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糖尿病肺免疫细胞的单细胞分析......
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2025 年 2 月 6 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.10.24.619799 doi：bioRxiv 预印本
急性代偿性肝硬化患者的外周血单核细胞的单细胞RNA测序揭示了与ACLF进展风险增加有关的特定单核细胞子集
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年2月7日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321370 doi：medrxiv preprint
西尼罗河病毒感染期间Culex Tarsalis Midgut的单细胞图集
蚊子中肠作用是病原体和载体之间的关键界面。然而，对中肠生理学和病毒感染动态的研究很少，在Culex tarsalis中，西尼罗河病毒（WNV）极有效的载体（不存在）。我们在CX上进行了单细胞RNA测序。tarsalis midguts，定义了多种细胞类型，并确定了特定的细胞类型是否更允许WNV感染。我们确定了20个细胞状态，其中包括8种不同的细胞类型，与果蝇和伊迪斯伊蚊的现有描述一致。大多数中肠细胞种群允许WNV感染。然而，肠内分泌细胞（EE）中的WNV RNA（VRNA）水平较高，表明该人群的复制增强。相反，增殖的肠干细胞（ISC）的VRNA水平最低，这一发现与表明中肠中ISC增殖的研究一致，参与感染对照。iSC对WNV感染具有强烈的转移反应；在WNV感染的ISC种群中，涉及核糖体结构和纤维基因SIS的基因显着下调。值得注意的是，我们没有检测到明显的WNV感染引起的蚊子抗病毒免疫基因的上调（例如，AGO2，R2D2等）在整个中型水平上。相反，我们观察到了免疫基因表达水平与单个细胞中的VRNA负载之间存在显着的正相关，这表明在中肠细胞中，高水平的VRNA可能会触发抗病毒反应。我们的发现建立了CX。tarsalis midgut细胞地图集，并通过表征细胞类型的特异性增强/限制，并在单细胞水平上介绍对WNV的中肠感染动力学的见解。
Charlson综合征指数预测胰腺癌患者的存活率接受免疫疗法 生物医学，专利路径和前景分析中的反应式纳米材料 单细胞测序显示细胞异质性和与肝细胞癌微血管浸润相关的异质性途径 公共部门参与可持续粮食系统的非国家治理 - 生物多样性的观点 社论：多发性硬化症中的神经可塑性 克服肺癌和结直肠癌的抗药性 综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类 编辑：chatgpt和其他生成AI工具 世界气候研究计划灯塔活动
胰腺癌（PC）是一种高度恶性的消化系统肿瘤，预后极差，通常在晚期阶段被诊断出来并迅速发展（1，2）。目前，PC的治疗仍然主要依赖化学疗法，中位总生存率少于1年（3 - 5）。尽管对PC的免疫疗法进行了连续探索，但与仅化学疗法相比，它并没有改善总体预后（6）。PC患者通常伴有其他慢性疾病，并且合并症的数量较高，表明治疗效率较低，整体生存期较短。Charlson合并症指数（CCI）是一个广泛使用的指标，可以通过计算慢性病的评分和体重来评估患者的整体健康状况。它已经在各种肿瘤类型中进行了广泛的研究，包括前列腺癌（7、8），结直肠癌（9），胰腺癌（10）等，但没有关于CCI指数在PC免疫疗法中的预测作用的报道。因此，我们对现实世界数据进行了分析，以评估PC患者中CCI评分的预后意见。
单细胞 RNA 测序和空间转录组学的进展：改变生物医学研究
近年来，生物化学、材料科学、工程学和计算机辅助测试领域的重大进步推动了用于分析遗传信息的高通量工具的发展。单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 技术已成为在单细胞水平上解剖遗传序列的关键工具。这些技术揭示了细胞多样性，并允许以极高的分辨率探索细胞状态和转变。与提供群体平均数据的批量测序不同，scRNA-seq 可以检测出原本会被忽视的细胞亚型或基因表达变异。然而，scRNA-seq 的一个关键限制是它无法保留有关 RNA 转录组的空间信息，因为该过程需要组织解离和细胞分离。空间转录组学是医学生物技术的一项关键进步，有助于在单细胞水平上在组织切片中的原始空间环境中识别 RNA 等分子。这种能力比传统的单细胞测序技术具有显著的优势。空间转录组学为神经学、胚胎学、癌症研究、免疫学和组织学等广泛的生物医学领域提供了宝贵的见解。本综述重点介绍了单细胞测序方法、最新技术发展、相关挑战、各种表达数据分析技术及其在癌症研究、微生物学、神经科学、生殖生物学和免疫学等学科中的应用。它强调了单细胞测序工具在表征单个细胞动态特性方面的关键作用。
使用深度迁移学习识别单细胞空间分辨转录组学数据中的高风险细胞
背景：通过检查空间分辨转录组学平台组织样本中的高风险细胞和区域，可以深入了解特定疾病过程。对于现有方法，虽然可以识别细胞类型或簇并将其与疾病属性相关联，但无法以相同的方式关联单个细胞，这可能导致无法识别与疾病属性相关的细胞子集，尤其是当疾病相关细胞与非疾病相关细胞聚集在一起时。方法：DEGAS（单细胞诊断证据量表）[5] 使用复杂的深度迁移学习算法解决了上述问题，该算法旨在识别肿瘤样本单细胞 RNA 测序数据中的高风险成分。DEGAS 采用基因表达数据的潜在表示和域适应将疾病属性从患者转移到单个细胞。在这项研究中，我们展示了 DEGAS 在适应单细胞空间分辨转录组学平台（如 10X Genomics Xenium 平台和 Nanostring 的 CosMx 平台）产生的数据方面的多功能性。通过整合上述平台的空间位置信息，DEGAS 不仅可以识别组织样本中的高风险成分，还可以精确定位与疾病状态相关的载玻片内的位置。结果：我们在多个平台上评估了 DEGAS，包括 10X Genomics Xenium 和 Nanostring CosMx。DEGAS 成功识别了高风险细胞和区域，并通过已知标记进行了验证。此外，DEGAS 还应用于我们新生成的 T2D Xenium 数据集和公开的黑色素瘤 Xenium 数据集。我们在公开的正常和肝细胞癌组织的 Nanostring CosMx FFPE 样本上测试了 DEGAS，揭示了与关键途径相关的高风险细胞和拓扑结构。值得注意的是，高风险区域主要富集在肿瘤组织中，DEGAS 揭示了与侵袭性疾病标志物和细胞类型多样性相关的异质性。关键词：单细胞 RNA 测序、空间分辨转录组学、域适应、深度迁移学习
2025; 15（5）：2069-2084。 doi：10.7150/thno.104852研究论文的肠道微生物群的单细胞纳米胶囊促进粪便微生物群移植
1。上海肠道疾病研究所，上海第十人医院隶属于汤吉大学，200072年上海，中国上海。2。张上海胰腺疾病研究所胃肠病学系，昌伊医院；国家主要的免疫与炎症实验室，海军医科大学，200433年上海，中国。3。上海医院医学院上海癌症研究所，上海乔汤大学，200030年上海上海。 4。 中国医学科学研究所，澳门，SAR SAR 999078 Taipa MACAU，中国医学研究所的国家主要研究实验室5. 福丹大学中山医院临床科学研究所，200032年上海，中国6。 上海第十人医院病理学系，隶属于汤吉大学，200072年上海，中国上海。 7。 肠道微环境治疗中心，上海第十人医院隶属于汤吉大学，200072年上海上海。 8。 上海第十人医院儿科，隶属于汤吉大学，200072年上海，中国上海。 9。 中央医学中央实验室科学与技术创新公园，上海第十人医院隶属于汤吉大学，200435年上海，中国上海。 10。 Hainan大学生命科学学院，中国Haikou 570228。上海医院医学院上海癌症研究所，上海乔汤大学，200030年上海上海。4。中国医学科学研究所，澳门，SAR SAR 999078 Taipa MACAU，中国医学研究所的国家主要研究实验室5.福丹大学中山医院临床科学研究所，200032年上海，中国6。上海第十人医院病理学系，隶属于汤吉大学，200072年上海，中国上海。 7。 肠道微环境治疗中心，上海第十人医院隶属于汤吉大学，200072年上海上海。 8。 上海第十人医院儿科，隶属于汤吉大学，200072年上海，中国上海。 9。 中央医学中央实验室科学与技术创新公园，上海第十人医院隶属于汤吉大学，200435年上海，中国上海。 10。 Hainan大学生命科学学院，中国Haikou 570228。上海第十人医院病理学系，隶属于汤吉大学，200072年上海，中国上海。7。肠道微环境治疗中心，上海第十人医院隶属于汤吉大学，200072年上海上海。8。上海第十人医院儿科，隶属于汤吉大学，200072年上海，中国上海。9。中央医学中央实验室科学与技术创新公园，上海第十人医院隶属于汤吉大学，200435年上海，中国上海。10。Hainan大学生命科学学院，中国Haikou 570228。Hainan大学生命科学学院，中国Haikou 570228。
整合单细胞RNA和T细胞/B细胞受体...
目前缺乏对单细胞转录和蛋白质水平的整个生命周期中免疫景观的进化，在发育，成熟和衰老过程中目前缺乏。We recruited a total of 220 healthy volunteers from the Shanghai Pudong Cohort (NCT05206643), spanning 13 age groups from 0 to over 90 years, and profiled their peripheral immune cells through single-cell RNA-sequencing coupled with single T cell and B cell receptor sequencing, high-throughput mass cytometry, bulk RNA-sequencing and flow cytometry验证实验。我们揭示了T细胞受年龄影响最大的影响，并且在特定年龄期间经历了细胞 - 细胞相互作用中最密集的重新布线。不同的T细胞子集在转录组和免疫谱图中均显示出不同的衰老模式。例子包括Gnly + CD8 +效应记忆T细胞，这些细胞在所有T细胞子集中表现出最高的克隆膨胀，并在儿童和老年人中显示出明显的功能特征。和CD8 + MAIT细胞达到了青少年的相对丰度，克隆多样性和抗菌能力的峰值，然后逐渐逐渐变细。有趣的是，我们确定并实验验证了富含儿童的先前未识别的“细胞毒性” B细胞子群。最后，基于整个生命周期的单细胞数据开发了一个免疫年龄预测模型，该模型可以评估健康个体的免疫状态并确定具有障碍免疫功能的人。我们的工作提供了有价值的见解和资源，以进一步了解整个人类寿命的免疫系统的衰老。
急性白血病单细胞分析在治疗策略中的贡献
几十年来，在急性骨髓细胞白血病的治疗中仅限于围绕细胞链球菌/蒽环类药物的骨骼周围的变化，出现了靶向疗法。这些疗法首先基于单克隆抗体，也依赖于各种分子异常的特定抑制剂。由于这些新疗法受到高度复发率的限制，由于白血病干细胞的内在化学疗法和免疫抵抗力，以及通过克隆进化获得这些耐药性，因此已经观察到了显着但适度的预后改善。复发也受到骨髓基质微环境和免疫效应子的pro或抗肿瘤信号之间平衡的影响。鉴于白血病固有的肿瘤异质性以及这种类型的肿瘤能够的克隆漂移，靶向治疗方案的位置应该是什么？通过单细胞分析和下一代测序的新方法精确定义了克隆异质性和进化，从而导致了个性化和时间变量的适应处理。的确，自发或在治疗选择压力下，白血病的进化是非常复杂的现象。线性进化的模型被遗忘了，因为诊断和复发时样品的单细胞分析表明，肿瘤逃避治疗是从祖先和末端克隆发生的。此外，单细胞技术还可以识别每个细胞的性质，并可以在同一样品上分析肿瘤细胞及其环境。单细胞技术对不同肿瘤亚群的轨迹的测定允许鉴定累积对化学/免疫疗法抗性因子（“泛抗克隆”）的克隆，从而可以选择最有可能消除这些细胞的组合剂。因此，可以评估白血病应力诱导其功能改变的免疫效应子（T淋巴细胞，天然杀伤细胞）的种群。最后，单细胞技术是评估可测量残留疾病的宝贵工具，因为不仅能够量化，而且还可以根据对剩余白血病细胞的免疫化学疗法的敏感性来确定最合适的治疗方法。
哺乳动物基因组中结构变体的多重生成和单细胞分析
结果：在此概念证明中，我们将基因组剃须 - seq应用于小鼠胚胎干细胞和人类癌细胞，每实验产生并绘制数百至数千个SV。我们发现，通过CRE介导的对称LOXP位点产生SVS的细胞是迅速决定的，这可能是由于CRE和/或SVS本身的毒性所致。相比之下，在非对称attb/p位点，通过BXB1介导的重组产生SV的细胞是稳定的。这种稳定性使我们能够研究作用于不同类别BXB1诱导的SV的选择压力，并开始表征其功能后果。首先，我们发现带有较大缺失但没有反转的细胞是从增殖的细胞种群中预先损失的，这部分归因于不容忍中心粒损失。第二，我们观察到，尽管平衡的易位在体外耐受，不平衡的易位，尤其是那些敏感的易位，但迅速耗尽了。最后，通过在基因组洗牌细胞的瓶颈种群中共同合并转录组和盒式盒式条形码配对，我们证明我们可以确保特异性，诱导的SVS对基因表达的后果。