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揭秘阿尔茨海默病：单细胞测序和空间转录组学的见解
阿尔茨海默病 (AD) 是一种以认知能力下降为特征的神经退行性疾病，主要影响记忆力和执行功能。本综述重点介绍了单细胞测序和空间转录组学的最新进展，这些进展为 AD 的细胞异质性和神经免疫机制提供了详细的见解。本综述讨论了了解复杂细胞相互作用以确定新的治疗靶点和生物标志物的必要性。单细胞测序通过在单个细胞水平上绘制基因表达图谱，揭示了导致神经炎症和神经退行性的不同小胶质细胞和星形胶质细胞状态，彻底改变了我们的认识。这些技术揭示了与疾病相关的小胶质细胞亚群和与 AD 风险基因相关的基因表达变化，这对于开发靶向疗法至关重要。总之，将单细胞和空间转录组学与其他组学数据相结合对于全面了解 AD 至关重要，为个性化医疗铺平了道路。持续的跨学科合作对于将这些发现转化为有效的治疗方法、改善患者预后至关重要。
不定代理检测的转录组工作流
不定代理是任何生物产品生产面临的几个关键挑战之一。在检测QPCR技术或实时模型的应用等不定代理中的当前最佳实践已被认为是不充分的。PCR和可比较的技术是高度准确的，但靶向固定的生物集；他们无法可靠地涵盖所有代理商的范围。体内分析昂贵，耗时，并且与三个RS（替代，减少和精致）原理发生冲突。已经提出了下一代测序（NGS）作为两种方法的替代方案，但在确定真实检测方面遇到了困难。为了更好地提高NGS在不定代理检测中的位置，ATCC的测序和生物信息学中心通过关注传统方法的优势，开发了一种NGS方法来减轻NGS的劣势。我们的方法是多层的，以说明测序和分析偏见，包括：
阿尔茨海默氏病的遗传和零星形式的空间和单核转录组分析
阿尔茨海默氏病（AD）的发病机理取决于环境和可遗传的因素，其分子病因仍然不清楚。在这里，我们提出了对后期发作的零星AD和唐氏综合症（DSAD）的空间转录组（ST）和单核转录组调查。研究DSAD提供了一个机会，可以增强我们对AD转录组的理解，并可能弥合遗传小鼠模型和零星AD之间的差距。我们确定了可能是皮质层依次限定病理积累的转录组变化。空间共表达网络分析揭示了短暂性和区域限制的疾病过程，包括在皮质上层层中失调的神经胶质炎症程序，与AD遗传风险和淀粉样蛋白相关的过程有关。细胞 - 细胞通信分析在信号网络失调中进一步上下文化了该基因程序。最后，我们从淀粉样蛋白AD鼠标模型中生成了ST数据，以识别具有构象上下文的淀粉样蛋白淀粉样蛋白 - 淀粉样蛋白转录组的变化。
单核转录组学揭示了分化...
抽象骨再生是由骨骼干/祖细胞（SSPC）介导的，这些细胞主要是从骨损伤后从骨膜中募集的。骨膜的组成以及SSPC激活和分化的步骤仍然很少理解。在这里，我们在骨修复的早期阶段（https://fracture-repair-atlas.cells.ucsc.edu）生成了骨膜和骨折部位的骨膜的单核图谱。我们鉴定出表达干性标记物（PI16和LY6A /SCA1）的骨膜SSPC，并通过采用损伤诱导的纤维生成细胞（IIFC）命运来应对骨折，然后在经历骨生成或软骨发生之前。我们分别鉴定了与IIFC相关的不同基因核，以及它们的参与术分别涉及Notch，Wnt和昼夜节律时钟信号传导。最后，我们表明IIFC是骨折环境中旁分泌信号的主要来源，这表明该瞬时IIFC种群在骨折愈合过程中起着至关重要的旁分泌作用。总体而言，我们的研究提供了骨折愈合的早期阶段的完整时间地形，以及骨膜SSPC对损伤的动态反应，从而重新定义了我们对骨骼再生的了解。
三种侵入性昆虫物种的基因组和转录组序列数据
SAMN42831079 SRR30002755 Cp WGS 2,336,698 35,334,168,532 82.27 99.97 SAMN42831080 SRR30002754 Cp RNA-seq 74,625,830 11,105,068,576 35.60 82.67 SAMN42831081 SRR30002753 Cp RNA-seq 58,079,426 8,628,250,664 35.65 74.15 SAMN42831082 SRR30002764 Cp RNA-seq 71,460,408 10,610,626,515 35.60 68.61 SAMN42831083 SRR30002763 CP RNA-SEQ 54,014,740 8,019,510,478 35.60 84.22 SAMN42831084 SRR30002762 CP RNA-SESCP RNA-SEEQ 125,597,334 18,555555555555555555555555555,55555555,555599332.399999999999999999999999999990990年3月3日SAMN42831085 SR30002761 CP RNA-SEQ 66,358 9,926,612 35.65 84.51 SAMN42831072 SRR30002766 LO WGS 1,951,868 RNA-seq 44,803,922 6,693,029,521 35.55 58.32 SAMN42831074 SRR30002760 Lo RNA-seq 77,860,552 11,532,876,985 35.70 77.17 SAMN42831075 SRR30002759 Lo Hi-C 90,074,518 13,511,177,700 35.56 96.98 SAMN42831076 SRR30002758 TS WGS 1,260,730 14,430,962,962,962,962,828 84.60 99.98 8,895,621,390 35.55 36.92 SAMN42831078 SRR30002756 TS RNA-SEQ 94,062,578 13,956,137,243 35.65 73.33表2：阅读设定的统计数据，包括质量评估，包括质量评估。cp = Cydalima Perspectalis; lo = leptoglossus 69
将脂质组学与靶向，单细胞和空间转录组学的整合定义了结肠癌中未解决的促炎状态
一个世纪前的抽象背景，Virchow提出癌症代表着长期发炎，愈合较差的伤口。正常的伤口愈合由炎症的暂时阶段表示，然后是前分辨率阶段，前列腺素（PGE2/PGD2） - 诱导的“脂质类切换”产生炎症 - 猝灭脂肪素（LXA4，LXB4，LXB4）。目的我们探讨了结直肠癌（CRC）中的脂质失调是否由无法解决炎症的驱动。设计，我们对40个人类CRC和正常配对样品进行了液相色谱和串联质谱法（LC – MS/MS）分析，并对81个人CRC和正常配对样品进行定量分析。我们将脂质组学，定量逆转录PCR，大规模基因表达和空间转录组学与公共scrnaseq数据进行了整合，以表征产生和修饰脂质介质的基因的模式，表达和细胞定位。针对目标的定量LC – MS/MS的结果证明了促炎性介质的明显失衡，缺乏解决脂质介质的缺乏。在肿瘤中，我们观察到了蛛网膜酸衍生物的显着过表达，编码其合成酶和受体的基因，但是产生促促促脂质酶的基因表达不佳以及由此产生的脂氧蛋白（LXA4，LXA4，LXB4）和相关受体。这些结果表明CRC是可能与PGE2/PGD2水平不足或无效水平有关的脂质类切换的乘积。这些观察结果为“分辨率医学”铺平了道路，这是一种新型的诱导或提供的治疗方法结论我们表明，CRC肿瘤的脂质组谱表现出独特的促炎性偏置，其内源性分辨介质因脂质类切换有缺陷而缺乏。
通过整合代谢组学和转录组学发现糖尿病视网膜病变的潜在生物标志物
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学习单细胞转录组学数据的多细胞表示可以表征患者水平疾病状态
单细胞RNA-SEQ（SCRNA-SEQ）已成为研究Human生物学和疾病的重要工具。大量SCRNA-SEQ数据集和先进的机器学习技术的可用性最近驱动了单细胞基础模型的开发，这些模型可根据表达配置文件提供信息丰富且通用的单元格代码。但是，要了解疾病状态，我们需要考虑整个组织生态系统，同时考虑许多不同的相互作用细胞。在这里，我们通过产生从用Scrna-seq的多细胞表达上下文得出的患者水平表示来应对这一挑战。我们开发了Pascient，这是一种新型模型，采用多级表示学习范式，并在单个细胞和基因水平上提供了重要的分数，以跨多种细胞类型的细胞类型和基因程序进行细粒度分析，并提供给定疾病的特征。我们使用pastient来学习来自5,000多名患者的2430万个细胞的大规模SCRNA-SEQ ATLA中的疾病模型。全面而严格的基准测试表现出疾病分类中帕斯特的优越性及其多个下水道应用，包括降低维度降低，基因/细胞类型的优先考虑和患者亚组发现。
人类生命周期内前额叶皮层的单细胞转录组图谱
附属机构 1 疾病神经基因组学中心，2 弗里德曼脑研究所，3 精神病学系，4 遗传学和基因组科学系，5 神经科学系，6 人工智能与人类健康系，纽约州纽约市伊坎西奈山医学院，邮编 10029，美国，7 匹兹堡大学医学院精神病学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 8 精准医学和转化治疗中心，9 精神疾病研究、教育和临床中心 VISN2，詹姆斯 J. 彼得斯 VA 医疗中心，纽约州布朗克斯，美国。10 美国马里兰州贝塞斯达国家心理健康研究所-内部研究项目人类大脑收集核心。11 PsychAD 联盟。 *这些作者对这项工作做出了同等贡献# 通信至：KG（kiran.girdhar@mssm.edu）和 PR（panagiotis.roussos@mssm.edu）
单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础
在空间测量多模式数据的能力中，可以为在转录，翻译和代谢水平上全面探索分子调节的前所未有的机会，以获取对基于健康和疾病的细胞活动的见解。但是，目前缺乏分析工具来整合不同空间 - 词素数据模式的互补信息，尤其是在空间代谢组学数据方面，这变得越来越宝贵。我们介绍了SPAMTP，这是一种多功能软件，该软件实现了空间代谢组学和转录组学数据的端到端集成分析。基于R，SPAMTP Bridges处理功能，用于来自Cardinal的代谢组学数据，并在Seurat中实施了以用户友好的细胞为中心分析。此外，SPAMTP的综合分析管道涵盖（1）自动质量到电荷比（M/Z）代谢物注释； （2）广泛的基于代谢物的下游统计分析，包括差异表达，途径分析和相关分析； （3）综合空间词分析； （4）一套可视化函数。为了灵活性和互操作性，SPAMTP包括用于数据导入/导出和对象转换的各种功能，从而可以与其他R和Python软件包无缝集成。我们证明了SPAMTP通过分析两个生物系统来吸引新的生物学理解的实用性。我们认为，该软件和实施方法将广泛用于空间多媒体和空间代谢组学分析中。