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农科院生物所研究团队绘制水稻根组织单细胞图谱

近日,中国农业科学院生物技术研究所谷晓峰团队和合作者绘制了单子叶模式植物水稻首个根组织单细胞分辨率转录组图谱,为研究植物细胞类型特化、功能和进化提供了新的途径。相关结果发表在国际学术期刊《分子植物(Molecular Plant)》上。 在植物整个生命过程中,根尖在不断地分化发育,形成的根系从土壤中吸收水分和矿质元素,参与植物与生物或非生物信号的互作,并起到固定植株的作用。但是,植物根系的发育及与环境互作的分子机制还知之甚少。研究人员对两个水稻栽培亚种粳稻Nip(Oryza sativa L. japonica. cv. Nipponbare, geng)和籼稻93-11(Oryza sativa L. indica. cv. 93-11, xian)10,968和12,564个根尖细胞进行了单细胞转录组测序和分析,鉴定出8个细胞型。对Nip和93-11每种细胞型差异表达基因进行功能富集分析,发现大多数基因与环境响应有关,......阅读全文

科学家绘制水稻幼苗根叶单细胞转录图谱

  水稻幼苗叶和根的单细胞转录组二维UMAP图与组织解剖图 图片来源:钱文峰等  中国科学院遗传与发育生物学研究所钱文峰研究组应用单细胞转录组测序技术,获得了水稻幼苗叶和根超过20万个单细胞的转录组信息,利用细胞类型标记基因和原位杂交技术,对每个细胞的身份进行了鉴定,构建了水稻幼苗叶和根的单细胞转录

科学家绘制水稻幼苗根叶单细胞转录图谱

  中国科学院遗传与发育生物学研究所钱文峰研究组应用单细胞转录组测序技术,获得了水稻幼苗叶和根超过20万个单细胞的转录组信息,利用细胞类型标记基因和原位杂交技术,对每个细胞的身份进行了鉴定,构建了水稻幼苗叶和根的单细胞转录图谱。相关结果近日发表于《遗传学和基因组学期刊》。水稻幼苗叶和根的单细胞转录组

农科院生物所研究团队绘制水稻根组织单细胞图谱

  近日,中国农业科学院生物技术研究所谷晓峰团队和合作者绘制了单子叶模式植物水稻首个根组织单细胞分辨率转录组图谱,为研究植物细胞类型特化、功能和进化提供了新的途径。相关结果发表在国际学术期刊《分子植物(Molecular Plant)》上。  在植物整个生命过程中,根尖在不断地分化发育,形成的根系从

科学家揭示水稻根单细胞异质性和分化全景图

  中国科学院分子植物科学卓越创新中心王佳伟研究组系统揭示了水稻根单细胞异质性,描绘了水稻根表皮细胞和基本组织细胞的分化轨迹,明确了在根尖干细胞分化过程中基因表达与基因染色质可及性的相关性,并同时阐明了单子叶植物水稻和双子叶植物拟南芥在根尖细胞类型上的进化保守性。该研究成果4月6日在线发表于《自然—

《自然》发布重要单细胞RNA图谱:首张小肠细胞图谱

  我们肠道上皮是人体内多样性最高,最具活力的组织之一, 作为机体与外界的主要界面之一,组成了一个细胞的生态系统。为了更好地理解这些复杂的组织及其功能,还有影响它的疾病,麻省理工学院、哈佛大学和麻省总医院研究人员领导的一个研究团队通过分析从小鼠肠道或肠道类器官中取样的5.3万多个单独的细胞,完成了一

《细胞》:单细胞测序助力基因重组图谱

  来自斯坦福大学医学院等处的研究人员发表了题为“Genome-wide Single-Cell Analysis of Recombination Activity and De Novo Mutation Rates in Human Sperm”的文章,首次公布了来自一个成人男子91个

2016值得关注的技术:综合单细胞图谱

  《Nature Methods》盘点2015年度技术,选出了最受关注的技术成果:单粒子低温电子显微镜(cryo-EM)技术。 除此之外,也整理出了2016年最值得关注的几项技术,分别为:细胞内蛋白标记(Protein labeling in cells)、细胞核结构(Unraveling nuc

PNAS:单细胞测序绘制大脑的细胞图谱

  斯坦福大学的著名学者Stephen Quake及其同事本周在《美国科学院院刊》(PNAS)上发表文章,介绍了人类脑细胞的单细胞转录组测序研究成果。  研究小组对近500个成人或胎儿脑细胞进行了单细胞RNA测序。利用这种方法,他们能够鉴定出大脑中所有主要的细胞类型,并确定神经元的亚型。他们还观察了

单细胞水平肺癌T细胞免疫图谱绘就

  今天,《自然—医学》在线发表中国科学家的一项成果,研究通过国际领先的单细胞转录组测序技术和生物信息学分析方法,完整刻画了与非小细胞肺癌相关的T淋巴细胞图谱,揭示了肺癌T细胞的亚群分类、组织分布特征、肿瘤内群体异质性及药物靶基因表达情况,鉴定了跨组织分布的T细胞类群及亚群间潜在的状态转换关系,为

单细胞水平肺癌T细胞免疫图谱绘就

  今天,《自然—医学》在线发表中国科学家的一项成果,研究通过国际领先的单细胞转录组测序技术和生物信息学分析方法,完整刻画了与非小细胞肺癌相关的T淋巴细胞图谱,揭示了肺癌T细胞的亚群分类、组织分布特征、肿瘤内群体异质性及药物靶基因表达情况,鉴定了跨组织分布的T细胞类群及亚群间潜在的状态转换关系,为