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通过血管和血管周围细胞分析揭示大脑区域间血脑屏障异质性的特征
血脑屏障 (BBB) 保护大脑并维持神经元稳态。不同大脑区域的 BBB 特性可能有所不同，以支持区域功能，但人们对 BBB 异质性如何发生了解甚少。在这里，我们使用单细胞和空间转录组学将小鼠正中隆起（一种具有天然渗漏血管的脑室周围器官）与皮质进行比较。我们在内皮细胞 (EC) 和血管周围细胞（包括星形胶质细胞、周细胞和成纤维细胞）中发现了数百种分子差异。使用电子显微镜和水基组织透明化方法，我们揭示了这些区域中 EC 和血管周围细胞的不同解剖特化和相互作用模式。最后，我们确定了候选的区域富集 EC-血管周围细胞配体-受体对。我们的结果表明，EC 中的分子特化和独特的 EC-血管周围细胞相互作用都导致了 BBB 功能异质性。该平台可用于研究其他区域的 BBB 异质性，并可能促进中枢神经系统区域特异性治疗的发展。
记忆诊所环境中萎缩异质性和进展的可推广数据驱动模型
记忆诊所患者是代表各种病理衰老的各种病因的异质种群。尚不清楚如先前在阿尔茨海默氏病患者中所描述的那样，在这组老年人中，脑萎缩的时空进展模式是否普遍且具有临床意义。为了揭示不同的萎缩亚型，我们将亚型和阶段推理（持续）算法应用于来自Delcode队列的813名参与者（平均值±标准偏差，年龄= 70.67±6.07岁，女性，52％女性）的基线结构MRI数据（平均值±标准偏差）。参与者的认知能力下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或阿尔茨海默氏症类型的痴呆症（n = 68）的认知认知下降（n = 342），轻度认知障碍（n = 118）或痴呆症（n = 68）。萎缩亚型。PACC-5在长达240周内进行了PACC-5轨迹。测试基线萎缩亚型和阶段是否在明显的认知障碍前预测了临床trajec por，我们分析了PACC-5轨迹和轻度认知障碍者的认知障碍参与者和主观认知能力下降的人。边缘 - 优势和海马育萎缩亚型。边缘 - 主导萎缩造成了内侧颞叶的影响，其次是进一步的颞区，最后是其余的皮质区域。海马比萎缩最初发生在基线时，该亚型与年龄更大，阿尔茨海默氏病生物标志物水平，APOE ϵ4 Carrihersip和宽松的认知障碍有关。
测量和时空异质性分析数字经济发展与农业碳排放性能之间的耦合协调
新的发展模式已经确定了高质量农业和农村发展的持续进步的两个关键途径：数字化和低碳发展。数字经济和农业碳排放性能以及它们的空间和时间异质性是促进数字化和低碳农业的空间协调和可持续发展的关键步骤。本文采用熵值法，SBM模型和耦合协调学位模型来研究数字经济和农业碳发射的耦合协调测量和时空异质性。所使用的数据是2013年至2021年的省面板数据。模拟结果表明，在2013年至2021年之间，所有省份的数字经济都表现出不同程度的增长，但是各省之间数字经济的发展表现出更为明显的分歧趋势。同时，中国的农业碳排放效率表现出波动的上升趋势。发现数字经济的发展和农业碳排放的效率高度耦合。他们的耦合和协调关系显示出下降趋势，随后趋势向上趋势。一般而言，建议我们应该增加对数字基础设施和技术的投资，促进数字农业应用，增强政治指导和财务支持，建立耦合协调机制，并增强农民的数字素养和环境意识。
先前存在的干细胞异质性决定克隆对癌症驱动突变的采集的反应
2。ICREA，加泰罗尼亚研究与高级研究机构巴塞罗那，西班牙10号加泰罗尼亚。11 12 *这些作者对这项工作也同样贡献13＃铅接触：alejo.rodriguez-fraticelli@irbbarcelona.org 14 15摘要：16 17癌细胞，即使患有相同18个突变的患者，癌细胞也显示出广泛的表型变化。原始细胞的差异提供了潜在的解释，但是这些19种测定在传统上依赖于表面标记，缺乏克隆分辨率来区分20个茎和祖细胞的异质子集。为了应对这一21个挑战，我们开发了Strack，这是一个无偏的框架，纵向追踪22个克隆基因表达和膨胀动力学，并在获得23个癌症突变之前和之后。我们研究了两个不同的白血病驱动突变，即DNMT3A-24 R882H和NPM1CA，发现对这两种突变的响应在不同的干细胞状态下均为25个变量。具体而言，通常随时间越来越多的分化26个偏置干细胞可以有效地随两个突变扩展27。npm1c突变令人惊讶地逆转了克隆蛋白的内在偏置28，茎偏置的克隆会引起更加成熟的恶性29个州。我们提出了一个克隆的“反应规范”，其中预先存在的克隆状态30决定了不同的癌症表型潜力。31 32关键字：单细胞，癌症开始，原始细胞，谱系跟踪，DNMT3A，33 NPM1C，克隆造血症，髓样恶性肿瘤34 35 36亮点：37-单细胞在克隆级别的癌症开始（strack）。43 4438-离体扩展文化维持内在和可遗传的HSC异质性。39-预启示性突变增强了高输出干细胞的自我更新，40增加了其生存概率。41-转化突变重编程低输出干细胞命运到更成熟的42个恶性状态。
单细胞基因组中样品级异质性的深层生成模型
单细胞基因组学领域现在正在观察到包括数百个样本和具有复杂设计的队列研究的流行率显着增加。这些数据具有发现样品或组织级表型与细胞和分子组成如何相关的巨大潜力。但是，当前的分析是基于这些数据的简化表示，通过平均跨单元的信息。我们提出了MRVI，这是一种旨在在单细胞水平上实现队列研究的潜力的深层生成模型。MRVI解决了两个基本和相互交织的问题：将样品分为组并评估组之间的细胞和分子差异，既不需要将细胞先验分组为类型或状态。由于其单细胞的透视图，MRVI能够检测出仅在某些细胞子集中表现出的Covid-19和炎症性肠病（IBD）同类中的患者的临床相关分层，从而实现了否则会被忽视的新发现。同样，我们证明了MRVI可以识别具有相似生化特性的小分子组，并评估它们在大规模扰动研究中对细胞组成和基因表达的影响。MRVI可在scvi-tools.org上作为开源。
单细胞RNA测序揭示了在软骨诱导下脂肪组织衍生的间充质干细胞的异质性
这项研究研究了使用基于液滴的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）对脂肪组织衍生的间质 - 干细胞（AT-MSC）如何应对软骨诱导的反应。我们分析了来自对照细胞和细胞的37,219个高质量的转录本，诱导了1周（1W）和2周（2W）。四个不同的细胞簇（0-3），无法通过批量分析，有变化的比例来检测。群集1在对照和1W细胞中占主导地位，而簇（3、2和0）分别在对照，1W和2W细胞中占主导地位。此外，出现的簇中的杂素软骨标志物表达。基因本体论（GO）对关键生物逻辑过程中销售的群集特异性变化（BP）的差异基因的富集分析：（1）群集1表现出与核糖体生物发生和转化性控制有关的GO-BP术语的上调，对维持干细胞和家居特性和家用稳定的术语至关重要。 （2）此外，群集1显示了与线粒体氧化代谢相关的GO-BP项上调； （3）群集3显示了与细胞增殖有关的GO-BP项的上调； （4）簇0和2显示了与胶原原纤维组织和超分子纤维组织相关的GO-BP术语的类似上调。但是，只有群集0显示出与核糖体产生有关的GO-BP项显着下降，这意味着核糖体调节与AT-MSC的分化阶段之间存在潜在的相关性。总的来说，我们的发现突出了异质细胞簇，在增殖和分化之间具有不同的平衡，
将逆增强学习整合到数据驱动的机械计算模型中：一种新的范式来解码癌细胞异质性
细胞异质性是生物学的无处不在，也是成功癌症治疗的主要障碍。已经出现了几种技术，可以沿轴上量化活细胞中的异质性，包括细胞迁移，形态，生长和信号传导。至关重要的是，这些研究表明，细胞异质性并不是细胞控制系统中随机性或失败的结果，而是多细胞系统的一个可预测方面。我们假设复杂组织中的单个细胞可以作为奖励最大化的药物的行为，而奖励感知的差异可以解释异质性。从这个角度来看，我们将逆增强学习作为一种分析细胞异质性的新方法。我们介绍了详细的实验方法，以测量随时间的时间测量细胞异质性，以及这些实验如何生成由细胞状态和作用组成的数据集。接下来，我们展示如何将逆增强学习应用于这些数据集，以推断单个单元格如何基于异质状态选择不同的动作。最后，我们将逆增强学习的潜在应用引入了三个细胞生物学问题。总体而言，我们期望逆增强学习能够揭示为什么细胞行为异质，并基于这种新理解来识别新型治疗方法。