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QCatch：单细胞测序数据质控评估和分析框架: 张俊鹏 2025-8-1 16:09; QCatch ：单细胞测序数据质控评估和分析框架质量控制（ QC ）是测序数据分析中的一个关键步骤。它通过识别样本制备和文库测序过程中引入的技术伪影、失败和偏差，来确保数据的完整性。这一过程在大规模单细胞 RNA 测序研究中尤为重要，因为数据质量直接影响下游分析的准确性和鲁棒性。 ...; 个人分类: 科普|2602 次阅读|没有评论

单细胞组学时代的细胞本体: 张俊鹏 2025-7-30 17:43; 单细胞组学时代的细胞本体单细胞组学技术通过实现对单个细胞的高分辨率分析，极大地改变了我们对细胞多样性的理解。然而，这些数据集前所未有的规模和异质性要求建立强大的数据整合和注释框架。细胞本体（ CL ）已成为实现 FAIR （可发现、可访问、可互操作和可重用）数据原则的关键资源，它为经典细胞类 ...; 个人分类: 科普|2345 次阅读|没有评论

TACIT：空间多组学细胞类型和状态反卷积: 张俊鹏 2025-7-28 15:09; TACIT ：空间多组学细胞类型和状态反卷积空间生物学的重点是对天然环境中细胞类型及其相关细胞状态的空间分布和关系的准确理解。通过快速扩展和成熟的单细胞和空间多组学技术，包括转录组学和蛋白质组学的既定方法以及空间表观基因组学、代谢组学， B 细胞和 T 细胞受体测量，可以加深细胞相互作用和 ...; 个人分类: 科普|2291 次阅读|没有评论

转录组数据大规模基础模型: 张俊鹏 2025-7-23 08:25; 转录组数据大规模基础模型大规模预训练语言模型代表了近年来自然语言处理（ NLP ）领域的革命性突破。与自然语言类似，生命科学中的 DNA 、 RNA 和蛋白质序列也可以被视为生物语言，从而开发了系列的大规模预训练生物语言模型，如 DNA-BERT 、 RNA-FM 和 ESM2 。与生物序列不同，来自转录组学的 ...; 个人分类: 科普|3481 次阅读|没有评论

mcRigor：单细胞数据的元细胞严谨划分: 张俊鹏 2025-7-21 22:04; mcRigor ：单细胞数据的元细胞严谨划分单细胞测序技术通过在多种模式下以前所未有的分辨率揭示细胞异质性，催化了基因组学的范式转变，包括通过单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）的转录组学和通过使用测序的转座酶可及染色质单细胞测定的表观基因组学（ scATAC-seq ），以及同时测量 RNA-seq 和 AT ...; 个人分类: 科普|2965 次阅读|没有评论

单细胞组学的临床路径图: 张俊鹏 2025-7-18 13:42; 单细胞组学的临床路径图在短短几年内，单细胞组学技术从仅少数专业实验室采用的开创性技术，发展成为生物研究中的普遍特征，并成为科学发现的关键推动力。单细胞组学检测的广泛采用和发展引发了日益高涨的热情，认为这些技术有望提高诊断的精确性、疾病进展的监测以及治疗策略的个性化。然而，尽管单细胞技术 ...; 个人分类: 科普|2330 次阅读|没有评论

MPAC：多组学数据中推断通路活性: 张俊鹏 2025-7-16 10:24; MPAC ：多组学数据中推断通路活性癌症是一组基因组变异和信号通路变化多样的复杂疾病。癌症基因组图谱（ TCGA ）生成了数千个肿瘤样本的拷贝数改变（ CNA ）、 DNA 突变、 DNA 甲基化、 mRNA 表达、微小 RNA 表达和蛋白质表达的数据，从而对所描述的癌症有了许多见解。此外，这些广泛的多组数 ...; 个人分类: 科普|2258 次阅读|没有评论

科学已悄然进入第五代：人工科学智能时代: 张俊鹏 2025-7-14 14:47; 科学已悄然进入第五代：人工科学智能时代 2024 年，人工智能（ AI ）首次获得了诺贝尔奖。 DeepMind 的 AlphaFold 破解了生物学中最难的难题之一：蛋白质折叠，预测一系列氨基酸链如何扭曲并决定其功能的复杂 3D 形状的挑战。几十年来，科学家一直在为这个问题挣扎。这对于医学和药物发现至关重要， ...; 个人分类: 科普|2904 次阅读|没有评论

癌症蛋白质组的性别差异: 张俊鹏 2025-7-12 11:01; 癌症蛋白质组的性别差异蛋白质在癌症生物学中作为药物靶点和诊断、预后和预测生物标志物发挥着核心作用，主要通过免疫组化进行量化。蛋白质组学能够高通量分析蛋白质丰度、结构和修饰，直接量化基因表达的末端产物。蛋白质组是高度动态的，由遗传和环境因素共同塑造。了解决定蛋白质组学特征的因素对于确定精 ...; 个人分类: 科普|2966 次阅读|没有评论

因果调控变异深度学习模型比较分析: 张俊鹏 2025-7-11 10:39; 因果调控变异深度学习模型比较分析全基因组关联研究（ GWAS ）表明，约 95% 的疾病相关遗传变异发生在人类基因组的非编码区，其中致病变异通常影响调控基因表达的调控元件。这些调控变异可以深刻影响表型，变异通过失调其靶基因来改变疾病易感性。深度学习已经成为一种变革性的方法，用于预 ...; 个人分类: 科普|3092 次阅读|没有评论

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