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- 样本特异性共表达网络的贝叶斯推断
- 样本特异性共表达网络的贝叶斯推断 人类大多数性状和疾病并非由单个基因驱动，而是由基因和蛋白质相互作用形成的网络所调控。理解基因在不同条件下如何相互作用和协同工作，是解析细胞过程复杂性和各种疾病中其失调机制的核心挑战。使用“ limma” 或 “voom” 等传统工具进行差异表达分析，使我们能够研究 ...
- 估计7,000 个肿瘤的样本特异性转录网络
- 估计 7,000 个肿瘤的样本特异性转录网络 肿瘤具有异质性，通过克隆进化发展和积累突变，包括驱动癌症的单核苷酸变异（ SNV ）和体细胞拷贝数变异（ SCNA ）。除了肿瘤细胞内变化外，肿瘤在包含免疫细胞、细胞外基质、血管和周围细胞的微环境中发展并被其塑造。这种广泛的异质性要求针对个体患者的异质 ...
- DeepAtlas：一种有效的流形学习工具
- DeepAtlas ：一种有效的流形学习工具 在过去的几十年里，高维数据的收集和分析已成为跨农业、土木工程、环境研究、金融与经济、销售等广泛不同领域的主要主题。高维数据对单细胞基因组学尤其是一个问题，例如单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ），其中我们同时测量数千个基因在数千到数百万个单细胞中的表 ...
- SpaIM：单细胞空间转录组数据插补
- SpaIM ：单细胞空间转录组数据插补 近年来，空间转录组学（ ST ）技术的进步为深入理解空间细胞生态系统提供了新的视角。基于测序的空间转录组学技术，如 10× Genomics Visium 和 Slide-seq ，利用空间索引条形码对组织斑点进行 RNA 测序。与此同时，基于成像的空间转录组学平台，如 NanoStr ...
- STARNet：空间多组学数据中推断基因调控网络
- STARNet ：空间多组学数据中推断基因调控网络 生物组织的形成、模式化和稳态依赖于细胞间的通信和细胞 - 微环境相互作用。不同的组织微区域可以对驻留细胞施加独特的调控密码。例如，相邻的亚区海马体通过不同的调控程序来驱动特化的神经元功能，强调了对一个能描绘特定区域特异性空间解析调控图谱的需求。 ...
- 从癌症驱动到癌症守护：范式转变与临床意义
- 从癌症驱动到癌症守护：范式转变与临床意义 几十年来，癌症研究的主导范式一直围绕着识别特定基因中的体细胞突变，这些突变被称为癌症驱动基因（ Cancer Driver Gene ， CDG ），它们赋予选择性生长优势并启动肿瘤发生过程。这种观点通常被概括为 “ 癌症是一种遗传性疾病 ” ，认为抑癌基因和肿瘤抑制 ...
- LncCE：正常和癌症细胞内特异性高表达lncRNA数据库
- LncCE ：正常和癌症细胞内特异性高表达 lncRNA 数据库 长链非编码 RNA （ lncRNA ）是一类非编码 RNA ，其长度超过 200 个核苷酸，通常不被翻译成蛋白质。 lncRNAs 被广泛公认与多种关键生物学功能密切相关。为了维持组织形态，它们也可能参与癌症进展。 越来越多的研究已经全 ...
- ssGCA：样本特异性网络分析识别肾透明细胞癌免疫治疗反应的基因共表达模式
- ssGCA ：样本特异性网络分析识别肾透明细胞癌免疫治疗反应的基因共表达模式 透明细胞肾细胞癌（ ccRCC ）是肾癌最主要的组织学亚型，在发生转移后具有较高的死亡率。近年来，针对程序性细胞死亡蛋白 1 （ PD-1 ）和程序性细胞死亡配体 1 的免疫检查点抑制剂（ ICI ），无论是单独使用还是与血管 ...
- 单细胞分辨率的多层组学数据中解析状态依赖性免疫特征
- 单细胞分辨率的多层组学数据中解析状态依赖性免疫特征 人类组学技术将生物机制和疾病病理生理学投射到具有不同分辨率的多层矩阵信息中。以胚系遗传变异为基础的整合组学分析利用了分子数量性状基因座（ mQTL ）目录。多层 mQTL 目录协同地回答了变异的功能注释，并填补了从大规模人类疾病遗传学（即全基因 ...
- BaMANI ：贝叶斯多算法因果网络推理
- BaMANI ：贝叶斯多算法因果网络推理 理解变量之间的因果关系在医学、流行病学、经济学、社会科学等领域至关重要，从观察中辨别因果关系对政策制定、干预策略和科学发现具有深远影响。因果推理领域致力于揭示这些关系，为解开观察数据背后复杂的因果网络提供方法论。 Pearl 的开创性工作为因果推 ...
