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- anndataR：提升单细胞转录组学中R和Python的互操作性
- anndataR ：提升单细胞转录组学中 R 和 Python 的互操作性 在单细胞转录组学领域，存在三个主要的分析生态系统： scverse 、 Seurat 和 Bioconductor ，每个生态系统都定义了自己的内存数据格式。 Bioconductor 使用的 SingleCellExperiment 对象和 Seurat 对象，是用 R 实 ...
- CellRefiner：重建空间转录组学的单细胞分辨率
- CellRefiner ：重建空间转录组学的单细胞分辨率 单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）能够以高通量和高分辨率对单个细胞进行剖析，从而实现基因表达异质性和相互作用的新分析。然而， scRNA-seq 方法需要组织解离，并随后丢失空间信息，这对于研究空间限制的细胞间通讯等生物学过程至关重要。相比之下，空 ...
- TFBSpedia：人类和小鼠转录因子结合位点数据库
- TFBSpedia ：人类和小鼠转录因子结合位点数据库 转录因子（ TF ）是能够结合特定 DNA 序列并作为基因表达激活器（或抑制器）的蛋白质。对于人类，已鉴定出约 1600 种 TF ，而小鼠则拥有约 1200 种已知的此类蛋白质。通常， TF 与其他蛋白质（如 RNA 聚合酶 II ）合作，在启动子 ...
- miREA：基于网络miRNA定向富集分析
- miREA ：基于网络 miRNA 定向富集分析 微小 RNA （ miRNA ）是一类小非编码 RNA ，已被证明参与多种生物学过程和疾病进展。具体而言，它们通过与靶标 mRNA 中的互补序列结合，在转录后水平上调控基因表达，主要通过翻译抑制或 mRNA 降解发挥作用。揭示 miRNA 的功能作用对于理解其 ...
- 利用孪生信息进行基因调控网络推断
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- 利用孪生信息进行基因调控网络推断 单细胞水平的基因活性是动态且可变的，即使在同源细胞群体中也导致分子异质性。这反映了转录动态的潜在随机性 —mRNA 通常在细胞中数量很少，它们计数的差异可能有表型后果。由于 mRNA 的产生主要是在 “ 爆发 ” 而不是恒定速率中进行的，因此这种可变性进一步 ...
- 单细胞多组学数据与图主题模型整合
- 单细胞多组学数据与图主题模型整合 生物系统的涌现表型源于复杂的分子相互作用。这些相互作用在基因表达的多个层面发挥作用调控：基因组、表观基因组、转录组和蛋白质组。表征这种调控行为对于研究这些过程至关重要，它是开发药物和靶向个性化医疗策略以及其他转化应用（如药物发现和验证或肿瘤微环境分析）的 ...
- 基因调控网络中建模动态、细胞类型特异性和扰动
- 基因调控网络中建模动态、细胞类型特异性和扰动 基因调控网络（ GRN ）定义了调控成分（如转录因子、序列元件和目标基因）之间的连接，这些成分共同调控基因在特定环境下的时空表达。单细胞多组学测序技术的进步提供了对整个组织和器官系统中细胞异质性和细胞类型组成的分辨率视图，并为在各种生物背景下（ ...
- Driver2Comm：连接癌细胞内源性驱动基因和细胞通讯
- Driver2Comm ：连接癌细胞内源性驱动基因和细胞通讯 肿瘤是一个复杂的细胞生态系统，其发生和发展可归因于癌细胞内源性和外源性因素。内源性因素主要由癌细胞中发生的遗传和表观遗传事件组成，例如驱动基因突变、结构变异以及导致抑癌基因沉默或癌基因激活的表观遗传修饰。一个关键的外源性因素来自肿瘤微 ...
- 从相关性到因果关系：阿尔茨海默病中的细胞类型特异性基因调控网络
- 从相关性到因果关系：阿尔茨海默病中的细胞类型特异性基因调控网络 阿尔茨海默病（ AD ）是一种复杂的神经退行性疾病，其特征是进行性的认知衰退和记忆丧失，是最常见的痴呆形式，预计到 2060 年将影响 1380 万 65 岁以上的美国人。从之前的全基因组关联分析（ GWAS ）中已经揭示了与 AD 相关的许 ...
- SuperCell2.0支持半监督式多模态元细胞图谱
- SuperCell2.0 支持半监督式多模态元细胞图谱 对数十万细胞进行单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）能够深入解析复杂组织的表型特征。在癌症领域，已针对多种肿瘤类型生成大型单细胞图谱，为肿瘤微环境（ TME ）提供了详细图谱。 TME 是一个动态生态系统，它塑造了癌症的进展和治疗反应。最近的技术进步 ...
