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stmmr：具有多模式特征表示的空间分辨转录组学的准确且健壮的空间域识别
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月29日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.02.22.581503 doi：Biorxiv Preprint
单细胞分辨率的计算机空间转录组编辑
动机：生成对抗网络 (GAN) 在文本引导的自然图像编辑方面取得了令人印象深刻的表现。然而，对于具有匹配基因表达和生物医学图像数据的空间转录组学 (ST) 技术，GAN 的类似效用仍未得到充分研究。结果：我们提出了硅基空间转录组编辑，可以实现基因表达引导的免疫荧光图像编辑。使用从正常和肿瘤组织切片中提取的细胞级 ST 数据，我们在 GAN（反转）框架下训练该方法。为了模拟细胞状态转换，我们将编辑后的基因表达水平输入到训练模型中。与正常细胞图像（基本事实）相比，我们成功地模拟了从肿瘤到正常组织样本的转变，并以可量化和可解释的细胞特征来衡量。可用性和实施：https://github.com/CTPLab/SST-editing 。
单核细胞中的细胞因子分析和转录组学定义了Meniere病中的免疫变异 青春期的持续选择性关注 饮食无序饮食与糖尿病自我护理之间的双向关系的认知行为模型，患有1型糖尿病的成年男性 癌症 - UCL发现 通过其MRS代谢物特征对小儿脑肿瘤的表征 通过减少射血分数与心力衰竭的减少和保留的射血分数区分心力衰竭：一种现象学方法 Bayliss -Starling奖演讲：脊髓和皮质伤害性电路的发育生理学 青春期违反直觉科学和数学推理的神经和认知基础 COPD中的心血管疾病和风险：最先进的审查 DNA复制终止期间姐妹染色单体内聚力 T细胞与化学免疫疗法相比 - UCL发现 计算精神病学系列Tobias U. Hauser 心血管疾病知识门户 b''
Meniere病（MD）是一种慢性内耳障碍，其特征是眩晕攻击，感觉性听力损失，耳鸣和听觉饱满感。因此，通过使用转录组分析，我们发现了支持MD炎症病因的广泛证据，我们旨在描述MD的炎症变体。我们对45例定义MD和15个健康对照的患者进行了大量RNASEQ。MD患者根据其基础IL-1β的基础水平分为2组：高和低。使用Exphunter Suite进行了差异表达分析，并使用估计算法XCELL，ABIS和CIBERSORTX评估细胞类型比例。MD患者显示出15个差异表达的基因（DEG）。顶部DEG包括IGHG1（p = 1.64´10-6）和IgLV3-21（p = 6.28´10-3），支持在适应性免疫反应中的作用。细胞因子促填充定义具有高水平IL-1β患者的亚组，具有IL6上调（p = 7.65´10-8）和INHBA（p = 3.39´10-7）基因。来自外周血单核细胞的转录组数据支持高水平IL6和幼稚的B细胞和记忆CD8 + T细胞的MD患者的临床亚组。
定量转录组和表观基因组数据分析
摘要：微阵列和第二代测序技术的出现彻底改变了分子生物学领域，使研究人员能够以全面且具有成本效益的方式定量评估转录组和表观基因组特征。技术进步将这些测序技术的分辨率推向了单个细胞水平。因此，分子生物学研究的瓶颈已从基准台上转移到随后的OMICS数据分析。尽管大多数方法共享相同的一般策略，但最先进的文献通常集中于数据类型的特定方法，并且已经假定了专家知识。但是，在这里，我们旨在通过描述通用工作流程来提供概念性的洞察力（包括开放的染色质分析）数据分析。从一般框架及其假设开始，使用特定数据类型时需要替代或AD数据分析解决方案的需求变得清晰，因此被引入。因此，我们旨在使具有基本OMICS专业知识的读者加深他们对OMIC数据分析中一般策略和陷阱的概念和统计理解，并促进随后发展到更专业的文献。
多组学基因组学和转录组学信息图
在一个实验中研究多个“ eme”可以帮助研究人员获得对信息从基因到蛋白质的运动的宝贵见解，以更好地了解生活的复杂性。1许多多组合组合是可能的，每个组合都具有独特的好处。具体来说，基因组学和转录组学的组合可以揭示出遗传变异及其后果的更完整的情况。虽然基因组从细胞之间保持相同，但转录组可能会变化，从而扩大研究人员的观点。2
比较转录组学揭示了一种针对电离辐射的诱导的新型Tardigrade特异性DNA结合蛋白
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月15日发布的此版本中显示此版本的版权持有人的预印本。 https://doi.org/10.1101/2023.09.08.556854 doi：biorxiv preprint
用多路复用单细胞转录组筛选解码人神经器官的形态学模式
形态剂是直接细胞命运和组织发育的分泌信号分子，用于将神经上皮祖细胞指向整个Central神经系统的离散区域认同。在体外源自多能干细胞的神经组织（神经器官）为研究神经区域化提供了新的模型，但是，我们缺乏对发展中人类神经上皮质量如何对形态学提示进行的全面调查。在这里，我们使用多重的单细胞转录组学筛选产生了形态学诱导的对人神经类动物轴向和区域特异性影响的详细图。我们发现，形态剂的时序，浓度和组合强烈影响器官细胞类型和区域组成，并且该细胞系和神经诱导方法强烈影响对给定形态学条件的反应。我们将浓度梯度施加在多孔板中的浓度梯度或多孔板中的一系列静态浓度，以探索在两种情况下，人类神经上皮如何解释莫尔多的浓度并观察到类似的剂量依赖性剂量依赖性域。总的来说，我们提供了一个详细的资源，该资源支持新的区域化神经器官协议的发展，并增强了我们对人类中枢神经系统模式的理解。
针对基于图像的空间转录组学的准确单分子检测具有弱监督深度学习
图1：一个弱监督的深度学习框架，用于对空间转录组学数据的准确荧光斑点检测。（a）培训数据生成以进行点检测。点标记是通过通过生成建模在一系列常用的经典斑点检测算法中找到共识而产生的。然后使用这些共识标签来训练Polaris的点检测模型。顺序步骤与箭头链接；相关的方法和数据类型与实线链接。（b）示例图像的训练数据生成的演示。斑点位置被转换为编码的检测和距离图，这些检测图指导模型训练期间执行的分类和回归任务。斑点颜色对应于（a）中的注释颜色。（c）示例seq鱼图像的北极星点检测模型的输出。高于默认阈值的回归值设置为零。（b-c）中的回归图像是X和Y指导中平方像素回归的总和。（d）EM方法的示意图，以适合共识点注释创建的生成模型。
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。
植物单细胞/核转录组学的执行，分析和数据存储的最佳实践
1植物生物技术和生物信息学系，根特大学，根特9052，比利时2植物系统生物学中心，根特9052，比利时3 VIB单细胞核心设施，根特9052，比利时4号，4052波茨坦，14476年德国波茨坦6日6洪堡 - 纳弗里蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂伯林，柏林，10115，柏林，德国，柏林7研究院7植物科学研究所，伯恩伯恩大学，伯恩大学3012，瑞士大学，瑞士大学，瑞士8号，生物学系8丹佛斯植物科学中心，圣路易斯，密苏里州63132，美国11分子，蜂窝和发育生物学系密歇根大学，密歇根州安阿伯市，密歇根州安阿伯市，美国密西西比州安阿伯市，美国12 SciLifelab，12 Scilifelab，KTH皇家技术研究院，皇家技术学院，17165 SOLNA，瑞典17165年17165年，瑞典13号植物，帕里斯 - 萨克莱，帕里斯 - 萨里斯 - 帕里斯 - 帕里斯 - 帕里斯 - 贝里斯 - 贝里斯特和艾滋病。法国科学巴黎 - 萨克莱（Sciences Paris-Saclay），GIF-SACLAY 91192，14 DOE-CONCOME基因组研究所，劳伦斯·伯克利国家实验室，伯克利，加利福尼亚州伯克利，加利福尼亚州94720，美国15国家植物分子遗传学的国家关键实验室，CAS CAS CAS CAS卓越植物科学（CEMPS）植物学研究所（CEMP），植物学研究所（SIPP）上海200032，中国16比较开发与遗传学系，麦克斯·普朗克植物育种研究所，德国科隆50829，德国17植物科学与技术部，跨学科植物集团，农业，食品和自然资源学院，密苏里州哥伦比亚大学，哥伦比亚大学，哥伦比亚大学