研究背景 基因调控网络（Gene Regulatory Networks, GRNs）是理解细胞内复杂生物过程的关键工具。它揭示了转录因子（Transcription Factors, TFs）与靶基因之间的相互作用，从而控制基因的转录过程，进而调控细胞行为。随着单细胞RNA测序（single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq）技术的发展，研究者能够在单细胞分辨率下获取基因表达数据，这为GRNs的推断提供了前所未有的机会。然而，scRNA-seq数据的稀疏性和高变异性为GRNs的推断带来了巨大挑战。 现有的GRN推断方法主要分为两类：基于相关性或互信息的无监督学习方法，以及基于机器学习的监督学习方法。尽管这些方法在某些情况下表现出色，但它们往往依赖于成对基因的相关...

免疫细胞在应对多种刺激时会经历细胞因子驱动的极化过程，这一过程会改变其转录谱和功能状态。这种动态变化在健康和疾病中的免疫反应中起着核心作用。然而，目前尚缺乏一种系统的方法来评估单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的细胞因子驱动极化现象。为了解决这一问题，研究人员开发了单细胞统一极化评估（SCUPA）方法，这是首个用于全面评估免疫细胞极化的计算方法。 论文来源 该论文由Wendao Liu和Zhongming Zhao共同撰写，他们分别来自The University of Texas MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences和Center for Precisio...

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术能够以单细胞分辨率进行高通量转录组分析，极大地推动了细胞生物学的研究。然而，scRNA-seq技术的一个显著局限性是，它需要将组织解离，导致细胞在组织中的原始空间位置信息丢失。空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）技术能够提供精确的空间基因表达图谱，但其在基因检测数量、成本以及细胞类型注释的精细度方面存在限制。因此，如何在scRNA-seq数据中恢复空间信息，成为了当前研究的一个重要挑战。 为了解决这一问题，研究人员提出了通过细胞对应学习（cell correspondence learning）在scRNA-seq和ST数据之间传递知识的方法，从而恢复scRNA-seq数据中的空间信息。然而，现有的方法在建模局部和全...

单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术近年来在生物学和医学研究中得到了广泛应用，它能够揭示单个细胞的转录组信息，从而帮助科学家更好地理解细胞的异质性和复杂性。然而，scRNA-seq数据中存在一个普遍的问题，即“dropout事件”（dropout events）。这些事件导致许多基因在单个细胞中的表达值被记录为零，而这些零值可能分为两类：一类是“生物零”（biological zeros），表示基因在该细胞中确实没有表达；另一类是“技术零”（technical zeros），由于测序技术的限制导致基因表达未被检测到。这种数据稀疏性严重影响了后续分析的准确性和有效性，例如细胞聚类和轨迹推断。 为了解决这一问题，研究人员开发了多种插补...

急性移植物抗宿主病（AGVHD）中器官特异性T细胞分化的研究 学术背景 急性移植物抗宿主病（Acute Graft-versus-Host Disease, AGVHD）是异基因造血干细胞移植（Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation, HCT）后常见的严重并发症，由供体T细胞对宿主组织的免疫攻击引起。尽管AGVHD的病理机制已有所研究，但T细胞在特定器官中的分化机制仍不明确。T细胞在不同器官中的特异性反应可能受到局部微环境的调控，但这种调控的具体机制尚未被完全阐明。AGVHD影响多个器官，包括胃肠道、皮肤、肝脏和肺部，但不同器官的病理特征和免疫反应存在显著差异。了解这些差异有助于开发针对特定器官的治疗策略。 为了探究这一问题，研究...

多模态学习揭示基因型-表型动态关系 背景介绍 基因型与表型之间的复杂关系一直是生物学领域的核心问题之一。基因型（genotype）指生物体的遗传信息，而表型（phenotype）则是这些遗传信息在特定环境下的表现。尽管早在1909年，Wilhelm Johannsen就提出了这两个术语，并试图量化它们之间的关系，但一个多世纪以来，我们仍然无法精确地描述基因型如何通过复杂的基因表达模式塑造表型。近年来，单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）等技术的发展使得我们能够在细胞分辨率下观察基因表达的复杂动态，然而这些技术仍然无法全面映射基因型组合如何导致表型的产生。 当前的研究方法，如正向遗传学（forward genetics）和反向遗传学（r...

基因级别单细胞轨迹比对：基于动态编程的新方法 单细胞RNA测序（Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术的出现，极大推动了生物学的研究进程，使科学家能够观察到时间或空间中单细胞水平上的动态变化。然而，如何跨样本或条件（如对照与药物处理、体外与体内实验、健康与疾病等）比较这些动态变化，依然是一个巨大的挑战。本次研究通过开发一种称为“genes2genes”的新工具，试图解决单细胞轨迹比对中的关键问题，特别是在基因级别上实现精确的动态变化匹配。 本文由来自 Wellcome Sanger Institute、University of Cambridge、Columbia University 等机构的研究人员合作完成，通讯作者为 Sarah A. Tei...

单细胞和空间分辨牙相关角质细胞互作组学研究：探究牙周炎中结构免疫的角色 背景介绍 牙周炎是一种广泛影响全球数十亿人的慢性炎症性疾病，主要表现为牙周组织病变，最终可能导致牙齿脱落。其主要病因是牙周生物膜的多菌群失调（polybacterial dysbiosis），此外也与一些全身性疾病如心血管疾病、2型糖尿病、阿尔茨海默病和炎症性肠病等息息相关。然而，目前针对牙周炎的个性化精准治疗仍面临诸多挑战，其主要原因之一是我们对牙周组织中细胞亚群及其在健康与疾病状态下的功能还缺乏深入理解。特别是，尽管牙齿相关上皮角质细胞的异质性已被报道数十年，但对其功能性注释仍不完整。 近年来，“结构免疫”（structural immunity）这一概念得到了学术界的广泛关注，强调非造血细胞（如纤维母细胞、上皮细胞...

人类大脑成熟中的基因表达动态研究：全新的时间性大脑细胞图谱 学术背景 人类大脑的发育和成熟是神经科学中的一个重要研究领域，但至今仍存在许多未解之谜。发育中的人类大脑在出生后经历了漫长而复杂的成熟过程，这一过程受到基因表达动态变化的引导。尽管先前基于体块组织(bulk tissue)进行的大规模转录组学研究揭示了基因表达的显著变化，尤其是在胎儿后期到婴儿早期的过渡阶段，以及童年和青春期大脑结构和功能的剧烈变化，但这些研究的局限性在于未能指明细胞类型特异性的基因表达动态。因此，每种不同细胞类型在童年至成年大脑成熟过程中究竟发生了怎样的基因表达变化仍是一个未解的科学问题。 此外，全球范围内目前建立的人类大脑细胞图谱以成人为主，缺乏对儿童阶段的涵盖。而非洲作为全球基因多样性最高的地区，其加速增长的儿...

单细胞RNA测序揭示外周血中细胞类型特异性剪接调控与自身免疫及炎症性疾病的关系 背景介绍 近年来，基因组研究的飞速发展带来了对复杂性状遗传基础的更深入认识。然而，对于大多数与复杂疾病相关的基因组关联位点（GWAS loci），它们的功能机制仍未完全解明。这些位点大多位于非编码基因组区域，而非直接编码蛋白质的区域。因此，理解转录后事件，例如选择性剪接（alternative splicing, AS），如何影响基因表达以及复杂疾病的遗传风险，显得至关重要。选择性剪接是调控基因功能和生成基因表达多样性的关键机制，而其在特定细胞类型和遗传背景中的作用目前研究较少。 此外，大规模的单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术为无偏地检测单细胞层面...