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World File Search System单细胞
CLC单细胞分析模块
工具可用于质量控制和归一化，降噪和特征选择，聚类，细胞类型预测和差异表达。UMAP和TSNE图可以用簇，预测的细胞类型或单个基因的表达覆盖。标记基因可以通过分析差异基因表达和从表达图中收集信息来鉴定。或者，可以从预先标记的细胞中训练细胞类型的分类器。提供了两个预训练的分类器，可以扩展。此外，可以为包括剪接和未切片的读数在内的数据进行速度分析，并产生交互式相位肖像图。此外，预测单个细胞未来状态的高维矢量被添加到降低降低图中。提供的工作流很容易
基于变压器的单细胞语言模型
变形金刚在自然语言处理中取得了显着的成就，它是其出色的并行处理能力和高度灵活的注意力机制。另外，已经提出了基于变压器的越来越多的研究来对单细胞数据进行建模。在这篇评论中，我们尝试系统地总结基于变形金刚的单细胞语言模型和应用程序。首先，我们提供了有关变压器的结构和原理的详细介绍。然后，我们重新查看单细胞数据分析的单细胞语言模型和大型语言模型。此外，我们还探索了单细胞语言模型在下游任务中的数据集和应用，例如批处理，细胞聚类，细胞类型注释，基因调节网络推断和扰动响应。此外，我们讨论了单细胞语言模型的挑战，并提供了有前途的研究指示。我们希望这篇评论将成为对对单细胞语言模型的方向感兴趣的研究人员的最新参考。
Illumina单细胞3'RNA准备
Illumina单细胞3'RNA Prep使用基于涡旋混合器的简单方法，该方法可以有效地扩大研究量表。要处理更多的单元，您可以使用较大的管道管。这是一种满足广泛研究要求的解决方案，从先前的研究或细胞多样性项目到复杂的组织分析，通过广泛处理数十万到数十万个细胞。1当前提供的每个套件可以分析的每个样品的最大电池数为2,000 T2套件，10,000 T10套件，20,000 T20套件和100,000 T100套件。的增强细胞吞吐量可以增加找到稀有细胞类型的可能性（图5）。还支持96个唯一的双索引（UDI），因此您可以同时处理大量样品与样品多路复用（表2）。
单细胞水平的群体多样性
群体规模的单细胞基因组学是一种揭示遗传和细胞变异之间错综复杂联系的变革性方法。这种方法由尖端实验方法论推动，包括高通量单细胞多组学的发展以及多重环境和遗传扰动方面的进展。研究自然或合成遗传变异在细胞环境中的影响，可以深入了解遗传和环境在塑造细胞异质性方面的相互影响。计算方法论的发展进一步使得分子变异的详细定量分析成为可能，为研究随机、细胞间和个体间变异的各自作用提供了机会。未来的机会在于利用长读测序、改进与疾病相关的细胞模型以及采用预测和生成机器学习模型。这些进步有可能更深入地了解人类分子特征的遗传结构，这反过来对理解人类疾病的遗传原因具有重要意义。
Tapestri 单细胞多组学平台
Tapestri Pipeline 和 Tapestri Insights 软件解决方案提供针对单细胞 DNA 和蛋白质分析优化的简化生物信息学工作流程。从序列导入到数据分析和可视化，所有这些都以用户友好的体验打包在一起，我们的交钥匙分析解决方案可确保您获得有意义的见解，从而推进您的研究。
灵感的单细胞多组件和免疫轮廓4 ...
Jangkeun Kim Loy 7，Begum Mathyk 8，Khiem Nguyen 6，Christ A. Ryon 1，Namita Damle 1， 9,10,11，Christopher R. Chin 2:16，Jonathan Foox 1.2，Candrima 17,18、13,18、13、13、13： 12，Saravanan Ganesan 4,22，Iwijn de Vlaminck 7，M。M. M. M. 4,22，Darko Parisic 4,22，Daniel A. Winer 6,23,25,26，Sarta R. Zwart 27，Brian E. Crucian 28，Scott M. Matthew 21，David Furman 6,29.30 **，克里斯托弗EJangkeun Kim Loy 7，Begum Mathyk 8，Khiem Nguyen 6，Christ A. Ryon 1，Namita Damle 1， 9,10,11，Christopher R. Chin 2:16，Jonathan Foox 1.2，Candrima 17,18、13,18、13、13、13： 12，Saravanan Ganesan 4,22，Iwijn de Vlaminck 7，M。M. M. M. 4,22，Darko Parisic 4,22，Daniel A. Winer 6,23,25,26，Sarta R. Zwart 27，Brian E. Crucian 28，Scott M. Matthew 21，David Furman 6,29.30 **，克里斯托弗E
从细菌来源生产单细胞油
儿童和青少年。胰岛素是该系统最重要的代谢调节剂。如1型糖尿病患者所观察到的那样，绝对胰岛素缺乏症是这种失调和改变的主要原因。几项已发表的研究表明，升高的HBA1C和低血糖控制是这种异常代谢状态的主要因素。相反，研究还表明，良好的血糖控制具有基底胰岛素治疗方案或胰岛素泵可以通过恢复正常生长来改善糖尿病状态。因此，此观点综述着重于1型糖尿病患者生长异常的这些重要方面，并得出结论，医疗保健政策制定者应采用多学科团队方法制定近距离监测计划和系统，以防止进一步的糖尿病与糖尿病相关的生长并发症。关键字：生长激素；自身免疫1型糖尿病；胰岛素像生长因子1； HBA1C; IGF结合蛋白； somatomedin
公共单细胞RNA-seq数据集的收集
螺丝包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个backercelldata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 5 Bachmarydata。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 Baronpancreasdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 Bhaduri Organosata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 BuzzersCdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 BunishSpcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 CampbellbrainData。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Chenbraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 countrccmolecules。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Darmanisbraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 erccspikeinconenentations。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Ernstsermatogenessdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 Gilaihdihscdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 Grunthscdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 Grunpancreasdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Heoriangataladata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 Hermann Schatatogenesisdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 Hucortexdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 Jessabraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 Kolodziejczykescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 Kotliarovpbmcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 Lamannobraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 Lawlorpancreasdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 Ledergormyelomadata。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 35 lengescdata。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。34 Ledergormyelomadata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 lengescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36个列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37个列表路径。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38个列表。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 lunspikeisa。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 MacOS Recordinadata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 mairpbmcda。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 MarquesbrainData。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 Messmerescdata。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4442 MarquesbrainData。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 Messmerescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
使用电感耦合进行单细胞元素分析...
微量金属对所有生物体的生长都至关重要。了解这些微量金属在新陈代谢中的作用对于维持生物体的稳定状态至关重要。此外，由于各种污染，人类还面临着各种有害重金属的不断接触。总的来说，这些方面导致了分析技术领域的研究和发展，这些技术可以帮助确定我们细胞中这些微量金属的含量。电感耦合等离子体质谱 (ICP-MS) 是一种分析技术，用于分析各种样品（包括生物样品）中的元素组成。近年来，单细胞 ICP-MS (scICP-MS) 技术已广泛应用于医学和生物领域，用于分析细菌、真菌、微生物、植物和哺乳动物中的单个活细胞。scICP-MS 的样品引入系统由传统的气动雾化器和总消耗喷雾室组成。气动雾化器将样品（细胞悬浮液）液体转化为雾气。虽然使用雾化器的传统 scICP-MS 分析对于酵母细胞的传输效率达到 10%，但由于哺乳动物细胞的脆弱性，它无法用于哺乳动物细胞。众所周知，化学固定可以增强哺乳动物细胞的强度，但它会极大地影响元素含量，导致分析不准确。因此，需要开发一种不会对哺乳动物细胞造成任何损害的样品引入系统。为此，来自日本的一组研究人员现已证明微滴发生器 (µDG) 作为样品引入系统的潜力，可用于高效定量分析哺乳动物细胞的元素。该团队由日本千叶大学药学研究生院的助理教授 Yu-ki Tanaka 以及 Hinano Katayama 女士、Risako Iida 女士和 Yasumitsu Ogra 教授组成，他们将 µDG 引入 ICP-MS 的样品引入系统，表明该系统能够准确地进行元素分析。他们的研究成果于 2024 年 12 月 2 日发表在《分析原子光谱杂志》第 40 卷上。Tanaka 博士进一步阐述道：“到目前为止，scICP-MS 已应用于细菌、真菌、植物细胞和红细胞。我们将 scICP-MS 技术的潜力扩展到哺乳动物培养细胞，开发了一种用于测量哺乳动物培养细胞中元素含量的强大分析技术。”在研究中，研究人员使用了两种样品引入系统进行颗粒和细胞样品分析。第一个是传统系统，包括同心玻璃雾化器和总消耗喷雾室。另一个系统包括插入制造的 T 形玻璃管道中的 µDG，玻璃管的一端连接全消耗雾化室，另一端连接ICP炬管。研究人员发现，使用µDG后，细胞运输效率大幅提高。此外，他们还估算了K562细胞（也称为人类慢性粒细胞白血病K562细胞）中的镁、铁、磷、硫和锌，发现µDG保持了细胞的原始结构，而传统系统通常会改变细胞的结构。因此，它非常适合单细胞元素分析，因为它不会影响细胞的结构，从而可以高效地检测细胞。“我们的
单细胞免疫学如何受益于微流控技术
摘要 免疫系统是一个复杂的专门细胞网络，它们协同工作，抵御入侵病原体和组织损伤。该网络的失衡通常会导致过度或缺失的免疫反应，从而导致过敏、自身免疫性疾病和癌症。许多机制及其调节仍不清楚。免疫细胞高度多样化，免疫反应是大量分子和细胞在时间和空间上相互作用的结果。传统的批量方法通常容易因返回群体平均结果而错过重要细节。免疫学需要测量单个细胞并研究免疫细胞与其环境的动态相互作用。微系统和微工程领域的进步催生了微流控领域及其在生物学中的应用。微流控系统能够精确控制飞升到纳升范围内的小体积。通过控制装置的几何形状、表面化学和流动行为，微流体技术可以为具有时空控制的单细胞研究创建精确定义的微环境。这些特性对于单细胞分析非常有利，也使微流体装置成为研究复杂免疫系统的有用工具。此外，微流体装置可以实现高通量测量，从而能够对复杂系统进行深入研究。微流体技术已用于广泛的生物学应用，从单细胞基因组学、细胞信号传导和动力学到细胞 - 细胞相互作用和细胞迁移研究。在这篇综述中，我们概述了最先进的微流体技术、它们在单细胞免疫学中的应用、它们的优点和缺点，并对单细胞技术在研究和医学中的未来进行了展望。