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人类大脑发育的单细胞蛋白质组图谱: 张俊鹏 2026-2-14 10:32; 人类大脑发育的单细胞蛋白质组图谱蛋白质协调生物过程并执行维持细胞活动的重要功能。虽然遗传学研究加深了我们对复杂疾病的理解，但将这些发现转化为机制见解取决于蛋白质水平的验证。虽然 mRNA 提供了转录活动的一个便捷快照，但越来越多的证据揭示了它在准确反映蛋白质丰度方面的局限性。 ...; 个人分类: 科普|1639 次阅读|没有评论

BiomarkerKB：支持以生物标志物为中心的集成知识库: 张俊鹏 2026-2-11 10:07; BiomarkerKB ：支持以生物标志物为中心的集成知识库生物标志物是现代生物医学研究和临床实践的基础，能够帮助识别疾病、预测治疗反应以及监测患者结果。在过去的二十年中，高通量技术、临床试验和电子健康记录（ EHR ）的快速发展导致生物标志物及其相关注释（包括遗传、蛋白质组、糖组学和代谢组测量） ...; 个人分类: 科普|1411 次阅读|没有评论

癌症中的细胞领域: 张俊鹏 2026-2-9 18:36; 癌症中的细胞领域正如生态位中多样物种一样，细胞和非细胞成分在局部微环境中共存并相互作用，形成复杂的生态系统。这一概念在干细胞生态位中得到了经典体现，它支持骨髓和胃肠道等系统的组织维护、再生和修复。细胞邻域被定义为组织中反复出现的空间结构，是驱动肿瘤微环境（ TME ）复杂且动态过程的基本 ...; 个人分类: 科普|1776 次阅读|没有评论

PC-index：单细胞数据综合指标: 张俊鹏 2026-2-9 18:29; PC-index ：单细胞数据综合指标基因表达谱通常用于定义细胞身份，推断调控和代谢程序，并比较不同组织、条件和个体间的表型。几十年来，大多数转录组分析依赖于整体测量，这提供了平均表达的稳定估计，但本质上掩盖了复杂组织内部的细胞异质性。单细胞和单核 RNA 测序将基因表达分析扩展到 ...; 个人分类: 科普|1594 次阅读|没有评论

利用模糊聚类揭示基因调控网络动态: 张俊鹏 2026-2-9 18:28; 利用模糊聚类揭示基因调控网络动态高通量测序技术通过实现全基因组基因表达的探究和对调控相互作用的深入评估，重塑了生物系统研究，促成了基因间相互作用的机制假说。早期方法聚焦于静态基因调控网络（ GRNs ）。单细胞和空间（转录组学）技术的快速发展，使研究焦点从样本范围的平均转向基于细胞异质性和 ...; 个人分类: 科普|1493 次阅读|没有评论

scPSS：量化单细胞转录组数据中的病理进展: 张俊鹏 2026-2-4 10:55; scPSS ：量化单细胞转录组数据中的病理进展测量健康与疾病状态之间细胞状态转变的能力，对于理解疾病机制和进展至关重要。单细胞数据集和大规模参考图谱的日益普及能够比较不同条件下的细胞状态。然而，现有工具缺乏识别与参考状态显著变化的细胞群体的能力 —— 这是准确疾病特征分析的关键方面。 &nb ...; 个人分类: 科普|1612 次阅读|没有评论

高维介导分析中的大规模推断: 张俊鹏 2026-2-2 19:42; 高维介导分析中的大规模推断介导分析是解读基因组关联研究（ GWAS ）中疾病遗传关联背后的生物学机制的关键工具。通过弥合遗传变异与临床结局之间的差距，介导分析揭示了中间通路并阐明因果关系。随着 GWAS 持续揭示大量遗传关联，将这些发现转化为精准医疗和治疗开发的可作洞见变得愈发重要。例如，吸 ...; 个人分类: 科普|1693 次阅读|没有评论

自闭症谱系障碍中的统计学习研究进展: 张俊鹏 2026-1-31 13:50; 自闭症谱系障碍中的统计学习研究进展自闭症谱系障碍（ ASD ）的特点是持续存在社交情感互惠的缺陷，以及存在局限性和重复行为和兴趣。在利用可靠的时间关系来指导未来学习和行为的能力方面的差异 —— 即预测 —— 已被提出是自闭症表型的显著贡献者；这一假设被称为自闭症中的预测障碍（ PIA ）。然 ...; 个人分类: 科普|1600 次阅读|没有评论

scAMVIB：利用自适应多视角信息瓶颈进行多组学数据聚类: 张俊鹏 2026-1-31 13:46; scAMVIB ：利用自适应多视角信息瓶颈进行多组学数据聚类在多细胞生物中，细胞多样性源自单个祖细胞，通过分子和遗传调控机制产生，尽管体细胞谱系之间存在相同的基因组。这种现象被称为细胞异质性，表现为不同分化细胞群体中独特的表型和功能状态。单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）已成为一项变革性 ...; 个人分类: 科普|1414 次阅读|没有评论

CoFormerSurv：用于多组学生存分析的协同Transformer: 张俊鹏 2026-1-28 10:23; CoFormerSurv ：用于多组学生存分析的协同 Transformer 生存分析利用多个解释变量来预测事件发生的时间，这一直是生物医学研究领域的热门话题。生存分析的主要挑战是事件时间数据高度偏斜，有些事件发生在中位数之外，以及因失访或研究终止而导致的审查现象。临床上，癌症患者的生存分析仍主要依赖低维 ...; 个人分类: 科普|1143 次阅读|没有评论

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