近日,哈尔滨工业大学数学学院靳水林教授团队在单细胞测序数据建模与分析领域取得重要进展,解决了多生物来源数据整合建模的关键问题。研究成果发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。
单细胞数据整合旨在通过消除数据中的批次效应,以融合不同实验批次的单细胞测序数据,对胚胎发育、组织功能及疾病机制等研究具有重要意义。针对相关难题,靳水林教授团队提出了一种多源生物变异的数据整合新模型——组中心化主成分分析。该模型首次定义了多生物来源数据的组技术变异,利用生物来源的总体变异和批次内变异估计批次效应,构建了组技术变异最小化的优化模型,进而在保留多源生物变异条件下对数据进行了整合,取得了优良效果。该研究为多生物来源单细胞测序数据的有效整合提供了高效、可靠的数学模型。
在生命科学领域,单细胞测序技术就像一把“精密手术刀”,让科学家得以剖析每个细胞的分子特征,为深入理解生命的复杂性提供独特视角。然而,现有的单细胞测序技术的局限性往往需要科学家做出取舍:要么漏掉某些细胞......
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会议背景抗体药由于其更强的靶向性、安全性和长效性等独特优势,在肿瘤、自免和病毒感染等疾病领域的治疗中的应用越来越广泛,备受药企追捧。与此同时,抗体人源化技术、噬菌体展示技术、单B细胞、合成生物学、单细......
近日,哈尔滨工业大学数学学院靳水林教授团队在单细胞测序数据建模与分析领域取得重要进展,解决了多生物来源数据整合建模的关键问题。研究成果发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。单细胞数据整合旨在通过......
近日,哈尔滨工业大学数学学院靳水林教授团队在单细胞测序数据建模与分析领域取得重要进展,解决了多生物来源数据整合建模的关键问题。研究成果发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。单细胞数据整合旨在通过......
为什么要进行单细胞测序?传统的测序是以组织为单位进行的测序,所得的测序结果是多个细胞的平均值,无法精确到单个细胞的遗传信息;而实际上,细胞与细胞之间由于存在异质性,即便在肿瘤组织中,肿瘤组织中心的细胞......
CancerCell期刊发表了题为:Integrativeanalysisofneuroblastomabysingle-cellRNAsequencingidentifiestheNECTIN2-T......
7月17日,《自然-方法》在线发表了中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、神经科学国家重点实验室陈跃军研究组撰写题为《利用CRISPR条形码技术全面绘制小鼠脑内的单细胞时空谱系》的研究论文。该研究通......
美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心、加州大学尔湾分校和贝勒医学院的研究人员,历时7年,绘制出了迄今最大、最全面的正常乳腺细胞的图谱,为乳腺生物学提供了前所未有的见解,有助确定乳腺癌等疾病的治疗靶点。相......
基于第三代测序(TGS)平台的单细胞RNA-seq技术的进步加速了生物学研究。自2016年以来,已经开发了几种基于TGS平台的单细胞RNA-seq方法。由于受到低准确度和灵敏度的限制,它们要么结合基于......