解码人类生物学和疾病的单细胞组学技术 背景介绍 细胞是生命的基本单位，一个单独的受精卵可以发育成整个复杂的人体，由大约37万亿个细胞组成，这些细胞组织成各种不同的组织、器官和系统。传统的细胞分类方法主要依据细胞形态、位置或少数几种蛋白的表达水平，这种方法忽略了细胞间在其他分子层面的差异。细胞的高度异质性决定了人类生物学的功能多样性。不仅仅是细胞本身的状态、大小或祖源，细胞周围的特殊环境以及与相邻或远处细胞的交互也影响细胞特性。传统的大样本测序技术如RNA测序，隐藏了细胞的多样性，因为它对实验样本内所有细胞的基因表达进行了平均测量。因此，以单细胞分辨率理解人类生物学和疾病非常重要。 论文来源 本文由来自北京大学生命科学学院（Biomedical Pioneering Innovation Ce...

通过计算方法提高对PAX6基因错义变异的解释 背景介绍 PAX6基因是一种高度保守的转录因子，在眼睛发育中起着重要作用。PAX6的杂合失功能变异可导致一系列眼科疾病，包括无虹膜症。然而，许多PAX6基因的错义变异目前被分类为不确定意义的变异（VUS），这对分子诊断提出了重大挑战。虽然计算工具可以用来评估基因变异的影响，但其预测的准确性有所不同。在这项研究中，作者们评估和优化了计算预测工具在PAX6错义变异方面的性能。 来源介绍 这篇文章由Nadya S. Andhika、Susmito Biswas、Claire Hardcastle等人完成，来自曼彻斯特大学生物科学学院进化、感染与基因组学研究所，曼彻斯特大学附属NHS基金会信托，欧洲分子生物学实验室（EMBL-EBI）等多个机构。这篇论文...