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RNAcentral:基因与文献整合
张俊鹏 2025-10-31 17:18
RNAcentral :基因与文献整合 RNAcentral 于 2014 年建立,作为一个综合数据库,将所有非编码 RNA ( ncRNA )序列整合为一个可搜索的资源。此举旨在解决非编码 RNA 领域的碎片化问题,当时存在许多专注于特定 ncRNA 亚型的优质数据库,但缺乏一个易于使用的资源来整合所有 ncRNA ...
个人分类: 科普|1985 次阅读|没有评论
AMICI:细胞相互作用注意力机制解释
张俊鹏 2025-10-31 17:16
AMICI :细胞相互作用注意力机制解释 细胞间通讯协调着广泛的生物反应,从组织发育和稳态到疾病进展。单细胞分辨率的空间转录组学为在它们本源的组织环境中原位量化这些相互作用提供了前所未有的机会。然而,当前的计算方法仅捕捉了这个复杂对话的有限方面。大多数现有方法主要依赖粗略细胞类型的空间邻近 ...
个人分类: 科普|2137 次阅读|没有评论
SpaceSequest:空间转录组学数据分析统一流程
张俊鹏 2025-10-22 20:21
SpaceSequest :空间转录组学数据分析统一流程 单细胞 RNA 测序( scRNA-seq )的出现彻底改变了我们对细胞异质性和基因表达动力学的理解。它代表了批量 RNA-seq 的重大进步,后者只能提供混合细胞群体的平均表达谱,从而模糊了潜在的细胞多样性。尽管 scRNA-seq 可以对细胞异质性产生宝贵的见解,但 ...
个人分类: 科普|3057 次阅读|没有评论
通过个体化因果发现推断结直肠癌的个性化细胞通讯网络
张俊鹏 2025-10-20 18:19
通过个体化因果发现推断结直肠癌的个性化细胞通讯网络 细胞通讯 ( Cell-Cell Communication , CCC )通过个体肿瘤之间差异很大的复杂信号网络维持组织稳态并驱动癌症进展。结直肠癌( CRC )是全球第三大常见癌症和第二大癌症死亡原因,肿瘤组成和功能状态存在显着异质性,这是不同疾病进展模式和治疗 ...
个人分类: 科普|2958 次阅读|没有评论
单细胞转录组数据稳定聚类
张俊鹏 2025-10-19 12:17
单细胞转录组数据稳定聚类 尽管基因表达数据聚类的稳定性(或可复制性)已经引起了人们 20 多年的兴趣,但对于如何找到单细胞转录组数据的稳定聚类尚未达成共识。使用抽样评估数据变异对聚类影响的早期工作包括 Ben-Hur 等、 Dudoit 和 Fridlyand 以及 Tibshirani 和 Walther 。 ...
个人分类: 科普|2523 次阅读|没有评论
癌症基因的组织特异性
张俊鹏 2025-10-19 12:15
癌症基因的组织特异性 识别癌症驱动基因,这些基因的体细胞突变赋予肿瘤细胞生长和选择性优势,有助于理解肿瘤生物学和指导药物开发。像癌症基因组图谱( TCGA )这样的大规模努力已经使用多种基因组技术对数千个肿瘤进行了分析,并且已经提出了多种方法来识别突变驱动基因。一般来说,大多数方法通常按组织学 ...
个人分类: 科普|2376 次阅读|没有评论
CBMAP:中国脑多组学图谱计划
张俊鹏 2025-10-15 09:34
CBMAP :中国脑多组学图谱计划 神经和精神疾病的发病和进展与脑组织内的分子过程密切相关。研究表明,转录和蛋白质的水平,无论是否存在翻译后修饰( PTM )在脑组织中表现出高度特异性,这使得使用外周组织作为替代品变得具有挑战性。非灵长类动物和灵长类动物已被用于研究人类大脑的生理学和病理生理学。 ...
个人分类: 科普|2426 次阅读|没有评论
NeKo:从先验知识自动构建网络
张俊鹏 2025-10-13 09:29
NeKo :从先验知识自动构建网络 许多生物过程,如细胞内信号传导,可以表示和研究为相互作用分子实体的网络。网络可以提供各种生物水平之间动态相互作用的结构化表示,并有助于深入理解调控细胞功能和决策的潜在机制。 网络可以定制以描绘不同详细程度的生物过程,从广泛和抽象的概述到高度详细的 ...
个人分类: 科普|2131 次阅读|没有评论
AutoGRN: 基因调控网络推理的自动图神经网络框架
张俊鹏 2025-10-12 09:32
AutoGRN: 基因调控网络推理的自动图神经网络框架 基因调控网络( GRN )是理解转录因子( TF )与其靶基因之间复杂相互作用的基础,这些相互作用驱动着细胞分化、发育和疾病进展等过程。单细胞 RNA 测序( scRNA-seq )技术的进步极大地促进了 GRNs 的探索。与将样本中所有细胞视为整体以研究 ...
个人分类: 科普|2828 次阅读|没有评论
TSCI:无效工具变量的因果推断R工具包
张俊鹏 2025-10-10 08:56
TSCI :无效工具变量的因果推断 R 工具包 从观察性研究中推断因果治疗效果可能因未测量的混杂因素而存在内生性问题。一种常见的解决方法是使用工具变量( instrumental variable , IV )来分离与未测量混杂因素不相关的治疗效果的变异。然而,有效推断需要这些工具变量满足严格且无法检验的假设,即 ...
个人分类: 科普|2962 次阅读|没有评论

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