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World File Search System单细胞
人胎盘中的单细胞转录组研究
人胎盘是支持胎儿发育的母亲和胎儿之间的复杂且异质的器官接口。对胎盘结构成分的改变与各种妊娠并发症有关。在正常和患病的胎盘中揭示了各种胎盘细胞类型之间的异质性，以及在胎盘细胞群体中阐明分子相互作用，在过去的几年中，已经采用了一种称为单细胞RNA-Seq（或SCRNA-SEQ）的新基因组技术。在这里，我们回顾了SCRNA-SEQ技术的原理，并总结了胎龄以及妊娠并发症（例如早产出生和先兆子痫）在SCRNA-SEQ水平上的最新人体胎盘研究。我们列出了用于公共使用的计算分析平台和资源。最后，我们讨论了胎盘单细胞研究的未来感兴趣领域，以及完成它们所需的数据分析。繁殖（2020）160 R155 – R167
scrnaseq：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>7 Bhaduri Organica Suitata。 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个对接Anescdata。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>7 Bhaduri Organica Suitata。 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个对接Anescdata。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>8个对接Anescdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 BunishSpcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 CampbellbrainData。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Chenbraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个反机分子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 Darmanisbraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 erccspikeinconenentations。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Ernstsermatogentesisdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 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>20 Grunhscdata。 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>21 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>22 Heorganatlasda。 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 Hermannstattotonesissdata。 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 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>25 Jessabraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 Kolodziejczykescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 Kotliarovpbmcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 Lamannobraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 Lawlorpancreasdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 Ledergormyelomadata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 lengescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34个列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35个列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35星期一。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 MacCoretinadata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 mairpbmcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 MarquesbrainData。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 Messmerescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 Muraropancreasdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 Netorowahscdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 Nowawskiciceortexdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 Paulhscdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45波兰人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 Pollngliadata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47个重新效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48重新处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 RichardCelldata。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5149 RichardCelldata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51
标题单细胞发现M6A RNA修改...
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2023年12月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.12.06.570314 doi：Biorxiv Preprint
单细胞 DNA 扩增子测序揭示克隆......
T 细胞急性淋巴细胞白血病 (T-ALL) 是一种侵袭性白血病，最常见于儿童，其特征是在诊断时存在少量染色体重排和蛋白质编码区 10 至 20 个体细胞突变。大多数 T-ALL 病例都含有 NOTCH1 中的激活突变以及与激酶信号传导、转录调控或蛋白质翻译有关的基因突变。为了更深入地了解诊断和治疗期间的克隆异质性水平，我们使用 Tapestri 平台进行单细胞靶向 DNA 测序。我们设计了一个定制的 ALL 面板，并获得了精确的单核苷酸变异和小插入-缺失突变，需要 305 个扩增子，覆盖每个样本和时间点约 4400 个细胞中的 110 个基因。对 8 名 T-ALL 患者的 25 个样本共分析了 108 188 个细胞。我们通常在诊断时观察到一个主要克隆（> 35% 的细胞），伴随几个次要克隆，其中一些克隆占细胞总数的不到 1%。四名患者有 > 2 个 NOTCH1 突变，其中一些存在于次要克隆中，表明在发育中的 T-ALL 细胞中获得 NOTCH1 突变的压力很大。通过分析纵向样本，我们检测到残留的白血病细胞和克隆的存在和克隆性质，这些细胞和克隆在诊断时存在较少，在疾病后期发展为临床相关的主要克隆。因此，单细胞 DNA 扩增子测序是一种灵敏的检测方法，可用于检测 T-ALL 中的克隆结构和进化。（Blood . 2021;137(6):801-811）
单细胞分辨率的胶质母细胞瘤异质性
疫苗开发策略已经从将整个生物体用作免疫原转变为单个抗原，而进一步转向了表位。由于表位是抗原的相对微小且具有免疫学相关的部分，因此它具有刺激更健壮和特定的免疫反应的潜力，同时导致最小的不良反应。结果，疫苗开发的最新重点是开发可以靶向多种毒力机制的多诊断疫苗。相应地，我们设计了多种作用疫苗候选B（多-B细胞表位免疫原）和CTB-B（辅助 - 霍乱 - 霍乱毒素亚基B（CTB） - 与S. aureus相连。设计的疫苗由八个特征良好的金黄色葡萄球菌毒力因子的B细胞表位段（20-mer）组成，即CLFB，FNBPA，HLA，HLA，ISDA，ISDA，ISDB，ISDB，LUKE，LUKE，SDRD和SDRE连接。使用Freund>的C57BL/6小鼠表示设计的疫苗
单细胞基因组学在人类遗传学中的作用
摘要 单细胞测序是一种强大的方法，可以以细胞分辨率检测人类发育过程中的遗传变异及其表型后果。人类从单细胞受精卵开始，经过分裂和分化发育成多细胞生物。在受精前和发育过程中，细胞基因组获得数百个突变，这些突变会沿着细胞谱系传播。无论是生殖系突变还是体细胞突变，其中一些突变可能具有显著的基因型影响，并导致系统性或局限于组织的细胞表型病变。单细胞测序能够以细胞分辨率检测和监测基因型及其随之而来的分子表型。它提供了强大的工具来比较“正常”和“患病”条件下的细胞谱系，并建立基因型-表型关系。通过保留细胞异质性，单细胞测序与批量测序不同，它甚至可以检测正常组织中微小的患病细胞亚群。事实上，以细胞分辨率表征活检可以提供疾病的机制视图。虽然单细胞方法目前主要用于基础研究，但可以预期这些技术在临床中的应用可能有助于检测、诊断并最终治疗罕见遗传疾病以及癌症。这篇综述文章概述了人类遗传学背景下的单细胞测序技术，旨在使临床医生能够理解和解释单细胞测序数据和分析。我们讨论了最先进的实验和分析工作流程，并强调了当前的挑战/局限性。值得注意的是，我们重点关注该技术在人类遗传学中的两个潜在应用，即使用单细胞功能基因组学注释非编码基因组和使用单细胞测序数据进行计算机变体优先级排序。
Illumina单细胞3'RNA准备训练包
还建议在用户指南中查看“ PipSeq Dry Bath操作”指令，以了解如何在不同的干浴协议之间进行更改以及如何为每个程序手动设置盖子模式（请参阅用户指南第3.2.3节）。选择程序时不会自动设置盖模式。您必须选择正确的程序，然后选择“编辑”，然后使用编辑屏幕底部的“ Lidmode”按钮，以切换到正确的盖子模式设置。“ +5.0”设置用于细胞裂解（程序A），“ 105”设置用于核裂解（程序B）和cDNA合成（程序C）。选择“保存/返回”以返回操作屏幕。另外，请确保将正确的管块安装在干浴中以用于使用的套件（T2/T10的0.5 ml管块，T20的1.5 ml管块，T100的5 ml管块）。
PipSeq™V T10 3ʹ单细胞RNA试剂盒
1。简介4 1.1。协议正时4 1.2。PipSeq平台概述5 1.2.1。pipseq v t10 3ʹ捕获和条形码套件5 1.2.2。PIPSEQ V通用入门设备套件6 1.2.3。pipseq v t10 3ʹ捕获和条形码消耗品套件6 1.2.4。PIPSEQ V T10 3 capture＆Barcoding环境套件7 1.2.5。pipseq v t10 3ʹ捕获和条形码-20℃套件7 1.2.6。PIPSEQ V T10 3 capture＆Barcoding -80℃套件7 1.2.7。PIPSEQ V库准备套件8 1.2.8。PIPSEQ V库准备环境套件8 1.2.9。pipseq v库准备-20℃套件8 1.3。第三方试剂，设备和消耗量要求8 1.3.1所需的第三方试剂8 1.3.2所需的第三方消耗量9 1.3.3。所需的第三方设备10 1.3.4。PIPSEQ兼容替代RNase抑制剂10 1.4协议注释指南11 2。最佳实践11 2.1。使用RNA 11 2.2。使用PCR产品12 2.3。离心步骤12 2.4。热环状盖压力13 2.5。单元格载13 3.Pipseq设备准备13 3.1。PipSeq Vortexer操作13 3.2。Pipseq干浴操作14 3.2.1。Pipseq Dry Bath 14 3.2.2。Pipseq干浴盖设置和控制14 3.2.3。Pipseq Dry Bath Control 15 3.2.4。pipseq干浴协议16 4。样品制备17 4.1。细胞制备17 4.1.1与固定细胞一起工作19 4.2。核制剂20 4.2.1。核分离20 4.2.2。使用固定核21 4.2.3。核悬浮缓冲液制备21 5。PIPSEQ V T10协议22 5.1。捕获和裂解22
调节DNA的单细胞映射：蛋白质相互作用
由染色质结合因子（包括转录因子（TFS）和染色质重塑剂）策划的调节控制是负责维持细胞身份，执行细胞功能并响应环境刺激的基因表达程序的基础。这些DNA：蛋白质相互作用是通过表观遗传特征1引导的，例如组蛋白修饰和DNA甲基化（DNAME），它们建立染色质景观，调节特定因子的结合，从而根据细胞的需求雕刻功能基因组。重要的是，表观遗传失调与疾病，癌症和衰老的细胞功能障碍有关，在该疾病，癌和衰老中，异常染色质景观会改变TFS 2的结合景观，从而改变了细胞3的正常生物学过程。因此，了解TF跨不同