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ELISA酶联免疫标记技术综述一、技术原理概述酶联免疫吸附分析（Enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA）是一种将抗原-抗体特异性识别与酶促高效催化相结合的高灵敏度免疫分析技术。其核心原理在于：首先将已知的抗原或抗体固定于固相载体表面，形成固相免疫吸附剂；加入待测样本后，其中的目标分析物可与固相上的对应配体发生特异性结合；随后通过酶标记的检测抗体或抗原形成免疫复合物；经彻底洗涤去除游离成分后，加入酶特异性底物进行显色反应；最终通过测定吸光度值实现对目标物的定性与定量分析。该方法凭借其优异的特异性

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单细胞蛋白质测序技术：原理、应用与解决方案综述一、技术原理：单细胞多组学整合分析在单细胞研究领域，整合蛋白质组学与转录组学的检测策略，可实现多维度、互补性的生物学信息解读。该方法不仅能够更系统性地揭示细胞群体内的异质性，而且有助于精确鉴定特定细胞亚群及其功能状态。以BD Rhapsody高通量单细胞捕获系统与BD Abseq技术相结合为例，该整合方案能够实现对成千上万个单细胞中RNA与蛋白质表达量的平行测定，从而为解析复杂的多细胞体系及动态生物学过程提供强有力的工具。

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肝硬化生物标志物检测技术研究及应用进展肝脏作为人体代谢与解毒的核心器官，其功能损伤的渐进性发展往往导致不可逆的病理改变，肝硬化便是终末期肝病的典型表征。我国作为肝病高发国家，肝硬化病因复杂多样，涵盖病毒性肝炎、代谢相关脂肪性肝病（MASLD）、酒精性肝病等多种类型，且疾病进展过程中常伴随肝纤维化加重、门脉高压及肝性肾综合征（HRS）等严重并发症，其中HRS发生率高达18%-39%，1年病死率超80%。传统诊断手段依赖影像学评估与肝穿刺活检，前者对早期病变敏感性不足，后者作为有创检查难以满足动态监测需求。因此，发掘特异性强、检测便捷的生物标志物

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解码 IFN-γ 协同网络：免疫调控的 “平衡艺术”干扰素-γ（Interferon-γ, IFN-γ）作为Ⅱ型干扰素家族的关键成员，是调控机体免疫稳态、抵御病原体感染及参与肿瘤免疫监视的核心细胞因子。其生物学功能的高效发挥并非孤立存在，而是通过与IL-12、TNF-α、IL-4、IL-10、TGF-β等多种细胞因子形成复杂的协同与拮抗网络，实现免疫应答的精准调控。

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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

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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。

Olink蛋白质组学技术：高灵敏度检测新维度与多领域应用解析PEA技术机制邻近延伸分析技术是Olink平台的核心技术基础，其工作机制包含三个关键步骤：特异性抗体探针结合：每对靶向特定蛋白的抗体分别标记独特的DNA寡核苷酸探针

科研数据可视化核心技术：基于 AI 与 R 语言的热图、火山图及网络图绘制实践指南在学术研究竞争日趋激烈的背景下，高质量的数据可视化已成为科研成果呈现与学术传播的关键要素。据统计，超过 60% 的学术稿件拒稿原因与图表质量存在直接关联，而传统绘图工具在处理组学数据、复杂关联数据时，普遍存在效率低下、规范缺失、复杂关系呈现不足等问题，成为制约研究成果精准传达的瓶颈。本文聚焦科研数据可视化中的核心图表类型 —— 热图、火山图及网络图，系统解析基于 AI 与 R 语言的绘制技术，探讨其如何突破传统局限，实现从数据解析到视觉呈现的全流程优化。

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