科学网—zhangjunpeng的博文

组学数据的单样本网络建模

张俊鹏 2024-1-22 10:12

组学数据的单样本网络建模单个样本的网络建模可以促进生物学上的发现，这些发现超越了分析“聚合”网络时的发现，即在组学数据集中合并所有样本信息的网络。在最新评论文章中，作者们讨论了使用组学数据的单样本网络建模领域的历史、现状和未来方向。单样本网络推理的历史生物系统通过分子相互作用 ...

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未配对和配对单细胞RNA-seq和ATAC-seq数据联合整合的基准算法

张俊鹏 2024-1-19 10:20

未配对和配对单细胞 RNA-seq 和 ATAC-seq 数据联合整合的基准算法在过去的 10 年里，世界各地的实验室已经建立了数百个单细胞 RNA-seq( 用于单细胞转录物丰度 ) 或单核 ATAC-seq( 用于单核染色质可及性 ) 数据集，从而发现了新的细胞类型和调控回路。此外，通过将单细胞分析应用于双状态模 ...

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JOINTLY：识别单细胞转录组内可解释的联合聚类

张俊鹏 2024-1-17 10:24

JOINTLY ：识别单细胞转录组内可解释的联合聚类单细胞和单核 RNA 测序 (sxRNA-seq) 具有巨大的潜力，可以增强我们对体内平衡过程中的人类生物学以及发育或疾病如何塑造我们的细胞、组织和器官的理解。为了将特定基因类型或细胞状态中的基因表达程序与疾病或发育状态联系起来，需要去除样本之间的批次 ...

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成人乳腺的空间分辨单细胞基因组图谱

张俊鹏 2024-1-12 12:41

成人乳腺的空间分辨单细胞基因组图谱人类乳腺是一个顶泌器官，在产生乳汁以哺育婴儿出生后起着重要的生理作用。这种腺体功能是由高度分支的小叶单位介导的，小叶单位产生乳汁，乳汁通过导管网络运输。乳腺上皮系统嵌入富含脂肪的组织中，并被致密的脉管和淋巴管网包围 ( 图 1a) 。人类乳腺组织由四个主要 ...

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单细胞RNA-seq在生物医学研究和临床应用中的数据分析指南

张俊鹏 2024-1-10 11:32

单细胞 RNA-seq 在生物医学研究和临床应用中的数据分析指南复杂组织由多种细胞类型组成，这些细胞类型以各种各样的混合物和状态出现。每个细胞中包含的功能基因组信息往往与邻近的细胞群甚至同一类型的细胞有很大的不同。这意味着对大块组织中细胞群的分子分析本质上是不可靠和不敏感的。通过在单细胞 ...

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产前和产后人类皮质发育的单细胞分析

张俊鹏 2024-1-8 09:13

产前和产后人类皮质发育的单细胞分析人类大脑皮层的发育从产前的几个月到出生后的几年，在多个皮层区域产生数十到数百种细胞类型。这个复杂的过程是由谱系特异性基因表达程序精心策划的，这些基因表达程序指导神经元和胶质细胞类型的产生、迁移、分化和成熟，以及投射和神经元回路的形成。发育过程中这些调控 ...

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CellAnn：一个全面、超快、用户友好的单细胞注释web服务器

张俊鹏 2024-1-5 07:58

CellAnn ：一个全面、超快、用户友好的单细胞注释 web 服务器单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 是一种在单细胞水平检测基因表达水平的基因组方法。尽管它是在不到 10 年前发明的，但它已被广泛用于鉴定发育和疾病期间的新细胞类型和细胞异质性。在 scRNA-seq 数据分析中，通常的做法是首先根据每 ...

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单细胞脑类器官筛选识别自闭症发育缺陷

张俊鹏 2024-1-3 17:08

单细胞脑类器官筛选识别自闭症发育缺陷人类皮层的发育涉及独特而复杂的过程。随着神经管的形成，端脑内的神经上皮细胞增殖、扩张并产生放射状胶质祖细胞、中间祖细胞和外放射状胶质祖细胞。在背侧区域，这些祖细胞产生层状兴奋性神经元。在腹侧端脑，它们产生中间神经元，这些中间神经元迁移到背侧皮层，与兴 ...

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SEMgraph：用结构方程模型对高通数据进行因果网络推理的R包

张俊鹏 2023-12-29 09:21

SEMgraph ：用结构方程模型对高通数据进行因果网络推理的 R 包发现和理解复杂表型特征背后的机制在生物医学研究中至关重要。随着高通量测序技术的出现，患病 ( 通常是表型 ) 性状背后的实际复杂性变得突出，在分子生物学和医学领域也开启了大数据时代。生物学模型通常由信号通路、代谢反应链或非 ...

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非编码RNA提高了网络医疗的预测能力

张俊鹏 2023-12-27 09:47

非编码 RNA 提高了网络医疗的预测能力后基因组医学的一个关键目标是将基因组学提供的细胞成分及其疾病相关突变的详细清单转化为对疾病病因和进展的机制见解，最终产生新的治疗方法。为了实现这一目标，我们必须对所有细胞成分之间的物理相互作用进行编目，以获得人类亚细胞网络的准确和预测性地图。网络 ...

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