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单细胞分辨率的表达和变异联合分析: 张俊鹏 2025-11-12 09:45; 单细胞分辨率的表达和变异联合分析癌症持续构成重大的全球健康挑战，根据 GLOBOCAN 2022 数据库（ https://gco.iarc.fr/en ）报告， 2022 年全球新增约 2000 万癌症病例并导致 1000 万人死亡。癌症治疗研究进展面临的主要障碍是肿瘤异质性的复杂性，这种多因素现象会影响诊断准确性、治疗效果和预 ...; 个人分类: 科普|2046 次阅读|没有评论

多模态数据集成应用于机器学习: 张俊鹏 2025-11-10 09:33; 多模态数据集成应用于机器学习现代多组学分析技术产生不同的数据模式，包括基因组序列、注释和覆盖轨迹。这些不同的模式通常被整合成染色质景观的综合观点，以理解复杂的生物系统。然而，目前用于多组学分析的计算基础设施基本上仍然是碎片化的，研究人员仍然需要依赖多种专用工具和文件格式；使用 pyfaidx ...; 个人分类: 科普|1841 次阅读|没有评论

PRISM-GRN：单细胞多组学数据中恢复基因调控网络: 张俊鹏 2025-11-10 09:18; PRISM-GRN ：单细胞多组学数据中恢复基因调控网络基因调控网络（ GRN ）封装了转录因子（ TF ）、靶基因和各种调控元件之间复杂的相互作用，构成了基因调控的核心机制。基因调控背后的复杂机制构成了细胞功能和行为的基础。表观遗传修饰影响染色质结构和可及性，影响 TF 结合和 GRN 组装，最 ...; 个人分类: 科普|2274 次阅读|没有评论

CSCN：基于单细胞数据推断细胞特异性因果网络: 张俊鹏 2025-11-7 09:29; CSCN ：基于单细胞数据推断细胞特异性因果网络理解基因如何相互作用以调控细胞行为是分子生物学的一个基本目标。基因 - 基因网络，如基因调控网络（ GRNs ），提供了一个强大的框架来模拟基因之间的协调活动。然而，大多数现有方法在组织或群体水平构建这些网络，隐含地假设细胞间的调控同质性。越来 ...; 个人分类: 科普|2129 次阅读|没有评论

深度学习预测细胞特异性基因表达谱和敲除影响: 张俊鹏 2025-11-5 09:24; 深度学习预测细胞特异性基因表达谱和敲除影响基因表达谱是细胞表型和功能的关键决定因素，提供对其编码的蛋白质的活性和生物学意义的基本见解。从基因表达数据中，有助于揭示疾病的原因和后果，例如对不同类型的癌症进行分类，预测疾病复发，评估各种癌症治疗会影响癌症、细胞对疾病的反应和药物治疗。细胞对 ...; 个人分类: 科普|2053 次阅读|没有评论

阿尔茨海默病的展望：争议与未来方向: 张俊鹏 2025-11-3 18:31; 阿尔茨海默病的展望：争议与未来方向生物制剂在治疗多发性硬化症、某些癌症和类风湿性关节炎等疾病方面，显著改善了患者护理和治疗效果。利卡奈单抗和唐纳奈单抗是首个具有明确疗效证据的单克隆抗体，能够减缓阿尔茨海默病的认知和功能衰退。当向监管机构提交上市许可申请时，阿尔茨海默病专家群体表现出从热 ...; 个人分类: 科普|2635 次阅读|没有评论

生物多样性细胞图谱：在细胞分辨率下绘制生命之树: 张俊鹏 2025-11-1 08:58; 生物多样性细胞图谱：在细胞分辨率下绘制生命之树基因组测序在过去三十年中彻底改变了生物学。 1996 年首次测序的真核生物基因组 —— 酵母，很快就被动物和植物基因组所跟随： 1998 年的线虫秀丽隐杆线虫和 2000 年的拟南芥，以及人类基因组计划在 2001 年发布了第一份草图。近年来，我们见 ...; 个人分类: 科普|1947 次阅读|没有评论

TRIAGE：调控基因分析的R软件包: 张俊鹏 2025-10-31 17:24; TRIAGE ：调控基因分析的 R 软件包转录组学技术的最新进展彻底改变了我们在组织、单细胞和空间转录组中研究全基因组表达谱的能力。基因表达分析能够无监督地发现调控细胞生物学过程的基因程序。然而，从基因表达分析中捕获的高丰度转录本通常富含管家基因或结构基因，这些基因揭示了细胞功能的基本方 ...; 个人分类: 科普|2238 次阅读|没有评论

KEGNI：知识图谱增强的基因调控网络推理框架: 张俊鹏 2025-10-31 17:22; KEGNI ：知识图谱增强的基因调控网络推理框架基因调控网络（ GRN ）涵盖了细胞中基因和调控因子的复杂相互作用，这对于理解生理和病理过程中细胞机制的控制和动态至关重要。单细胞测序技术使得能够进行细胞类型特异性 GRNs 推断，并促进了利用单细胞组学数据构建网络推断的发展。已开发出多种算法， ...; 个人分类: 科普|2359 次阅读|没有评论

scHSC：通过样本对比学习增强单细胞数据聚类: 张俊鹏 2025-10-31 17:21; scHSC ：通过样本对比学习增强单细胞数据聚类单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）技术使研究人员能够以单细胞分辨率测量基因表达水平，这对于表征细胞类型、研究发育生物学、揭示复杂疾病和推断细胞轨迹至关重要。如今，准确识别细胞类型已成为 scRNA-seq 分析的关键步骤。聚类已被证明是细胞类型注释 ...; 个人分类: 科普|2149 次阅读|没有评论

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