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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
2025; 16（5）：1438-1450。 doi：10.7150/jca.103656研究论文单细胞测序揭示了肺腺癌中PD-L1介导的免疫逃生信号传导
背景：在所有癌症中，肺癌的死亡率最高，免疫疗法经常会导致耐药性。了解肺癌患者免疫逃生背后的分子机制并开发了预测性和治疗靶标，我们使用单细胞测序进行了分析实验。方法：我们从八名肺腺癌患者中收集了八个肿瘤组织样品，并根据程序性细胞死亡配体1（PD-L1）表达水平的阳性反应对它们进行了分类。单细胞测序分析用于创建全面的细胞景观。均匀的歧管近似和投影用于显示免疫和内皮细胞的比例，以及描述不同细胞类型的分布的地图。细胞细分；根据PD-L1水平和肿瘤标记阳性反应对亚群体进行分组。探索了PD-L1反应的发生与免疫细胞的反应时间之间的相关性；两组之间的差异基因表达被阐明。最后，使用定量聚合酶链反应（QPCR）检查关键表达的基因与PD-L1免疫逃逸检查点响应之间的关系。结果：总共分析了58,810个单细胞，确定了七种不同的细胞类型。在PD-L1阳性样品组中，B细胞，星形胶质细胞，内皮细胞，外皮细胞和组织干细胞的比例较高，而T和Dendritic细胞是PD-L1阴性样品组中的主要细胞。根据分子标记，将七种细胞类型分为17个细胞簇，一个簇归类为肿瘤细胞，显示PD-L1阳性。同时筛选具有不同表达水平的11个分子标记物（NAPSA，MUC1，WFDC2，MyO6，Lyz，IgHG4，IglG4，Igll5，IglM5，IGHM，IGKC，AQP3和IGFBP7），以及与PD-L1/PD-L1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1免疫响应的关联。结论：我们的研究表明，PD-L1介导的免疫逃逸可能发生在肿瘤进展的后期，涉及PD-L1阳性和阴性免疫细胞。此外，我们确定了11种差异表达的基因，可以提供有关肺癌患者免疫逃生的潜在机制的见解。这些发现提供了有希望的分子靶标，用于检测和治疗临床环境中的免疫逃逸。
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
在农业食品系统中广泛使用自然资源会对生物多样性产生广泛影响。为解决这些效果的策略在很大程度上未能大大降低生物多样性损失的速度。当前的生物多样性和可持续食品系统策略越来越多地推进两种非政府治理，多利益相关者倡议（MSI）和自愿可持续性标准（VSS）的方式，以及其关键政策工具。在本文中，我们分析了与增强生物多样性有关的公私对抗和MSI治理，并讨论了它们是否以及是否构成了2020年后策略中建议的大规模使用MSIS和VSSS的基础。我们的分析强调了政府对增强生物多样性的承诺的重要性，这是有效和强大治理的先决条件。我们还强调需要创新的监管以同时监督和推进各种VSS和MSI。我们的发现表明，到2020年，政府参与粮食治理的主要动机是食品安全法规或经济发展的进步，而不是增强生物多样性。因此，在全球范围内，公众参与VSS和MSI并不一定提供严格的生物多样性保护。在2020年，欧盟建立了一项针对生物多样性的综合战略，并将其三个十年的参与与有机农业融为一体，作为政策工具。该政策已扩散到当地的欧洲食品政策委员会。然而，资本密集型的提升在单个VSS中，使其他面向生物多样性的倡议没有实质性的政府支持。
使用电感耦合进行单细胞元素分析...
微量金属对所有生物体的生长都至关重要。了解这些微量金属在新陈代谢中的作用对于维持生物体的稳定状态至关重要。此外，由于各种污染，人类还面临着各种有害重金属的不断接触。总的来说，这些方面导致了分析技术领域的研究和发展，这些技术可以帮助确定我们细胞中这些微量金属的含量。电感耦合等离子体质谱 (ICP-MS) 是一种分析技术，用于分析各种样品（包括生物样品）中的元素组成。近年来，单细胞 ICP-MS (scICP-MS) 技术已广泛应用于医学和生物领域，用于分析细菌、真菌、微生物、植物和哺乳动物中的单个活细胞。scICP-MS 的样品引入系统由传统的气动雾化器和总消耗喷雾室组成。气动雾化器将样品（细胞悬浮液）液体转化为雾气。虽然使用雾化器的传统 scICP-MS 分析对于酵母细胞的传输效率达到 10%，但由于哺乳动物细胞的脆弱性，它无法用于哺乳动物细胞。众所周知，化学固定可以增强哺乳动物细胞的强度，但它会极大地影响元素含量，导致分析不准确。因此，需要开发一种不会对哺乳动物细胞造成任何损害的样品引入系统。为此，来自日本的一组研究人员现已证明微滴发生器 (µDG) 作为样品引入系统的潜力，可用于高效定量分析哺乳动物细胞的元素。该团队由日本千叶大学药学研究生院的助理教授 Yu-ki Tanaka 以及 Hinano Katayama 女士、Risako Iida 女士和 Yasumitsu Ogra 教授组成，他们将 µDG 引入 ICP-MS 的样品引入系统，表明该系统能够准确地进行元素分析。他们的研究成果于 2024 年 12 月 2 日发表在《分析原子光谱杂志》第 40 卷上。Tanaka 博士进一步阐述道：“到目前为止，scICP-MS 已应用于细菌、真菌、植物细胞和红细胞。我们将 scICP-MS 技术的潜力扩展到哺乳动物培养细胞，开发了一种用于测量哺乳动物培养细胞中元素含量的强大分析技术。”在研究中，研究人员使用了两种样品引入系统进行颗粒和细胞样品分析。第一个是传统系统，包括同心玻璃雾化器和总消耗喷雾室。另一个系统包括插入制造的 T 形玻璃管道中的 µDG，玻璃管的一端连接全消耗雾化室，另一端连接ICP炬管。研究人员发现，使用µDG后，细胞运输效率大幅提高。此外，他们还估算了K562细胞（也称为人类慢性粒细胞白血病K562细胞）中的镁、铁、磷、硫和锌，发现µDG保持了细胞的原始结构，而传统系统通常会改变细胞的结构。因此，它非常适合单细胞元素分析，因为它不会影响细胞的结构，从而可以高效地检测细胞。“我们的
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。
带有过程时间模型的单细胞基因组数据的轨迹推断
单细胞转录组学实验提供了跨细胞态杂基细胞群体的基因表达快照。这些快照已被用于推断轨迹和动态信息，即使没有基因表达相似性订购细胞的密集，时间序列数据。然而，尽管单细胞快照有时提供了对动态过程的有价值的见解，但当前的订购细胞的方法受到缺乏内在物理含义的“假频率”的描述性概念的限制。而不是伪赛，我们通过原则建模方法提出了“过程时间”的推断，以制定轨迹和推断对应于经受生物物理过程的细胞对应的潜在变量。我们对这种方法的实施称为Chronocell，提供了建立在细胞状态过渡的轨迹的生物物理表述。计时模型是可识别的，使参数推断有意义。更重要的是，当细胞状态位于连续体上并聚类时，当细胞聚集到离散状态时，计时核可以在轨迹推理之间插值。通过使用从类似群集到连续的各种数据集，我们表明计时赛使我们能够评估数据集的适用性，并在过程时间内揭示了与生物过程时间一致的过程。我们还将降解速率的参数估计值与来自代谢标记数据集的参数估计值进行了比较，从而展示了计时性的生物物理实用性。然而，基于模拟的性能表征，我们发现过程时间推断可能具有挑战性，突出了数据集质量的重要性和仔细的模型评估。
利用基因和细胞疗法中的单细胞工具
单细胞分子工具在过去的五年中以令人难以置信的速度开发了，随着测序成本继续下降，并且已经与测序读数进行了许多分子测定。技术发展的快速时期促进了单个分子特征的描述，包括基因组，转录组，表观基因组和单个细胞的蛋白质组，从而导致了控制复杂生物学系统的分子网络的前所未有的分辨率。通过在细胞异质性是关键特征（例如干细胞生物学，免疫学和肿瘤细胞生物学）的系统中，单细胞分子筛选的巨大功能特别强调了。单细胞 - 词素技术已经有助于鉴定出新型疾病生物标志物，细胞亚群，治疗靶标和诊断，其中许多是通过大量测序方法无法检测到的。最近，将单细胞多摩斯与单细胞功能输出和/或物理位置集成在一起的努力已经具有挑战性，但导致了很大的进步。也许最令人兴奋的是，有一些新兴的机会可以超越对静态细胞状态的描述，而最近通过CRISPR技术调节细胞的进步，尤其是基础编辑者的发展，这极大地提高了细胞和基因疗法的前景。在这篇综述中，我们简要概述了新兴的单细胞技术，并讨论了当前整合单细胞分子筛选并为临床应用进行单细胞多媒体的发展。我们还讨论了如何将单细胞分子测定与功能数据结合在一起，以取消细胞决策的机制。最后，我们反映了引入空间转录组学和蛋白质组学的引入，其与单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）（SCRNA-SEQ）的互补作用以及在细胞和基因治疗中的潜在应用。
单细胞分辨率发育中的人类新皮层的分子和细胞动力学
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/筹款人提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月14日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.10.632369 doi：Biorxiv Preprint
单细胞分辨率在黑色素瘤中细胞行为的遗传和表观遗传调节•主管：Elena Torlai Triglia博士•Pusiththip f
癌症是由于遗传和表观遗传学改变的积累而发展的，这些改变最终决定了患者中观察到的疾病表现。了解每种DNA改变如何破坏细胞行为，最终影响疾病发展的能力将支持更有效的，定制的疗法的设计。皮肤皮肤黑色素瘤是鉴定疾病表型分子原因的肿瘤类型。每个患者由于阳光引起的损害而引起的复杂的突变曲线，这使得通过比较患者的样本来辨别单个突变的影响很复杂：它们在许多方面有所不同，并非全部驱动疾病。除了突变之外，表观遗传改变是黑色素瘤发育的特征。黑色素瘤在DNA甲基化和可及性中表现出严重的破坏，并且影响染色质结构的突变在患者中很常见。尽管如此，尚不清楚染色质状态因遗传改变而导致染色质状态以及它们在塑造细胞行为中的作用。学生将结合实验和计算方法，以阐明黑色素瘤中DNA序列/结构与分子表型之间的连接。尤其是该项目将利用黑色素瘤的新型人细胞模型（Hodis*，Torlai Triglia* et al。，10.1126/science.abi8175）和单细胞基因组工具来研究DNA序列和结构中的变化如何影响黑色素瘤中的黑色素瘤表型在黑色素瘤中影响遗传和表观群体的细胞行为，并驱动遗传元素。项目的细节将根据学生的利益量身定制，并将在面试中进行讨论。该学生将成为伦敦Blizard Institute的Torlai Triglia Lab（https://ettlab.science）的一部分。关键词：癌症发展；基因型到表型；染色质；表观遗传学；黑色素瘤；单细胞技术研究环境Torlai Triglia Lab是伦敦皇后玛丽大学的生物学和行为科学学院（SBBS）中新建立的小组。我们的研究目标是通过实验和计算工具的结合结合疾病发育期间在疾病发育过程中将DNA改变与分子和细胞表型联系起来，以鉴定可行的个性化疗法靶标。
Illumina单细胞3'RNA准备
Illumina单细胞3'RNA Prep使用基于涡旋混合器的简单方法，该方法可以有效地扩大研究量表。要处理更多的单元，您可以使用较大的管道管。这是一种满足广泛研究要求的解决方案，从先前的研究或细胞多样性项目到复杂的组织分析，通过广泛处理数十万到数十万个细胞。1当前提供的每个套件可以分析的每个样品的最大电池数为2,000 T2套件，10,000 T10套件，20,000 T20套件和100,000 T100套件。的增强细胞吞吐量可以增加找到稀有细胞类型的可能性（图5）。还支持96个唯一的双索引（UDI），因此您可以同时处理大量样品与样品多路复用（表2）。