1疾病中心神经基因组学中心,美国纽约州西奈山伊甘医学院。2弗里德曼脑研究所,美国纽约州西奈山的伊坎医学院。3美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。4遗传学和基因组科学系,美国纽约州西奈山伊恩医学院。 5人类脑收集核心,美国国家心理健康研究所研究所,美国马里兰州贝塞斯达。 6 RUSH ALZHEIMER疾病中心,Rush University Medical Center,美国伊利诺伊州芝加哥。 7精神疾病研究,教育和临床中心Visn2,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯。 8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯市。 10人工智能和人类健康部,美国纽约州西奈山伊坎医学院4遗传学和基因组科学系,美国纽约州西奈山伊恩医学院。5人类脑收集核心,美国国家心理健康研究所研究所,美国马里兰州贝塞斯达。6 RUSH ALZHEIMER疾病中心,Rush University Medical Center,美国伊利诺伊州芝加哥。 7精神疾病研究,教育和临床中心Visn2,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯。 8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯市。 10人工智能和人类健康部,美国纽约州西奈山伊坎医学院6 RUSH ALZHEIMER疾病中心,Rush University Medical Center,美国伊利诺伊州芝加哥。7精神疾病研究,教育和临床中心Visn2,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯。 8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯市。 10人工智能和人类健康部,美国纽约州西奈山伊坎医学院7精神疾病研究,教育和临床中心Visn2,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯。8 Psychad Consortium 9 Precision Medicine and Translational Therapeutics中心,James J. Peters VA医疗中心,美国纽约州布朗克斯市。10人工智能和人类健康部,美国纽约州西奈山伊坎医学院
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例,但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战,我们介绍了“ SCSemiprofiler”,这是一个创新的计算框架,将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合,从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度,与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的,“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的,具有成本效益的解决方案,促进了各种生物领域的深入细胞研究。
摘要 - 胰腺导管腺癌(PDAC),占胰腺肿瘤的90%的占90%的特征,其预后不良,5年生存率仅为12%。大多数患者被诊断出患有转移性或局部晚期疾病,只有15%有资格进行治疗切除术。PDAC表现出对化学疗法,靶向疗法和免疫疗法的抗性,这主要是由于其高度异质性肿瘤微环境(TME)。在这项研究中,我们对公开可用的SCRNA,空间转录组学和批量RNA测序数据集进行了整合分析,以研究TME组成和肿瘤结构对PDAC进展,治疗反应,治疗反应和临床结果的影响。我们确定了具有不同细胞组成,功能特征和免疫调节性细胞 - 细胞相互作用的TME亚型。在空间上不同的细胞壁细分市场和基因模块揭示了原发性肿瘤和转移性病变的异质性。发现与患者生存相关的独特集群,为TME生物学及其临床意义提供了新的见解。这些发现强调了整合多摩管方法以揭示PDAC TME复杂性的重要性,并强调了其为治疗策略提供信息并改善患者结果的潜力。
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
纳瓦拉(Navarra),纳瓦拉(Navarra),西班牙。。Sanitialias de Navarra(西班牙Idiwdna。4 Centro 4 Centro 4。马德里,西班牙。。6纳瓦拉的医院,西班牙帕姆普洛纳。 西班牙纳瓦拉。 9 克莱尼卡纳瓦拉大学。 西班牙西班牙。 。6纳瓦拉的医院,西班牙帕姆普洛纳。西班牙纳瓦拉。9克莱尼卡纳瓦拉大学。西班牙西班牙。。
1计算生物学计划,彼得·马卡卢姆(Peter MacCallum)癌症中心,澳大利亚维克帕克维尔市7 2呼吸道疾病,默多克儿童研究所,澳大利亚帕克维尔,帕克维尔,澳大利亚帕克维尔8 3 3 3墨尔本大学,帕克维尔大学,帕克维尔大学,维克,维克,维克,维克,澳大利亚9 4呼吸和睡眠医院澳大利亚VIC帕克维尔12 6 6 6墨尔本大学医学生物学系,澳大利亚帕克维尔大学,澳大利亚帕克维尔13 7 Garvan-Weizmann蜂窝基因组学中心,加尔万医学研究所,新南威尔士州悉尼14号,澳大利亚悉尼14 15 8 8 8 UNW Cellular Genomics Futures Institute,New South Wales,New Southney,New Sydney,Newne of Melbcoltion of Mer Berimol,16澳大利亚爵士。帕克维尔,维克,18澳大利亚19 10 10数学与统计学院,墨尔本大学,帕克维尔,维克,澳大利亚20 21 *同等22#通讯作者23
摘要:单分子测量值提供了对分子过程的详细机械见解,例如在基因组调节中,DNA访问受核小体和染色质机械控制。然而,作用于定义的染色质底物上的核因子的实时单分子观察对于定量和可重复性执行具有挑战性。在这里,我们提出XSCAN(染色质关联的多路复用单分子检测),一种通过同时对核小体库的成像并行化单分子实验的方法,其中每种核小体类型在其核体DNA中携带一个可识别的DNA序列。并行实验。我们使用这种方法来揭示Cas9核酸酶在入侵染色质DNA作为PAM位置的函数时如何克服核小体屏障。
a)综合鼠HFPEF和HFREF(ANGII和MI)成纤维细胞研究的示意图。b+c)综合成纤维细胞的UMAP嵌入,疾病(HF,心力衰竭)与对照(B),研究(C)。d)综合成纤维细胞状态的顶部细胞状态标记表达的概述。e)UMAP嵌入,显示由细胞簇着色的集成的成纤维细胞地图集,即集成的成纤维细胞状态(IFS)。标签指示基于功能表征的可能的成纤维细胞分化。f)基于综合成纤维细胞状态中足迹基因的效果大小(AVG log2折叠变化)的估计途径活动。*后代z得分> 2。g)具有综合成纤维细胞状态标记的细胞外基质基因组的过度代表性分析。使用Benjamini Hochberg校正的超几何测试, *Q <0.05,** Q <0.01,*** q <0.001。