毫无疑问多组学联合的实验设计对于解析生物学问题是十分有效且敏感的。相对于单组学来说，起到的是1+1>2的作用。多组学就像是一条河流，从最初的DNA（基因组）到转录水平（转录组）以及解析来进行翻译（蛋白组），以及下游对于代谢物质的研究（代谢组）。同时还有多种表观修饰发挥作用（表观组学），不同的外部微生物环境也会造成差异（微生物组）。从变异或者表达水平单方面去解析生物学问题，毫无疑问在当今...... 阅 读 全 部 >
在周一（4月2日）的《浅谈选择压力分析》一文周老师向大家介绍了选择压力分析的由来和用途，下面就可看下如何进行选择压力分析。按照群体数量，选择压力分析的方法主要可分成两类：DNA多样性的计算（单个群体内分析）和多样性水平在不同亚群间的比较（多群体分析）。第一类方法DNA多样性的计算（单个群体内分析）。在动植物重测序领域，选择压力分析的方法大多数是在同一个物种内，进行多样性统计和比较。最基础...阅读... 阅 读 全 部 >
10x genomic 平台可以一次捕获 1000~10000 个细胞，对于 v3 试剂，要求每个细胞至少测 20k reads，按照测序模式 PE150 进行计算，当捕获 5000 个细胞时，最少需要的数据量为 =5000×20000（reads）×300（bp）=30×109，即捕获 5000 个细胞时，至少要测 30G 的数据量。随着捕获细胞数的增加，测序量也是成倍增加，如何...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
LncACTdb 2.0数据库食用指南Hello，小伙伴们大家周三好~本周我们继续来讨论一下lncRNA的一个大热功能，也就是lncRNA的ceRNA机制。ceRNA是个啥，相信各位小伙伴们已经非常清楚了，无论是酸谈老师的直播还是文献品谈会都介绍了大量的ceRNA的案例文献。在ceRNA的机制中，一共有三个变量参与，以lncRNA为例，最最常见的ceRNA结构就是lncRNA—miRNA以及miR... 阅 读 全 部 >
全基因组关联分析（GWAS, Genome-wide association studies）是研究复杂疾病的遗传基础的策略之一。在肿瘤研究领域中，几乎所有常见恶性肿瘤的GWAS均已完成，并确定了与风险增加相关的450多个遗传变异。这些研究不仅揭示了致癌的新途径，而且还表明了常见的遗传变异大幅增加了许多常见癌症的遗传风险。GWAS有望应用于药物研发和癌症预防，助力精准预测、诊断和治疗。当前G...... 阅 读 全 部 >
日前，Nature Communications 发表了来自军事医学科学院放射与辐射医学研究所研究员周钢桥课题组关于肝癌的最新研究。研究利用单细胞转录组测序绘制了原发性及转移性肝癌单细胞图谱，揭示了肝癌微环境的免疫细胞群体的构成并评估了慢性 HBV/HCV 感染与 T 细胞浸润和耗竭之间的关系。同时，研究还发现一群与肝癌进展及转移密切相关的 MMP9+ 肿瘤相关巨噬细胞（TAM），在...阅读全文... 阅 读 全 部 >
期刊：Theranostics技术：单细胞测序研究背景慢性牙周炎是由牙周组织的慢性炎症组成的常见疾病，它是一种在人类中非常普遍的疾病，影响全球约20%-50%的人口。慢性牙周炎可使个体易患全身性疾病，例如心血管疾病、糖尿病和阿尔茨海默病，以及胃肠道疾病和不良妊娠结局。牙周炎治疗的主要目标是控制消息和炎症，阻止牙周组织破新，防止牙槽骨丢失。在牙周炎进展过程中，大量...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
近日，北京博奥晶典生物技术有限公司合作中国科学院北京基因组研究所（国家生物信息中心）慈维敏教授团队和北京大学第三医院泌尿外科马潞林教授、刘承教授团队在 Genome Biology（IF: 13.583）发表了应用单细胞转录组测序揭示肾癌和癌栓肿瘤微环境差异的研究成果。本研究中10x 单细胞转录组测序由北京博奥晶典生物技术有限公司提供。【发表期刊】Genome Biology【影响因子】...阅读... 阅 读 全 部 >
前言多细胞生物是由不同类型的细胞组成开放社会，这个社会中的单个细胞间必须协调它们的行为，为此，细胞建立通讯联络是必需的。细胞通讯是指一个细胞发出的信息通过介质传递到另一个细胞产生相应的反应，通过化学信号分子进行细胞间通讯是动物和植物最普遍采用的通讯方式。配体-受体复合物介导的细胞-细胞通讯对协调发育、分化和炎症等多种生物学过程具有至关重要的作用。复杂的细胞外反应始于配体与其同源受体...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
你的非肿瘤单细胞结合普通转录组分析模板已经到位，还不赶快产出你的第一篇单细胞生信文章？Hi，大家好，我是晨曦机器学习的旅程让我们稍作停留，新的一年，我们继续聚焦在单细胞年前，我们总共介绍了十几种单细胞数据库，这些数据库可以为我们的单细胞分析提供强大而又可靠的数据支持，在单细胞数据库方面我们准备的已经足够多了，接下来我们进入下一个板块——单细胞文献阅读在这一个板块，我们将通过阅读单细胞文献来逐步丰富... 阅 读 全 部 >