科学家应用单细胞分析发现小肠干细胞分化的过渡态
对小肠LGR5+细胞进行单细胞分析发现两个不同细胞群体 两群细胞都表达干细胞相关基因，但是只有一群能够激活终末细胞标记物的表达 处于多谱系始发态的LGR5+细胞表达双潜能祖细胞的特征 利用生物信息学工具揭示了这些祖细胞均来自LGR5+小肠干细胞 近日，来自美国哈佛大学医学院的研究人员在国际学术期刊Cell Reports上发表了一项最新研究进展，他们利用单细胞分析技术发现Lgr5+小肠干细胞来源的祖细胞实际上包含了两个不同的细胞群体，进一步揭示了小肠干细胞分化过程的最早期步骤。 位于每个小肠肠窝底部的LGR5+小肠干细胞是维持干细胞和小肠上皮细胞自我更新的动力，之前有研究发现干细胞在分化形成具有成熟功能的终末细胞之前会经历短暂扩充祖细胞（transit-amplifying progenitors）阶段，这些小肠双潜能祖细胞会单向分化形成具有吸收功能的细胞或具有分泌功能的细胞。 之前还有研究发现在血液中造血祖细胞......阅读全文
用ICPMS分析单细胞的新技术
【摘要】当DVS Sciences公司的技术总监Scott Tanner第一次与斯坦福大学遗传学家Garry Nolan探讨一种新型的质谱分析仪器的时候，Nolan就认为这一想法也许会成为一种热卖的产品，在这之后DVS Sciences公司推出了一个新型细胞分析方法平台：CyTOF Mass C
单细胞分析技术的发展趋势是什么？
单细胞分析技术的发展呈现出以下几个主要趋势： 1. **更高的分辨率和灵敏度**： - 能够检测到更微量的生物分子，更精确地反映细胞内的细微变化。例如，在单细胞蛋白质组学中，新的检测方法将能够识别更低丰度的蛋白质，从而发现更多与疾病相关的关键分子。 - 对于单细胞 RNA 测序
单细胞分析技术在肿瘤学中的应用
肿瘤异质性研究：通过分析肿瘤组织中的单个癌细胞，揭示不同癌细胞之间的基因表达、突变和蛋白水平的差异，为理解肿瘤的发生、发展和耐药机制提供关键信息。例如，在乳腺癌中，发现某些肿瘤细胞具有特定的基因突变，导致对特定治疗药物产生抗性。肿瘤微环境分析：了解肿瘤细胞与免疫细胞、基质细胞等微环境成分之间的相互作
单细胞分析技术在癌症研究中的应用
单细胞分析技术在癌症研究中有以下多种应用：肿瘤异质性研究：揭示肿瘤内部不同细胞亚群之间的基因表达差异、突变情况和表型变化，帮助理解肿瘤的复杂性和多样性。鉴定具有不同转移潜能、耐药性和治疗反应的肿瘤细胞亚群。癌症发生和发展机制探索：追踪肿瘤细胞从癌前病变到恶性肿瘤的演化过程，明确关键的分子事件和细胞状
浅谈单细胞RNA测序的技术与分析难点
如今，单细胞生物学是一个热门话题。而在这一领域中，最前沿的则是单细胞RNA测序（scRNA-seq）。传统“批量的”RNA测序方法（RNA-seq）可以一次处理成千上万个细胞，并得到变异的平均水平。但是没有两个细胞是完全相同的，而scRNA-seq则可以揭示出每个细胞独特的微妙变化，甚至可以揭示全新
PNAS：长期分析大量单细胞的新装置
目前，一种便携式、廉价的微流体装置，可让研究人员长期、同时监测大量的单细胞。在很长的时间尺度上测量细胞过程，这将会如何改善相关研究和诊断呢？了解更多…… 一种简单的新方法，通过将细胞隔离在微流体装置中的单独纳升液滴中，可让研究人员能够对数百个细胞同时进行长期分析。这种方法发表在最近的《PNAS
单细胞分析技术的应用会带来哪些挑战？
单细胞分析技术的应用面临以下一些挑战：技术复杂性和成本：单细胞分析涉及到复杂的实验流程和高端的仪器设备，这不仅需要专业的技术人员进行操作和维护，也使得实验成本相对较高，限制了其广泛应用。数据处理和分析的难度：单细胞产生的数据集通常非常庞大且复杂，需要强大的计算资源和专业的生物信息学知识来处理和分析。
单细胞分离用于单细胞基因扩增
单细胞分离连接不同管径大小的毛细玻璃针，可分离捕获各种非贴壁状态的单细胞和微粒等，如细菌、酵母、藻类细胞、植物花粉、原生动物单细胞、悬浮细胞、血液细胞、免疫细胞、卵细胞、各种悬液中单细胞及特殊标记的单细胞等。 单细胞分离用于各种类型的细胞分离培养、纯化、检测；获得单克隆细胞；用于单细胞基因扩增，
单细胞测序新突破:－北大绘制出人类胚胎基因调控图谱
北京大学第三医院的汤富酬研究员等采用先进的单细胞RNA测序技术，绘制出人类植入前胚胎和胚胎干细胞的转录组图谱，有望在干细胞领域改善人类辅助生殖技术，以及预测潜在遗传病产生的健康影响。研究成果发表在8月11日《自然结构与分子生物学》(Nature Structural & Molecular
2013技术展望之细胞培养
原乍一看，细胞培养经过这么多年的发展，似乎不会在明年有什么大的改进。毕竟大部分培养细胞的方法都已成熟。但是，与其他领域一样，研究需求将大大推动细胞培养技术的发展。在未来的一年里，我们也许会看到干细胞、单细胞培养的方法有重大发展。 单细胞脱颖而出 许多基因组和转录组研究也指出
实用技巧二——单细胞转录组高级分析之细胞谱系分析
基于单细胞转录组数据的细胞轨迹分析常见形式有细胞变化轨迹分析和细胞谱系分析，在上一篇中，我们详细介绍了常规拟时间序列分析的相关内容（具体内容查看链接）。在这里，我们主要就细胞谱系分析进行介绍和解读。 细胞谱系分析，最简明的理解就是细胞领域的进化树，通常指的是某类祖源细胞，在特定条件下，有多
实用技巧二——单细胞转录组高级分析之细胞谱系分析
基于单细胞转录组数据的细胞轨迹分析常见形式有细胞变化轨迹分析和细胞谱系分析，在上一篇中，我们详细介绍了常规拟时间序列分析的相关内容（具体内容查看链接）。在这里，我们主要就细胞谱系分析进行介绍和解读。 细胞谱系分析，最简明的理解就是细胞领域的进化树，通常指的是某类祖源细胞，在特定条件下，有多
Namocell单细胞分离仪应用——单细胞测序
2018年11月，Namocell与CZ-Biohub（Chan Zuckerburg Biohub）合作，在单细胞测序领域做出了新的尝试。CZ-Biohub利用Namocell单细胞分离仪分选出目的B细胞，并且将其进行单细胞测序，为抗体新药的发现迈出了重要一步。单细胞RNA测序（scRNA-s
单细胞分离用于单细胞基因扩增介绍
单细胞分离连接不同管径大小的毛细玻璃针，可分离捕获各种非贴壁状态的单细胞和微粒等，如细菌、酵母、藻类细胞、植物花粉、原生动物单细胞、悬浮细胞、血液细胞、免疫细胞、卵细胞、各种悬液中单细胞及特殊标记的单细胞等。 单细胞分离用于各种类型的细胞分离培养、纯化、检测；获得单克隆细胞；用于单细胞基因扩增，用
单细胞基因表达分析解密血液早期发育调控网络
近日，著名国际期刊nature biotechnology发表了英国科学家的一项最新研究成果，他们应用单细胞基因表达分析与计算方法描述了血液发育的转录调控网络。这项研究为分析器官发育的调控网络提供了一种可行的方法。 研究人员指出，重建调控器官发育的分子途经受限于缺少对胚胎祖细胞进行研究的方法，
芯片实验室让单细胞基因分析更高效
本报讯据美国物理学家组织网近日报道，最近，加拿大英属哥伦比亚大学与英属哥伦比亚癌症研究所、转化与应用基因组学中心合作，开发出一种硅酮材料的芯片实验室技术，能让每个细胞像弹球机里的球一样各就各位，然后进行基因检测。这种“单细胞基因分析”技术使基因检测更加灵敏迅速，有助于肿瘤分析和临床疾病的诊断。本周出
单细胞分析技术在免疫学中的应用
免疫细胞分型和功能研究：精确区分不同类型的免疫细胞，如 T 细胞、B 细胞、巨噬细胞等，并了解它们在免疫应答中的功能变化。这对于自身免疫性疾病、感染性疾病和免疫缺陷病的诊断和治疗具有重要意义。比如，在类风湿关节炎患者中，分析滑膜组织中的免疫细胞，揭示异常的免疫激活状态。免疫治疗监测：评估免疫治疗（如
单细胞凝胶电泳技术影响因素的分析
单细胞凝胶电泳（SCGE）又称“彗星”法，是一种操作简便、快速、敏感性高的DNA损伤与修复的检测技术。尽管此法无需复杂的实验条件，但在建立过程中可能受诸多因素的影响而难以得到较理想的结果，我们就其主要的影响因素作如下分析。1.琼脂糖凝胶薄板的制备：该实验需要制备两层琼脂糖凝胶薄板，应注意琼脂糖的浓度
单细胞分析技术在神经科学中的应用
神经退行性疾病研究：分析单个神经元的基因表达和蛋白质变化，探索帕金森病、阿尔茨海默病等疾病的发病机制。例如，发现特定神经元中某些蛋白的异常聚集与疾病进展相关。神经发育研究：研究胚胎和儿童时期神经元和神经胶质细胞的发育过程，为神经系统疾病的早期干预提供线索。
布鲁克收购单细胞互作分析先驱公司Dynamic－Biosensors
布鲁克公司（Nasdaq:BRKR）宣布收购Dynamic Biosensors GmbH公司。该公司以其在生物传感器技术领域取得的创新突破而闻名，其总部位于德国慕尼黑。此次收购加强了布鲁克在分子相互作用和动力学分析方面的生物物理产品组合，为药物发现或基础研究中的分子间和分子——单细胞相互作用提供更
单细胞分析技术未来还可能面临哪些挑战？
单细胞分析技术未来可能面临以下一些挑战：伦理和法律问题的深化：随着单细胞分析技术在临床应用中的普及，涉及个人遗传信息和细胞数据的使用、存储和共享的伦理和法律问题将更加复杂。例如，如何确保患者的隐私不被泄露，以及如何规范数据在研究和商业应用中的使用权限。在生殖医学领域，单细胞分析技术可能引发关于胚胎筛
单细胞分析技术在癌症研究中的应用介绍
单细胞分析技术在癌症研究中有以下诸多应用：肿瘤异质性研究：揭示肿瘤内部不同癌细胞之间的基因表达差异，了解肿瘤细胞的多样性，包括不同的亚型和分化状态。有助于解释肿瘤对治疗的不同反应和耐药性的产生机制。癌症干细胞鉴定：识别具有自我更新和多能性的癌症干细胞，它们在肿瘤的复发和转移中可能起着关键作用。为针对
被“真”单细胞光环掩盖的高通量分析
01、二代“真”单细胞蛋白质组学质谱：timsTOF Ultra 2023年6月5日，在第71届ASMS会议上，布鲁克公司重磅发布了timsTOF Ultra，“真”单细胞蛋白质组学正式进入第二代。图1：成熟可复制的单细胞蛋白质组学解决方案 布鲁克第二代“真”单细胞蛋白质组学方案，打破单细胞
总裁专访－|－单细胞蛋白质组分析成为现实
多组学发展的两大趋势是大队列高通量分析和单细胞多组学高灵敏度分析。近年来单细胞测序的基因组学成为热点，而蛋白无法如基因般扩增，单细胞蛋白质组学更具挑战。去年Matthias Mann教授团队首次展示了单细胞蛋白质组学的成果，布鲁克今年就为科学家们推出了timsTOF SCP质谱，同时推出在大队列
单细胞基因表达分析的最新进展
将细胞培养板上的细胞放在显微镜下观察。表面上，它们都一样。实际上，它们一点都不相同。无论是DNA或RNA的水平，还是蛋白质或代谢物的水平，这些细胞相差甚远，而这些差异可能对细胞行为产生深远的影响。 多年来，研究人员一直缺乏工具，来高效拷问这些差异，不过今非昔比。有了新一代DNA测序仪和质谱仪，
专家解析单细胞分析技术：简单的染色成像方法
在这项研究中，Nakauchi教授采用了一种简单的免疫染色技术：单细胞磷酸成像分析（single-cell imaging of phosphorylation assay，SCIPhos）。先将大约50个细胞想排列在载玻片上，然后进行染色，通过共聚焦显微镜进行观察，通过这些染色了的磷酸化修饰蛋白，
单细胞测序数据分析中的应用案例
以下是一些深度学习方法在单细胞测序数据分析中的应用案例： 1. 细胞类型分类 - 研究人员使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对单细胞测序数据进行分析，以准确地识别和分类不同的细胞类型。例如，通过训练模型学习不同细胞类型的基因表达特征，从而能够对新的单细胞数据进行快速准确的分类。
芯片实验室让单细胞基因分析更高效
最近，加拿大英属哥伦比亚大学与英属哥伦比亚癌症研究所、转化与应用基因组学中心合作，开发出一种硅酮材料的芯片实验室技术，能让每个细胞像弹球机里的球一样各就各位，然后进行基因检测。这种“单细胞基因分析”技术使基因检测更加灵敏迅速，有助于肿瘤分析和临床疾病的诊断。本周出版的《美国国家科学院院
单细胞测序数据的分析流程是怎样的？
单细胞测序数据的一般分析流程包括以下主要步骤：数据质量控制评估测序数据的质量指标，如测序深度、细胞捕获效率、基因检测数量等。去除低质量的细胞和基因。数据预处理对原始数据进行标准化和归一化处理，以消除技术偏差。基因表达定量确定每个细胞中基因的表达水平。细胞过滤基于基因表达数量、线粒体基因比例等指标进一
单细胞测序数据分析的j技术难点
单细胞测序数据分析存在以下一些难点：数据的高维度和稀疏性每个细胞可以测量成千上万个基因的表达，但大多数细胞中只有少数基因是活跃表达的，导致数据高度稀疏且维度极大，增加了分析的复杂性。数据质量控制由于实验技术的限制，可能存在细胞捕获失败、双细胞污染、测序错误等问题，需要准确识别和处理这些低质量的数据。