Nat Genet：基于健康单细胞参考图谱准确识别scRNA-seq数据中疾病相关细胞状态
研究团队评估了单细胞参考图谱的选择如何影响从疾病样本scRNA-seq数据中识别细胞状态变化。
测序中国 - scRNA-Seq，单细胞参考图谱 - 2023-11-17
Genome Biol | scRNA-seq辅助分析新方法scGWAS，揭示性状-细胞类型关联图谱
单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术可以定量测量单个细胞的基因表达，能够检测细胞类型特异性的转录组特征，为解码复杂疾病中由遗传介导的细胞类型特异性提供了独特的机会。
测序中国 - 单细胞RNA测序，细胞类型来进行性状，胰腺和免疫系统的细胞 - 2022-11-18
Nature子刊 | 多用途深度学习方法sciPENN，可预测、插补scRNA-seq、CITE-seq蛋白质表达
综上所述，研究团队开发了sciPENN深度学习模型，可以预测和估算蛋白质表达，集成多个CITE-seq数据集，量化预测和估算不确定性。
测序中国 - sciPENN，、插补scRNA-seq，CITE-seq蛋白质表达 - 2022-11-24
Nature子刊：多用途深度学习方法sciPENN，可预测、插补scRNA-seq、CITE-seq蛋白质表达
研究团队开发了sciPENN深度学习模型，可以预测和估算蛋白质表达，集成多个CITE-seq数据集，量化预测和估算不确定性。
测序中国 - 基因测序，深度学习 - 2022-11-24
单细胞转录组测序技术在非小细胞肺癌免疫微环境分析中应用的研究进展
根据2020年的数据[1]，肺癌是世界上第二常见的癌症，同时也是癌症死亡的最重要原因。与小细胞肺癌相比，非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）更为常见[2]。
中国胸心血管外科临床杂志 - 单细胞转录组，非小细胞肺癌，免疫微环境 - 2024-03-17
Cell子刊｜曾湘祥团队发布单细胞测序数据工具箱——autoCell
该研究提出了一种用于scRNA-seq数据特征提取和缺失插补的深度模型autoCell。autoCell的关键创新是使用GMM来估计数据的潜在特征分布。
测序中国 - 创新，scRNA-seq数据特征，autoCell - 2023-01-11
单细胞测序与GWAS整合分析工具：sc-linker可识别疾病关键细胞类型和细胞过程
全基因组关联研究（GWAS）已成功识别出数千种与疾病相关的变异，其中约95%的风险变异位于非编码调控区域。但这些变异驱动的复杂疾病和性状的细胞机制在很大程度上仍然未知。
测序中国 - 单细胞测序，GWAS整合分析工具 - 2022-11-10
Mol Cancer：山东大学冯强团队揭示了癌症相关成纤维细胞与肿瘤微环境之间的串扰
该研究通过泛肿瘤空间分辨单细胞分析揭示了癌症相关成纤维细胞与肿瘤微环境之间的串扰。
医药加学习班 - 肿瘤微环境，癌症相关成纤维细胞 - 2023-10-26
Nature子刊：哈佛大学陈曾熙公共卫生学院打造癌症免疫治疗新框架MetaTiME！
MetaTiME可发现肿瘤免疫和癌症免疫治疗的细胞状态和基因调节因子，在癌症免疫治疗方面实现了重大突破。
转化医学网 - 肿瘤免疫治疗，肿瘤微环境，生物信息学，scRNA-Seq - 2023-05-08
Genome Biol：李薛鑫团队及合作者创建人类单细胞多组学图谱及网络平台SCA
该图谱资源和数据库查询旨在为各种组学研究提供一站式、全面且高效的资源，帮助人们更深入地理解不同人类组织的复杂性。
测序中国 - SCA，单细胞多组学图谱 - 2024-05-10
Hepatology：中南大学申竑等团队合作研究综合分子分类预测HCC的微环境特征和治疗反应
该研究整合了3个单细胞数据集来描述肿瘤微环境（TME）景观，并识别了6个与预后相关的细胞亚簇。通过对这些亚簇特异性标记物进行无监督聚类，生成了转录组亚型。
iNature - 肝细胞癌，肿瘤微环境 - 2024-09-03
GENOME BIOLOGY：scIBD用于增强单细胞染色质可及性测序中异型双联体的检测
对各种模拟和真实数据集的全面基准测试证明了 scIBD 的卓越性能和稳健性。
MedSci原创 - 单细胞染色质，单细胞染色质可及性测序技术，scIBD，异型双联体 - 2023-10-11
浙江大学在《Cell Discovery》发文揭示肾透明细胞癌中的关键调控程序
深入刻画ccRCC微环境中的细胞组成和基因组调控特征对于我们理解肿瘤致病机理和开发新的治疗策略具有重要意义。
网络 - 肾透明细胞癌，调控程序，ccRCC微环境 - 2022-07-30
Circulation：单细胞转录组学揭示不同器官内皮细胞的转录特征
内皮细胞(EC)根据其所处的血管和组织表现出相当大的功能异质性。虽然这些功能上的差异可能被记录在转录组中，但维持EC异质性的通路和网络尚未完全明确。
MedSci原创 - 内皮细胞，转录组，单细胞RNA测序 - 2020-09-19
Nature Genetics：迄今最全面乳腺癌单细胞空间图谱
2021年9月6日，澳大利亚Garvan医学研究所的研究团队在 Nature 子刊 Nature Genetics 上发表了题为：A single-cell and spatially resolve
“E药世界”公众号 - 乳腺癌 - 2021-09-22
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