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scRNA前沿信息_scrna-seq技术(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

scRNA

弗吉尼亚理工大学计算生物学职位招募 𐟌Ÿ 弗吉尼亚理工大学（VT）的梅胜林课题组正在招募计算生物学领域的博士生和访问学者，加入我们在2024年12月成立的FBRI癌症研究中心及华盛顿特区儿童国家医学中心的研究团队。 𐟍 我们的研究重点包括：开发集成多模态数据的计算方法，如scRNA-seq、scATAC-seq、空间转录组学、ChIP-seq和CRISPR筛选。研究肿瘤微环境的重塑和调控机制，特别是肿瘤的侵袭和转移过程。识别肿瘤内的新调节因子，探索肿瘤器官特异性转移的数据集成。 𐟒𜠥€™选人将负责开发新颖的统计和机器学习方法，应用于多组学数据集成，并探索肿瘤微环境失调和调控机制，以及恶性细胞的异质性、可塑性和肿瘤免疫学。 𐟒𐠨Œ位的最低年薪为68,000美元，具体薪资将根据研究经验和成果进行调整。 𐟎”𓨯𗨀…需具备以下资格：拥有计算生物学、生物信息学、基因组学、生物学或数据领域的医学博士或相关领域的博士学位。在高通量测序数据分析、监督和无监督机器学习或深度学习模型方面有丰富经验。熟练掌握Python或R以及Linux Shell编程技能，具有基因组学经验和数据处理能力是一个加分项。在第一/共同第一作者原始研究论文上有记录。具备强口头和书面沟通技巧。 𐟓頦„Ÿ兴趣的朋友请通过电子邮件提交以下材料：描述当前研究的求职信，包括您对该职位的兴趣。当前的简历（包括出版物）。三个参考文献的联系信息。 𐟓 我们的实验室位于首都华盛顿特区北部，这里气候宜人，安全舒适，交通便利。我们期待与您共同探索肿瘤微环境的奥秘！

单细胞测序与转录组测序联合分析新思路最近在生物信息学界，单细胞测序（scRNA-seq）和转录组测序的联合分析引起了不少关注。你是否有过这样的疑问：如果再加上一个scRNA-seq，会不会让研究变得更加独特和深入？𐟤” 让我们来看看一篇发表在《Frontiers in Immunology》上的文章吧。这篇文章的影响因子高达4.7160，主要探讨了转录组和方向基因集的分析。根据这篇文献的思路，我们可以替换基因集在不同疾病中进行研究，从而得到不同的关键细胞簇进行分析。以急性淋巴细胞白血病（ALL）为例，这种疾病与淋巴细胞分化和来源的异常有关。ALL主要由B淋巴细胞和T细胞组成，其中T淋巴细胞在小儿ALL中的比例为85%，对B-ALL患者的肿瘤复发有重要影响。这篇文章基于NAD+代谢相关基因，研究了NAD+代谢在B-ALL的早期诊断和复发中的作用，为B-ALL的早期生物学指标和深入研究NAD+代谢的机制奠定了基础。如果你也想进行类似的分析，不妨参考一下这篇文献。更多生物信息学的热点思路将持续更新，记得点赞、收藏和关注哦！𐟓š✨

综述第一章“Single-cell transcriptome sequencing”，详细介绍了单细胞转录组技术的发展历程、当前可用的scRNA-seq技术及数据分析方法，并概述了单细胞转录组测序技术在胚胎发育、组织和器官发展研究、肿瘤生物学、免疫系统研究以及传染病研究等领域的应用。综述第二章“Single-cell whole-genome sequencing”，总结了经典的单细胞全基因组扩增技术（scWGA）及高通量单细胞全基因组测序技术（scWGS），scWGS技术通过放大单个细胞中的微量DNA，为研究细胞间的遗传异质性提供了新的视角。综述第三章“Single-cell epigenome sequencing”，聚焦单细胞表观基因组测序技术，这些技术能够揭示细胞异质性的转录机制，包括DNA甲基化、染色质状态、核小体定位、组蛋白修饰和转录因子结合等表观遗传特征。综述第四章“Single-cell proteomics technology based on mass spectrometry”介绍了基于质谱的单细胞蛋白质组学技术。综述第五章“Single-cell metabolomics technology”详述了基于质谱的单细胞代谢组学技术（SCM），并重点讨论了基于质谱的SCM采样技术与数据分析。综述第六章“Single-cell multimodal sequencing technology”首先回顾了单细胞联合分析技术的工作流程及最新进展，接着重点详述了以转录组为中心的多模态技术，如转录组联合基因组、转录组联合表观组以及转录组联合蛋白质组，此外还介绍了捕获两个组学以上的多模态技术。综述第七章“Single-cell spatial transcriptomics technology”聚焦单细胞空间转录组学技术的最新进展。这些技术通过保留空间信息的同时检测基因表达，克服了传统单细胞测序技术丢失关键空间信息的局限。综述第八章“Single-cell CRISPR screening technology”分别介绍了基于转录组、表观基因组和多模态的单细胞CRISPR筛选技术（scCRISPR-seq），该技术结合了CRISPR干扰和单细胞测序，用于在大规模单细胞分辨率下进行基因组编辑和功能筛选。最后，研究团队对单细胞组学技术的未来发展进行了展望。

单细胞测序：从基础到实践单细胞转录组测序（scRNA-seq）是近年来发展迅速的生物学技术，能够精确反映细胞间的异质性。它在肿瘤免疫、胚胎发育和细胞分化等领域具有广泛的应用前景。以下是单细胞测序的主要流程：组织解离 𐟧스𛥥𐏩𜠥🃨„为例，组织解离的过程如下：处死小鼠并固定，开胸暴露心脏。用预冷的PBS溶液灌流心脏，清洗外周血，尽量去除结缔组织。将小鼠心脏放入1ml的组织保护液中，用冰袋寄送至实验室。将心脏放入配置好的消化酶溶液中，用剪刀和镊子剪碎组织，放入水浴锅内恒温孵育消化。不同的组织需要不同的酶，解离时间根据具体样本调整。消化完成后，取细胞悬液进行荧光计数观察，根据细胞状态进行去死细胞和去碎片处理。处理完成后重新离心重悬细胞悬液，计算需要上机的细胞数量。核酸提取、扩增和文库构建 𐟧ꊤ𘎤𜠧𛟦𗷥ˆ细胞测序不同，单细胞测序起始样本中核酸含量极低，需要对筛选出的细胞进行扩增。主要方法有单细胞全基因组扩增和单细胞全转录组扩增。测序和数据分析 𐟓Š 制备好文库后，进行关键的测序步骤。所有Illumina测序平台均采用边合成边测序（SBS）技术，全球90%以上的测序数据都是基于该技术产生的。Illumina测序系统单次运行可以输出的数据范围从30万碱基到数万亿碱基，取决于仪器类型和配置。通过以上步骤，单细胞测序能够精准反映细胞间的异质性，为肿瘤免疫、胚胎发育和细胞分化等领域的研究提供重要数据支持。

单细胞组库研究：未来生物学的点点点革命 𐟌𑠦䍧‰駻„织内的细胞多样性和异质性一直是个谜，直到scRNA-seq技术的出现。这项技术的最新进展让我们得以在单细胞水平上全面分析基因表达模式，为我们提供了前所未有的见解。 𐟔 scPlantDB，一个经过严格收集、人工整理、质量控制和标准化处理的数据平台，为我们提供了单细胞水平基因表达的交互式可视化。无论是探索单个数据集还是多个数据集，scPlantDB都能帮助我们进行深入分析。 𐟎€š过scPlantDB，我们可以系统地比较不同细胞类型和物种的标记物，并进行功能注释。此外，它还提供了基于这些标记物识别和比较细胞类型的工具，让我们能够更准确地理解生物学的复杂性。 𐟓š 想要了解更多关于scPlantDB和单细胞组库研究的信息，不妨查阅最新的Nucleic Acids Res杂志，其中详细介绍了这项技术的进展和应用。

单细胞RNA测序中的环境RNA校正指南在单细胞RNA测序（scRNA-seq）实验中，背景RNA污染是一个常见的问题。这些背景RNA来自稀释液，会与细胞一起被分配到液滴中，并在测序过程中产生干扰。背景RNA的存在会导致数据中的“soup”现象，即非细胞来源的RNA污染。 scRNA-seq技术通过生成跨多个细胞的基因的唯一分子标识符（UMI）计数，旨在精确测量每个基因和每个细胞的分子数量。然而，双联体、空滴和无细胞RNA的存在可能违反这一假设，因为它们会混淆观察到的计数数量。无细胞RNA分子（也称为环境RNA）可能会影响数据的解释，因此校正这些背景RNA至关重要。去除环境RNA的方法，如SoupX和DecontX，旨在估计背景RNA的成分，并根据其表达纠正计数表。具体来说，每个输入解决方案的“soup”成分可能不同，并且取决于数据集中各个细胞的表达模式。通过去除环境RNA，可以更准确地分析单细胞RNA测序数据，从而得到更可靠的结论。详细计算过程请参考相关文献和资源，以获得更深入的了解。

【肺发育的奥秘，快来了解下吧！Cell Research，单细胞RNA测序解锁肺发育早期阶段的细胞秘密】近日，一项发表在Cell Research的前沿研究Single-cell RNA sequencing reveals the developmental program underlying proximal–distal patterning of the human lung at the embryonic stage，通过单细胞RNA测序（scRNA-seq）与空间转录组技术的强强联合，为人类肺脏早期发育提供了前所未有的精细视图。从临床角度看，单细胞RNA测序与空间转录组技术通过精确定位基因表达变化，促进了肺疾病如先天性肺发育不良和慢性阻塞性肺病的深入理解，有望催生更精准的诊断与治疗方案。这两项技术不仅推进了基础科学研究，也为临床医学带来了革新机遇，预期未来将有更多基于这些技术的新疗法出现，改善患者的生活质量。肺发育的奥秘，快来了解下吧！Cell Research...

【单细胞数据的双刃剑！Cell：新研究指出人类scRNA-seq 数据集存在隐私泄露风险，应加强保护】获取公开的人类单细胞基因表达数据集（scRNA-seq 数据集）极大地促进了科学家们对复杂生物系统和各种疾病病因的了解。然而，可访问性的提高也引起了人们对捐赠细胞的个人隐私以及他们的私人健康信息在未经同意的情况下被共享的可能性的更大关注。以前有关这些隐私泄露的研究主要集中在批量基因表达——测量来自组织或样本的大量细胞而非单个细胞的基因平均表达水平的数据共享上。鉴于单细胞数据集可能包含大量变异或“噪音”，科学家们并不认为这些数据集存在信息泄露的高风险。如今，在一项新的研究中，来自纽约基因组中心、哥伦比亚大学和布朗大学的研究人员对这一假设提出了挑战。他们指出单细胞基因表达数据集中的个体很容易受到“链接攻击（linking attack）”。在这类链接攻击中，黑客可以发现研究参与者的私人遗传特征和生理特征信息。相关研究结果于2024年10月2日在线发表在Cell期刊上，论文标题为“Private information leakage from single-cell count matrices”。网页链接

单细胞揭秘！ESCC奥秘大家好！今天我们来聊聊肿瘤代谢重编程的单细胞研究，这可是个热门话题哦！𐟔劊𐟌ˆ 研究背景 𐟌ˆ 代谢重编程在肿瘤的增殖、转移和抗药性中扮演着重要角色。了解恶性和非恶性细胞的代谢特点，对于治疗食道鳞状细胞癌（ESCC）有着重要的意义。然而，目前关于ESCC中代谢异质性和肿瘤微环境（TME）的研究还很少。 𐟧 研究思路 𐟧 为了探究这个问题，我们对5例肿瘤标本和5例配对的非恶性肿瘤标本进行了scRNA-seq分析，构建了肿瘤细胞和免疫细胞的细胞间通讯图谱。我们的目标是揭示代谢相关通路在不同细胞群中的异质性，筛选出肿瘤特异性基因，并挖掘ESCC潜在的新标记物。最后，我们用公共数据库中的bulk RNA数据以及实验手段（如流式细胞术、qRT-PCR、免疫荧光和免疫组化）来验证scRNA分析的结果。 𐟌Ÿ 研究结论 𐟌Ÿ 通过scRNA-seq数据，我们构建了一个单细胞转录组图谱，对正常食道组织和ESCC中的上皮细胞、基质细胞和免疫细胞进行了深入分析。这些数据揭开了肿瘤微环境中各种细胞类型的代谢重编程，有助于我们更好地理解ESCC患者的TME和细胞异质性，为未来探索ESCC的发病机制和确定潜在治疗目标提供了宝贵的资源。 𐟔 为什么选择scRNA-seq？ 𐟔 代谢重编程与scRNA-seq技术是珠联璧合，相得益彰。代谢重编程的研究热点与scRNA-seq技术相辅相成，恰如其分！为什么这样说？这个问题大家可以细细品味... 希望这篇文章能对你有所帮助，一起加油！𐟒ꀀ

Slingshot单细胞轨迹分析全攻略最近在研究Cross-tissue organization of the fibroblast lineage时，发现作者用了一个叫Slingshot的R包来做拟时序分析。于是我也尝试了一下，感觉还挺有意思的。下面就来分享一下我的使用体验吧。加载数据和格式转换 𐟓 首先，我加载了一个公开的scRNA-seq数据集，专门研究正常成纤维细胞的，数据集来自，格式是Seurat。然后，我按照Slingshot的要求转换了数据格式。运行Slingshot 𐟚€ 接下来就是运行Slingshot了。这个过程其实挺简单的，只需要在R中加载相应的包，然后按照文档的指导一步步来就行。可视化结果 𐟓Š Slingshot的可视化功能也很强大。你可以指定起始和终点的细胞簇，如果不指定就是无监督的。还可以绘制平滑曲线，结果看起来非常直观。参考文献和帮助文档 𐟓– 如果你对Slingshot感兴趣，可以看看相关的论文和帮助文档。Slingshot: cell lineage and pseudotime inference for single-cell transcriptomics这篇文章详细介绍了它的使用方法和原理。BMC Genomics, 2018, 19, 477. 总的来说，Slingshot是一个非常实用的工具，特别适合用来研究单细胞轨迹和细胞谱系。如果你也在做类似的实验，不妨试试这个包，说不定会有意想不到的收获哦！

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