XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单细胞
用于饲料和食品的单细胞蛋白
摘要 摘要 由于人口增长和饮食偏好变化，全球对蛋白质来源的需求不断上升，饲料和食品中传统蛋白质的短缺对粮食安全构成了重大挑战。单细胞蛋白 (SCP) 来源于酵母和细菌等微生物，是传统蛋白质来源的一种有前途的替代品。其中，甲烷氧化菌如甲基球菌属和甲基囊泡菌属可以从甲烷中提供蛋白质作为其唯一的碳和能量来源。像解脂耶氏酵母这样的产油酵母在动物营养方面越来越受到关注，尤其是鸡和水产养殖，因为它们不仅含有蛋白质，还含有脂质。解脂耶氏酵母按细胞重量计算约含有 20% 的脂质，可以有效补充动物饲料中的蛋白质，提高饲料效率和平均日增重 (ADG)。加入 3% 的这种酵母代替豆粕可以提高生长性能，而更高的添加率可能会导致动物（如猪）腹泻等不良影响，因为脂质含量增加，营养消化率降低。解脂耶氏酵母的厚细胞壁会限制营养吸收，这表明可能需要裂解酵母细胞壁以优化营养释放。此外，另一种产油酵母——斯塔克油脂酵母已被证明具有替代鱼类饲料中植物油的潜力，可保持生长和肉质，而不会产生负面影响。研究表明，SCP 可构成牲畜氮摄入量的很大一部分，支持生产性能而不会引起不利的产热。这些发现强调了 SCP 和产油酵母在解决蛋白质短缺问题的同时促进动物营养可持续实践的潜力。然而，进一步的研究对于优化它们在各种饮食配方中的利用至关重要。
缺氧条件下的微生物单细胞应用
摘要 微生物学领域传统上侧重于在群体水平上研究微生物。然而，包括微流体和成像技术在内的单细胞水平方法的应用揭示了群体内的异质性，使得这些方法对于以更高的分辨率了解细胞活动和相互作用至关重要。此外，单细胞分选为从微生物群体或复杂的微生物群落中分离感兴趣的细胞开辟了新途径。这些分离的细胞可以在下游的单细胞“组学”分析中进一步研究，提供生理和功能信息。然而，由于厌氧微生物对氧气敏感，将这些方法应用于原位条件下的研究仍然具有挑战性。在这里，我们回顾了现有的在单细胞水平上分析活体厌氧微生物的方法，包括活体成像、细胞分选和微流体（芯片实验室）应用，并解决了它们在缺氧操作中遇到的挑战。此外，我们还讨论了针对厌氧菌的非破坏性成像技术的开发，例如不依赖氧气的荧光探针和替代方法。
1。单细胞定量表达报告（SCQERS）
●将细胞和质粒混合到预燃烧的（ICE）1毫米比色杯以进行电穿孔（例如），非常小心地避免气泡（如果需要时，可以避免使用气泡，以避免气泡，移液器<25 ul）。将比色杯保持在冰上。●电塑料（例如Biorad Gene脉冲器，2 kV，200 𝛀，25 UF）。点击比色杯以消除气泡，并先用吸收纸从比色杯中擦拭冰/水。时间常数应在4.0至4.3 ms范围内。短时常数带有火花，表明出现问题。如果发生这种情况，请重复，减少质粒的量并注意气泡。●成功进行电穿孔后，立即添加475 UL恢复介质（例如SOC），转移到1.5 ml管，并在37℃下摇动。●串行稀释电穿孔，板块在氨苄青霉素板上的转化为0.1％，以评估转化效率。●您可以将电穿孔的细胞保持在4C，直到确认高效率，也可以用氨苄青霉素在LB中过夜（通常在250毫升250 mL烧瓶中，37C，37C，轨道振荡器200 rpm）。●确认高效率后（您应该在0.1％板中看到> 1000个菌落，对应于1m> 1m的转化剂），制作甘油库存以备将来使用，并通过mini或MIDI Prep纯化质粒或MIDI PREP，适用于下游克隆
植物单细胞基因调控网络
图 1 单细胞测序分析的一般工作流程。（a）通过分离原生质体（小绿圈）将组织或器官解离成单个细胞；（b）将原生质体装入封装单个原生质体（小绿圈）的微流体系统中，其中试剂用于标记具有不同条形码（较大的多色圆圈）的转录本，所述条形码可识别转录本来源的细胞，也可以通过此过程添加其他条形码，例如 UMI；（c）然后汇集带条形码的转录本并使用短读技术进行测序；（d）然后处理测序读取以根据文库制备期间添加的条形码序列将每个转录本分配给来源细胞； (e) 所有细胞的转录组都经过降维（例如 tSNE 或 UMAP），其中具有相似转录组谱的细胞将在二维空间中绘制得更紧密，而具有不太相似转录组的细胞将绘制得更远，并且可以通过算法识别具有相似转录组的细胞簇。在此示例中，图上的每个点代表一个细胞，点的颜色代表该细胞被分配到的簇。（f）细胞簇可以根据已知标记基因的丰度或与已建立细胞类型的转录组的整体相似性被表征为已知细胞类型；如果没有已知标记与观察到的转录组谱相匹配，细胞簇也可以被描述为未知的或新的。在此示例中，重建组织中的细胞被着色以反映图 (e) 中识别的假设转录组簇
人类肾上腺皮质发育的综合单细胞分析
简介 成熟成人的肾上腺是重要的内分泌器官，由外皮质和中央髓质组成。肾上腺皮质有 3 层，可合成和释放关键的类固醇激素 (1-4)。盐皮质激素（例如醛固酮）由外球状带释放，是盐保留和维持血压所必需的。糖皮质激素（例如皮质醇）主要由束状带释放，是健康和血糖调节所必需的。弱雄激素（例如脱氢表雄酮）由内网状带释放，影响儿童中期的肾上腺功能初现，并可能对成年女性的健康产生影响 (5-7)。相比之下，中央肾上腺髓质起源于神经外胚层，释放肾上腺素 (adrenaline) 和去甲肾上腺素 (noradrenaline) (8)。因此，肾上腺在急性应激反应、生理稳态的许多方面以及长期健康中起着至关重要的作用。肾上腺功能紊乱（称为原发性肾上腺功能不全，PAI）会导致糖皮质激素功能不全，通常与盐皮质激素功能不全相结合 (9, 10)。PAI 可出现在不同年龄段，症状包括不适、体重减轻、色素沉着和低血压，并且可能
“单细胞线粒体中的人工制品......”的补充说明
我们使用过滤器 -1 和 -2 对原始 ReDeeM 数据进行了重新分析，结果表明这两个过滤器得出的结果大相径庭。两个过滤器之间的连接指标和由此产生的系统发育树存在很大差异，这一事实进一步证实了我们最初的担忧，即人工 mtDNA 变体（现在已被过滤器 -2 移除）仍然是所谓系统发育信号的重要驱动因素。反复提出的 k-NN 分析在设计上存在缺陷，不能被视为对 ReDeeM 方法的验证，也不能为人工变体的有效性提供支持。没有考虑影响单分子支持变体对克隆和系统发育推断的稳健性的其他混杂因素。作者认为，通过强调观察预期的 mtDNA 突变特征谱，仅由一个分子支持的变体仍然对系统发育推断具有参考价值。然而，我们对污染率的估计表明，环境 mtDNA 是 ReDeeM 方法的一个显著混杂因素。值得注意的是，污染率明显高于之前报道的 mtscATAC-seq 4，这需要进一步研究，但仅支持这样一种观点，即低分子拷贝数支持的 mtDNA 变体不应被视为系统发育推断。
单细胞基因组学在人类遗传学中的作用
摘要 单细胞测序是一种强大的方法，可以以细胞分辨率检测人类发育过程中的遗传变异及其表型后果。人类从单细胞受精卵开始，经过分裂和分化发育成多细胞生物。在受精前和发育过程中，细胞基因组获得数百个突变，这些突变会沿着细胞谱系传播。无论是生殖系突变还是体细胞突变，其中一些突变可能具有显著的基因型影响，并导致系统性或局限于组织的细胞表型病变。单细胞测序能够以细胞分辨率检测和监测基因型及其随之而来的分子表型。它提供了强大的工具来比较“正常”和“患病”条件下的细胞谱系，并建立基因型-表型关系。通过保留细胞异质性，单细胞测序与批量测序不同，它甚至可以检测正常组织中微小的患病细胞亚群。事实上，以细胞分辨率表征活检可以提供疾病的机制视图。虽然单细胞方法目前主要用于基础研究，但可以预期这些技术在临床中的应用可能有助于检测、诊断并最终治疗罕见遗传疾病以及癌症。这篇综述文章概述了人类遗传学背景下的单细胞测序技术，旨在使临床医生能够理解和解释单细胞测序数据和分析。我们讨论了最先进的实验和分析工作流程，并强调了当前的挑战/局限性。值得注意的是，我们重点关注该技术在人类遗传学中的两个潜在应用，即使用单细胞功能基因组学注释非编码基因组和使用单细胞测序数据进行计算机变体优先级排序。
单元III纯文化技术单细胞...
纯文化的发展“在培养基中种植的生物种群称为培养”。虽然仅包含一种微生物的培养物被称为纯或轴突培养物或由单个细胞引起的细胞种群称为纯培养物。虽然混合菌群是自然的规则，含义是土壤，污水，牛奶，尿液等自然生态系统含有几种微生物种群的混合种群。历史背景Antony Van Leeuwenhoek，“微生物学1的父亲”，1863年1 Si Time在粪便，尿液，污水等天然样品中观察到混合菌群。在最早的时期，微生物学家在研究过程中遇到了许多问题。后来在约瑟夫·李斯特（Joseph Lister）上，第一次使用“无菌手术的先驱”开发了一种通过使用无菌液对样品连续稀释的纯种形式分离单个所需细菌的方法。
单细胞门德尔人关于人脑疾病和行为的随机化
▶大多数药物在临床开发期间大多数药物失败▶最常见的原因是，由于目标验证不足，由于目标验证不足，在早期药物发现中的目标验证不足，因此在2011 - 2017年间进入德国市场的216个新药在2011- 2017年之间进入德国市场，有75％的人在现有的指标中没有任何适应性的药物，因此在官能上没有任何适应性的迹象。增加了对现有疗法的效果益处
epiagent：单细胞表观基因组学的基础模型
10摘要11个大型基础模型最近为生命科学开辟了新的人工通用情报12的途径，在分析单细胞转录组数据的分析中表现出了巨大的希望。13 Nevertheless, such challenges as the tremendous number of signaling regions, extreme data sparsity, 14 and the nearly binary nature of single-cell epigenomic data have prevented the construction of a 15 foundation model for epigenomics thus far, though it is evident that abundant epigenomic properties 16 such as chromatin accessibility provide more decisive insights into cell states than transcriptomics, 17 shaping the chromatin regulatory以不同的细胞类型控制转录的景观。在这里，我们介绍了Epiagent，这是第一个单细胞染色质可访问性数据的基础模型，在手动策划的大规模的人 - 示威 - corpus上预定了19个，该模型由20个大约500万个细胞和350亿个标记组成。epiagent编码染色质可访问性21个细胞模式作为简洁的“细胞句子”，并采用双向注意机制来捕获22个捕获调节网络背后的细胞异质性。具有全面的基准测试，我们23证明，Epiagent在典型的下游任务中出色，包括无监督功能24提取，有监督的细胞类型注释和数据插补。通过掺入外部25个嵌入，Epiagent促进了对样本外26的细胞反应的预测，并刺激了看不见的遗传扰动，以及参考数据整合和查询数据27映射。通过模拟关键顺式调节元件的敲除，Epiagent可以实现silico 28治疗癌症分析。我们进一步扩展了Epiagent的零射击功能，允许在新测序数据集上进行29个直接细胞类型注释，而无需进行其他培训。30 31引言32基因表达如何受到候选顺式调节33个元素（CCR）之间的复杂相互作用的控制，长期以来一直是基因组学领域的基本问题。的确，34这些元素不仅取决于其DNA序列，还取决于驱动与基因调节1,2相关的细胞异质性的表观遗传修饰35。在这些见解上，使用测序（SCATAC-SEQ）的单细胞36分析可用于转座酶可访问的染色质（SCATAC-SEQ）为揭示单个细胞的这些调节性景观3提供了前所未有的37个机会3，实现了38个细胞异质性4，组织发育4，组织的疾病机构5和疾病机制6。随着测序39技术的进步，已经构建了众多涵盖胎儿发育7，成人组织8、40脑组织9和神经发育10的大型细胞图谱，并提供了前所未有的资源41，可在多元化的生理条件下揭露调节模式。但是，大量的42个CCR，极端的稀疏性及其几乎二元性质对Scatac- 43