量和队列来源，底部标出分型标签。核心是用分块热图把“甲基化模式、临床注释、分型结果”压缩到同一个 panel 里。

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基于scRNA解析HNSCC肿瘤免疫微环境中Tfh、Th17细胞浸润的预后价值本次分享的是发布于《Cancer Immunol Immunother》（IF=5.1）的文章，感兴趣的同学可以看看原文："Highlighting immune features of the tumor ecosystem and prognostic value of Tfh and Th17 cell infiltration in head and neck squamous cell carcinoma by single-cell RNA-seq"

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FindNeighbors()函数报错object ‘CsparseMatrix_validate’ not found之前我们也制作过答读者问| 22.object ‘CsparseMatrix_validate’ not found哦~

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NC | 单细胞分析揭示头颈部癌早期转移过程中潜在的免疫逃逸机制(R语言版本)文章《Single cell analysis in head and neck cancer reveals potential immune evasion mechanisms during early metastasis》（单细胞分析揭示头颈部癌早期转移过程中潜在的免疫逃逸机制），该文献发表于杂志《Nature Communications》，2023 年影响因子为 17.7。

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空间转录组的细胞-基因-区域关联解析肿瘤微环境思路本次分享文献发布于Nature Communications（IF=15.7）的文章。原文题目为：“Dissecting tumor microenvironment from spatially resolved transcriptomics data by heterogeneous graph learning“

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空间图谱+注释工具= 《ADVANCED SCIENCE》六一新鲜发表的一篇《AS》，与一般的图谱类文章不同，本文的生物学意义立足于视网膜动脉阻塞（RAO），以我们教学过的SeekSpace和Stereo-seq为测试数据，开发了ASCAL（Automated Single-Cell Annotation and Localization）并构建了一个小鼠全眼单细胞空间图谱，精确绘制睫状体和视网膜上的细胞类型。关键结论：RAO模型中神经节细胞层（GCL）中显著的空间免疫激活，并通过免疫荧光染色进一步验证。

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AI虚拟细胞干扰工具大测评Perturb-seq将单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）与基于 CRISPR 的扰动相结合，可实现大规模单细胞检测，研究单个细胞的基因功能和细胞反应。例如我们此前分享的风靡一时的scTenifoldKnk单细胞虚拟基因敲除,准不准?，便是其中的一种。本次推送分享发表在预印刊上题为"Benchmarking AI Models for In Silico Gene Perturbation of Cells"的文章，全方位得测评了主流AI虚拟细胞干扰工具。