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拟南芥转录因子结合位点与转录起始位点的语法
对TFBS间距配置的比较分析以及相对于体内TSS和体外实验条件的距离。tfs分为Y轴的家庭和类，颜色与PlantTF级超类3相对应。TSS以0 bp为中心，并均匀地定向右侧。每行右侧的数字表示分析中使用的样本数量。浅灰色颜色的行表示相应的TF家族缺乏数据。tfbss以与TSS相同的方向为方向而定，指向右侧的蓝色箭头表示，而相对于TSSS的TFBS朝着相反的方向表示的，用指向左侧的红色箭头表示。plindromic TFBS由紫色钻石表示。颜色的强度反映了平均z得分，固体颜色代表更高的分数和更透明的颜色代表得分较低。
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1 单细胞转录组识别针对患者的...
肿瘤内异质性高和癌细胞群进化是血液系统恶性肿瘤和实体瘤治疗耐药性的主要驱动因素 1–5 。在急性髓系白血病 (AML) 中，大量单细胞基因组分析已在细胞亚群水平上绘制了疾病进展和治疗耐药性的克隆进化过程，并破译了与化疗耐药性、复发和临床结果有关的白血病细胞亚群中的细胞层次和重编程 6–9 。同样，在实体瘤中，高级别浆液性卵巢癌 (HGSC) 患者的克隆分析和纵向取样揭示了进化轨迹，具有与治疗反应相关的不同基因组和形态学特征 10 。尽管有如此丰富的信息，我们仍然缺乏针对化疗耐药亚群的方法，以提高复发患者的二线治疗效果，或通过同时抑制具有足够高效力的多个白血病细胞亚群来避免对一线疗法产生耐药性
整合转录组学和
转移性去势抵抗性前列腺癌 (CRPC) 长期以来被认为与患者死亡相关。在转移器官中，骨是最常见的转移部位，超过 90% 的晚期患者在死亡前 24 个月出现骨转移 (BM)。尽管建议患者使用以双膦酸盐为代表的骨靶向药物治疗 CRPC 的 BM，但患者生存率并未明显改善。此外，由于骨转移患者的免疫抑制状态和对抗雄激素药物的耐药性，免疫疗法和雄激素剥夺疗法的使用受到限制。因此，制定一个安全有效的 CRPC BM 治疗方案仍然至关重要。为此，我们提出了一种针对患者免疫细胞组成差异的多重药物再利用方案。通过整合转录组和基于网络的分析，从 M2 巨噬细胞的角度对已鉴定的候选药物进行排序。同时，利用计算化学和临床试验，通过药物冗余结构过滤，生成了全面的CRPC骨髓候选药物清单，除了已获批临床试验的多西他赛外，还包括炔诺酮、睾酮、薄荷醇和福替尼。本研究从M2巨噬细胞的角度为CRPC骨髓提供了新的方案。不可否认的是，这种多路复用
细胞和空间转录组
使用CellRanger软件套件（v6.1.1）处理测序读数，该读数将读取与人类参考基因组（版本：refdata-Gex-Gex-Gex-Gex-Gex-Gex-grech38-2020-A）保持一致，并最终产生了基因 - barcode Matrix。为了进行质量控制，然后将矩阵导入到r软件包seurat（v4.3.0）中。12为了消除由于随机噪声而识别的基因，排除了少于三个细胞的计数的基因。为了消除次优质的细胞，使用标准（例如基因数量，独特的分子识别剂计数（UMIS），核糖体基因的比例以及线粒体基因的比例）进行过滤。表S2中提供了应用于每个样品的阈值。为了进一步去除双子体，如果通过scrublet（v0.2.3）13> .3预测的双重分数，则将细胞排除在外。
转录后模块化合成受体
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（本版本发布于2024年5月5日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.05.03.592453 doi：biorxiv preprint
转录组测序（RNA-Seq）
转录组测序（RNA-Seq）是一种用于比较样品同类群体的转录组并揭示基因表达的转移的下一代测序方法。RNA-SEQ可以为科学家提供对疾病起步，进展，对环境或治疗干预措施的反应以及更多条件的疾病起步，进展，反应的理解。 通过确定最终可能改变蛋白质表达模式的基因转录水平，转录序列和剪接模式的变化，研究者可以将途径激活与样品之间的表型差异相关联。RNA-SEQ可以为科学家提供对疾病起步，进展，对环境或治疗干预措施的反应以及更多条件的疾病起步，进展，反应的理解。通过确定最终可能改变蛋白质表达模式的基因转录水平，转录序列和剪接模式的变化，研究者可以将途径激活与样品之间的表型差异相关联。
对模型物种的转录调控
单细胞基因组学迅速促进了我们对细胞表型多样性的了解，包括细胞类型和细胞状态。由单细胞/-Nucleus RNA测序（SCRNA-SEQ）驱动，目前正在进行表征广泛的生物和组织的全面细胞图集项目。结果，至关重要的是，发现的转录表型以一致和简洁的方式定义和传播。分子生物标志物在历史上在生物学研究中起着重要作用，从通过表面蛋白表达定义免疫细胞类型到通过其分子驱动因素定义疾病。在这里，我们描述了一种基于机器学习的标记基因选择算法，NS-Forest版本2.0，它利用随机森林特征选择的非线性属性和二进制表达评分方法来发现最小值标记基因表达组合，以最佳地捕获Com-Plete Scrna-Secrna-Seqle-Seqse-Seqseq转录profiles在Com-Plete Scrna-seqs sequeq transcriptions profiles中的细胞类型标识。所选的标记基因提供了一种表达式条形码，既是下游生物学研究的有用工具，也是语义细胞类型定义的必要特征。使用ns-forest来识别人脑中间回发细胞类型的标记基因，揭示了神经元细胞类型同一性中细胞信号传导和非编码RNA的重要性。
