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利用单细胞基因组学绘制肿瘤抗原图谱
一个多世纪以前，德国化学家、诺贝尔奖获得者保罗·埃尔利希 (Paul Ehrlich) 认为，如果我们能够设计出一种选择性靶向致病因子的化合物，我们就应该能够杀死病原体而不伤害宿主 (Strebhardt 和 Ullrich，2008 年)。从那时起，埃尔利希的魔球或“魔法子弹”的概念就吸引了研究人员的想象力，他们寻求一种有效且特异性治疗疾病的可行疗法。尽管他的实验室取得了许多非凡的成就，但埃尔利希仍在努力寻找一种有效且有选择性的癌症治疗方法。他曾数十次使用苯胺染料和烷化剂进行化疗的实验都失败了。最后，埃尔利希在自己的癌症研究实验室外挂了一块牌子，上面写着：“进来的人放弃一切希望吧。”精准肿瘤学的概念——针对癌症而不影响身体其他部位的疗法——虽然很诱人，但似乎更多的是想象而不是现实。在埃尔利希提出这一概念后的几十年里，新兴的治疗方式重新激发了人们使用灵丹妙药对抗癌症的可能性。除了极少数例外，开发针对癌症特定靶点的化疗药物或其他靶向小分子疗法一直具有挑战性（伊马替尼用于治疗慢性粒细胞白血病是少数几个值得注意的例外之一）。具体而言，这些药物往往会调节全身多个组织中表达的靶点，而药物
小鼠神经垂体的单细胞分子和细胞结构
摘要 神经垂体 (NH) 位于垂体后叶，是一种主要的神经内分泌组织，它通过将神经激素催产素 (OXT) 和精氨酸加压素 (AVP) 从脑释放到外周血液循环中来介导渗透平衡、血压、生殖和哺乳。NH 的主要细胞成分是下丘脑轴突末端、有孔内皮细胞和垂体细胞，即常驻星形胶质细胞。然而，尽管 NH 具有生理重要性，但定义神经垂体细胞类型特别是垂体细胞的确切分子特征仍不清楚。使用单细胞 RNA 测序 (scRNA-Seq)，我们在成年雄性小鼠的 NH 和中叶 (IL) 中捕获了七种不同的细胞类型。我们发现了新的垂体细胞标记物，其特异性比以前报道的更高。生物信息学分析表明垂体细胞是一种星形胶质细胞类型，其转录组与伸长细胞相似。单分子原位杂交揭示了主要细胞类型的空间组织，暗示了细胞间通讯。我们提供了神经垂体细胞类型的全面分子和细胞表征，可作为进一步功能研究的宝贵资源。
单细胞水平的病毒感染与先天免疫之间的对抗
被病毒感染时，细胞可能会分泌干扰素（IFN），该干扰素（IFN）促使附近细胞为即将到来的感染做准备。相互，病毒蛋白通常会干扰IFN合成和IFN诱导的信号传导。我们使用基于药物的随机方法对传播病毒与先天免疫反应之间的串扰进行了建模。通过分析免疫荧光显微镜图像，我们观察到呼吸综合病毒（RSV）（RSV）和感染A549细胞之间的相互拮抗作用会导致单细胞水平和复杂的细胞信号传导状态空间模式的二分法反应。我们的分析表明RSV在三个层面上阻止了先天反应：通过抑制IRF3激活，抑制IFN合成以及抑制STAT1/2激活。反过来，由IFN刺激（STAT1/2激活）基因编码的蛋白质抑制了病毒RNA和病毒蛋白的合成。这些抑制作用的显着结果是病毒蛋白缺乏巧合和单个细胞中IFN的表达。该模型可以研究免疫刺激有缺陷的病毒颗粒和信号网络扰动的影响，这些影响可能有可能促进病毒感染的遏制或清除。
分析人类卵母细胞中的单细胞RNA测序...
©作者2024。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
哺乳动物发育障碍的单细胞，全孔表型
Xingfan Huang 1：2,21，Henck 3：4,21，，Wing-Lee Chan 8.9，Alexandra Despang 4.9，4.9，冰雹4.8,9，炒4，弗里德睡眠4，库珀·马歇尔，萨斯查·乌尔夫斯8,9，萨斯萨尔8,9，威特勒·拉尔斯4，维特勒·拉尔斯4，wittler lars 4，wittler lars 4，wittler lars yiwen zhu 7，yiwen zhu khu 7，yiwen zhu kire kur 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4. Ingn in. Ingnel in. Ingnel in. 1,13.17，Junyue Cao
比例生物科学宣布在不断增长的单细胞OMICS解决方案的投资组合中，新的单细胞数据集在线和Chan Zu
量表生物科学宣布在越来越多的单细胞奥甘装解决方案的投资组合中的进展，吉恩在网上和陈Zuckerberg细胞中提供的新单细胞数据集，吉恩发现数据库，因为扩展的产品组合开始运送给客户San Dieago，Sanive.San Dieago，San Dieago。可访问的成本，今天宣布了三个新数据集的可用性，展示了其新发布的产品的性能，包括Scalebio单细胞甲基化试剂盒，ScaleBio单细胞RNA v1.1带有扩展吞吐量的v1.1和Scalbio crispr指南富集套件，所有这些套件现在都是运输的。数据集可在ScaleBio网站上下载，此外，RNA数据集可通过Gene Discover Database在Chan Zuckerberg单元格中提供。“ ScaleBio的建立是为了以前所未有的规模启用广泛的单细胞多组学应用程序，而无需牺牲数据质量。我们已经提供了几个独特的套件，以将新的功能掌握在客户手中，并通过发布完整的公共数据集证明了我们对透明度的承诺，” Scalebio首席执行官Giovanna Prout说：“我们很高兴能够发挥唯一的商业可用的全基因组单基因组单细胞甲基化产品，并期待与研究人员使用它。此外，用甲基化试剂盒对2,000个PBMC进行了测序，以在所有产品中生成数据集。公司计划将来发布其他数据集，以显示其工具具有不同样本类型的鲁棒性和适用性。通过我们的单细胞RNA v1.1套件和CRISPR富集套件继续增加细胞吞吐量并降低每个细胞的成本，我们将帮助越来越大的超高吞吐量研究，尤其是在功能性和CRISPR筛查中，赋予我们的客户扩大单细胞OMICS的可能性。” ScaleBio生成了这些数据集用RNA和47,000个带有CRISPR的心脏类细胞的人类外周血单核细胞（PBMC），以使研究界能够了解公司套件的能力和高性能“我们对使用Scalbio套件进行单细胞RNA测序和甲基化生成的初始数据的鲁棒性给我们留下了深刻的印象，” Marble Therapeutics首席执行官Denitsa Milanova说。“我们期待利用公司不断扩大的单细胞OMICS工具的投资组合来研究细胞再生的新生物学。”现在，全球发货的新套件包括：
使用 CRISPR 条形码作为分子钟，以单细胞分辨率捕捉动态过程
图 1. a. 带有 poly-A 读数的动态条形码示意图。b. 实验装置的示意图。c. 基于突变特征的条形码比例，结合两个系统的数据：对具有完整 PAM 基序的原型间隔物进行编辑（活性）；不存在 PAM 基序（非活性）；和未切割的 gRNA（原始）。d. 不同 gRNA 中原始条形码随时间的比例。e. 考虑不同 gRNA 之间的错配、间隙和间隙延伸，条形码随时间的变化。f. 具有 21 bp 间隔物（左）或 26 bp 间隔物（右）的 gRNA 的原始条形码随时间的比例。箱线图按不同时间点的平均间隔物长度着色（Cas9 系统）。g. 原始核苷酸随时间变化的百分比，将间隔物相对于 PAM 序列对齐（Cas9 系统）。h。考虑到按 Cas9 版本分类的所有不同 gRNA，C>T 突变随时间变化的百分比。对于所有箱线图，箱线表示四分位距 (IQR)，每个箱线内的水平线表示中位数。
在大环境下从DNA序列中的单细胞基因表达预测
人类遗传变异影响诸如疾病易感性等性状的人类遗传变异经常通过以高细胞类型的特异性方式调节基因表达来起作用。能够直接从DNA序列预测基因表达的计算模型可以帮助解释表达调节变体的解释，而机器学习模型现在在捕获远程人体转录调控所需的较大序列环境中运行。然而，现有的谓词集中在批量转录测量上，其中基因表达异质性可以淹没在广泛定义的细胞类型中。在这里，我们使用转移学习框架，SEQ2细胞，利用预训练的表观基因组模型从单细胞分辨率的大序列上下文中进行基因表达预测。我们表明，SEQ2CELLS捕获了超出伪膨胀数据的分辨率的细胞特异性基因表达。使用SEQ2CELLS进行变异效应预测揭示了带注释的细胞类型中的异质性，并在细胞种群之间启用了变异效应的硅化转移。我们证明了单细胞分辨率下基因表达和变异效应预测的挑战和价值，并为解释基因组变异的解释提供了毫不妥协的分辨率和规模。
ALS和FTLD中的人类电机和前额叶皮层的单细胞解剖
S. Sebastian Pineda, 1,2,3,4 Hyeseung Lee, 3 Maria J. Ulloa-Navas, 5 Raleigh M. Linville, 3,4 Francisco J. Garcia, 3,6 Kyriakitsa Galani, 2,4 Erica Engelberg-Cook, 5 Monica C. Castanedes, 5 Brent E. Fitzwalter, 3 Luc J. Pregent, 5 Mahammad E. Gardashli, 5迈克尔·德鲁尔（Michael Duck），5戴安娜·V·维拉·加西亚（Diana V. Vera-Garcia），5安德烈·T.S。Hucke，5 Bjorn E. Oskarsson，7 Melissa E. Murray，5 Dennis W. Dickson，5 Myriam Heiman，3,6,9， * Veronique V. Belzil，5,8， *和Manolis Kellis *和Manolis Kellis 1,2,4，1,2,4 *马萨诸塞州马萨诸塞州剑桥市的人工智能实验室，马萨诸塞州剑桥市02139，美国3科沃学习与记忆研究所，马萨诸塞州技术研究院，剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州02139，美国4美国麻省理工学院和哈佛大学研究所，哈佛大学，哈佛大学，坎布里奇，坎布里奇，马萨诸塞州坎布里奇，马萨诸塞州02141，美国5号部门，脑电图，302141，美国5号部门。马萨诸塞州科技研究所，马萨诸塞州剑桥市02139，美国7神经病学系Mayo Clinic，美国杰克逊维尔32224，美国8现在的地址：Vanderbilt大学医学中心，NASHVILLE，TN 37232，USA 9 LEAD CONCECTENCE conteracnence *socustract *socorlight *socutience *，），veronique.belzil@vumc.org（v.v.b。），manoli@mit.edu（M.K。）https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.031