zhangjunpeng的个人博客

VeloVGI ： RNA 流速精准估计方法 单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）是单细胞基因组学领域的一项前沿技术，能够在转录组水平上对单个细胞进行分析。然而，该领域的一个重大障碍在于从静态快照捕获动态过程，例如细胞类型转换。了解这些转变对于破译复杂生物学现象，如细胞分化和发育过程中的周期过程至关重要。 ...

单核转录组与单细胞转录组比较：以人类膀胱组织分析为例 单细胞测序技术已经彻底改变了我们在健康和疾病中探究生物学的能力，使我们能够绘制器官系统内部和跨器官系统的细胞类型多样性和表达特征。虽然迄今为止大多数研究都使用了单核转录组（ snRNA-seq ）进行组织的分子定位，但越来越多的研究正在探索单核转录组 ...

细胞竞争驱动细支气管化和肺纤维化 特发性肺纤维化（ Idiopathic pulmonary fibrosis ， IPF ）的发病机制包括肺泡和纤维化重塑、炎症和最终肺结构丧失，导致肺功能丧失、呼吸衰竭，通常在诊断后 5 年内死亡。不断积累的遗传数据表明，上皮细胞维持和功能受损是肺纤维化的驱动因素。 肺泡上皮主要由肺泡 2 ...

SPATCH ：高通量亚细胞空间转录组学平台 空间转录组学（ Spatial transcriptomics ， ST ）将高通量转录组分析与空间背景组织结构相结合，通过将分子谱与其空间背景联系起来，弥合了单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）的空白。通过保留空间信息，该技术提供了对细胞状态、组织和细胞间相互作用的前所未有的深 ...

因果发现标准数据：在真实应用中对因果发现进行基准 在许多科学研究中，研究人员不仅对识别统计模式感兴趣，而且对理解控制复杂系统的潜在因果关系感兴趣。他们想要回答因果关系问题，如“改变这个系统的特定变量会产生什么影响？”这种问题不能用纯粹的统计模型来回答。例如，在医疗保健领域，了解因果关系对于确定治 ...

scPAS ：单细胞表型关联的亚群识别 单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）能够全面表征复杂组织中的细胞特征，已成为生物学研究的重要方法。与常规 RNA-seq 不同， scRNA-seq 允许对异质组织生态系统中的细胞类型、状态和谱系进行详细探究。识别与特定表型相关的关键细胞亚群已成为疾病研究中不可或缺的一部分， ...

文章发表 | 癌症 ncRNA 协同调控模式建模 癌症是一大类复杂疾病，涉及不可控的癌细胞生长、扩散和组织浸润。癌症是全球第二大死亡原因，严重威胁着人类的生命和健康。一般来说，癌症是一种多基因而非单基因疾病，其发病机制是由多基因协同调控引起的。揭示基因协同调控与肿瘤之间的关联 / 因果关系，对于 ...

FedPyDESeq2 ：转录组数据差异表达分析的联邦框架 无论是在 bulk 还是单细胞分辨率下，差异表达分析（ Differential expression analysis ， DEA ）是转录组数据的主要应用。基于转录组数据， DEA 旨在利用 edgeR 、 limma 或 DESeq2 及其最近提出的 Python 替代方案 PyDESeq2 等统计软件，识别 ...

你研究的“ microRNA” 可能不是 microRNA MicroRNA （ miRNA ）是 RNA 诱导沉默复合体（ RISC ）的靶特异性组分。除了少数例外，它们是由初级转录本处理产生的，包括由内切酶 Drosha 识别和切割细胞核中的前体 RNA 以产生发夹 pre-miR ，然后由 Dicer 在细胞质中切割，产生接近 22 nt ...

MirGeneDB 3.0 ： miRNA 家族和序列数据库 在过去的 5 年里，在题目或摘要中引用 microRNA 的论文达到了 55,000 篇，比其他任何类型的非编码 RNA 都要多。然而，这些研究继续受到长期存在的问题的挑战，这些问题降低了公开可用的小 RNA 注释的准确性。先前的研究发现，公共数据库中记录的据称 micro ...