“临床用单细胞组学技术开发与肺癌应用研究”项目获批

“临床用单细胞组学技术开发与肺癌应用研究”项目获批

　　 近日，由博奥生物集团有限公司暨生物芯片北京国家工程研究中心牵头申报的“临床用单细胞组学技术开发与肺癌应用研究”项目获得国家重点研发计划“精准医学研究”2016年度项目立项。　　该项目将围绕单细胞组学技术临床转化应用的难点和热点问题，整合微电子、自动化、生物芯片、新一代测序、大数据、医学等多学科

机器学习遇到单细胞组学：Perturbation－Modeling

       细胞生物学的相关研究一直受限于数据的完整性和表型的完整性，对应激状态和稳态下的细胞区别观察不够充分。过去五年中，计算机视觉和语音识别领域通过对大量的无标签数据进行学习、建模，很好的解决了数据不足的问题。同样在最近的研究中，机器学习方法使用单细胞数据进行扰动建模也推动了细胞生物领域前进。

2025蛋白质组学大会之单细胞蛋白质组学研究

　　2025年10月13日上午10:10，第12届AOHUPO大会暨第8届AOAPO大会、π-HuB国际大科学计划第三届全球峰会暨第13届CNHUPO大会“Single Cell Proteomics”分论坛在广州白云国际会议中心汕头厅（Shantou Hall）成功举行。　　本场论坛由浙江大学方群

当代谢组学技术遇到单细胞测序技术

代谢组的状态是对遗传因素、外部环境和治疗干预等信息的综合反映，因此是一个跟踪和了解上述因素对表型影响的理想研究目标。代谢组可做多种样品类型、结果富含各种信息、可作为连接其他组学数据与表型之间的桥梁。过去20年，组学研究飞速发展，处于中心法则末端的代谢组学虽然起步较晚但是发展很快。很多组学研究目前已进

单细胞表观组学：单细胞ChIPseq解码细胞命运决定机制

　　在国家重点研发计划“干细胞及转化”重点专项（批准号：2017YFA0103402）等资助下，北京大学分子医学研究所、北大-清华生命科学联合中心何爱彬课题组近期突破单细胞表观遗传研究的瓶颈，开发了两种具有普适性、操作简单、风格迥异的单细胞ChIP-seq技术，可适应于不同课题研究需要，解析发育与疾

布鲁克发布全新空间单细胞代谢组学研究策略

　　摘要　　* 创新的无偏原位空间单细胞代谢组学（SSCM）能够以单细胞分辨率实现高通量代谢组织样本表征；　　* 基于 timsTOF fleX MALDI 的全新 5 μm microGRID 技术可在大视场内提供几乎无伪影的小分子图像；　　* 创新的 4D-代谢组学可通过 CCS-Predict

单细胞和空间组学技术在肝脏领域应用

　　近期，中国科学院上海营养与健康研究所李虹研究组在《肝脏病学杂志》（Journal of Hepatology）上，发表了题为Single-cell and spatially resolved transcriptomics for liver biology的综述文章。该文章阐述了前沿的单细胞

单细胞脂质组学技术的机制及意义

　　5月17日，清华大学精密仪器系质谱研究团队发文报道基于质谱的单细胞脂质组精细结构表征技术，实现了哺乳动物单细胞内脂质的大规模精细结构分析，解决了单细胞质谱领域长期面临的关键技术挑战。基于单细胞内多种类型脂质异构体的鉴定与相对定量，该团队实现了野生型非小细胞肺癌（HCC827）细胞群体中耐药细胞的

Nature发布单细胞基因组学新技术

　　胚胎是如何形成我们肺脏、肌肉、神经和其他组织中的细胞的?一种新的方法可以解码使得胚胎万能细胞能够增殖并转变为机体许多特化细胞类型的遗传指令。 　　一开始是一团相同的细胞，随着增殖不断地改变形状和功能，最终变为我们肺脏、肌肉、神经和机体所有其他特化组织中的细胞。胚胎拥有这种创造奇迹的能力。 　

自动化所肺癌影像组学研究获进展

　　近期，中国科学院自动化研究所分子影像院重点实验室与上海肺科医院放射科、广东省人民医院放射科、华西医院呼吸内科、中国医学科学院肿瘤医院PET-CT中心合作，将影像组学应用于四期EGFR突变型非小细胞肺癌的靶向治疗疗效评估中，取得了阶段性的临床科研成果。相关研究成果发表在临床肿瘤领域期刊Clinic

单细胞和空间组学技术在肝脏领域的应用

　　近期，中国科学院上海营养与健康研究所李虹研究组在《肝脏病学杂志》（Journal of Hepatology）上，发表了题为Single-cell and spatially resolved transcriptomics for liver biology的综述文章。该文章阐述了前沿的单细胞

我国在单细胞蛋白质组学研究获突破

　　浙江大学化学系微分析系统研究所方群教授团队，联合北京大学医学部精准医疗多组学研究中心主任黄超兰教授团队，在单细胞蛋白质组学分析研究领域取得突破性进展。研究论文近日在线发表在美国《分析化学》杂志上。　　黄超兰介绍，近年来，基于细胞群体内的蛋白质组学研究，已越来越难以满足对生命功能深入探究的需要。从

大咖云集，共襄单细胞多组学及空间组学线上峰会

　　2009年，第一篇单细胞mRNA测序的文章的发表，标志着单细胞转录组测序的时代正式来临。2013年，单细胞测序技术被《Nature Methods》评为年度技术。同年，《Science》将单细胞测序列为年度最值得关注的六大领域榜首，认为该技术将改变生物界和医学界的许多领域。　　目前，基于单细胞技

肝脏生物学中单细胞和空间组学技术的成果与挑战

　　近期，中国科学院上海营养与健康研究所李虹研究组在《肝脏病学杂志》（Journal of Hepatology）上，发表了题为Single-cell and spatially resolved transcriptomics for liver biology的综述文章。该文章阐述了前沿的单细胞

大咖云集，共襄单细胞多组学及空间组学线上峰会

　　2009年，第一篇单细胞mRNA测序的文章的发表，标志着单细胞转录组测序的时代正式来临。2013年，单细胞测序技术被《Nature Methods》评为年度技术。同年，《Science》将单细胞测序列为年度最值得关注的六大领域榜首，认为该技术将改变生物界和医学界的许多领域。　　目前，基于单细胞技

IsoPlexis单细胞蛋白质组学检测服务即将启动啦！

　　重磅消息来袭　　你想要的单细胞　　蛋白质组学检测服务即将启动啦！　　单细胞蛋白质检测技术　　传统的细胞分析通常包含数千个或更多的细胞，提供了一个总体平均值，掩盖了重要的细胞异质性，尤其是一些发挥重要作用的稀有细胞群体的意义，比如免疫细胞、肿瘤细胞、干细胞等均展现出广泛的异质性。　　当前，随着单细

Nature论述：单细胞基因组学揭开“免疫新世界”

　　人类对生命的好奇，从来没有减退。一个多世纪以来，科学家们一直试图解析构成我们机体的成千上万亿个细胞，从一米长的神经元到8微米宽的红细胞。他们希望从中找到解析重要生理、病理过程，挖掘重要的细胞类型和信号通路。　　但是，过去几十年，包括荧光抗体标记技术、DNA和RNA测序技术等在内的研究工具却不能解

单细胞基因组学：通往个体化医疗之门

　　随着第二代测序技术的普及，单细胞测序迎来了迅猛发展。　　近日，南方科技大学生物学系副教授贺建奎在美国冷泉港参加了单细胞分析会议后，在科学网博客里写道：“这是一个非常令人激动的前沿学术会议，我深深地体会到了单细胞基因组学时代的来临。”　　他对《中国科学报》表示：“单细胞基因测序技术的突破，只是开了

首个棉花纤维起始发育单细胞时空组学图谱发布

近日，中国农业科学院棉花研究所乡村振兴科技创新团队牵头构建了首个结合单细胞转录组、空间转录组及空间代谢组的棉花纤维起始发育图谱。利用该图谱可以识别关键基因的表达模式及其与代谢途径的关系，深入剖析纤维发育过程中的核心调控机制。相关研究成果发表在《自然通讯（Nature Communications）》

欢迎加入“微流控技术助推单细胞组学研究”网络讲座

单细胞组学解码泛癌肿瘤微环境中的T细胞

T细胞是最关键的抗肿瘤免疫细胞。肿瘤微环境中存在“肿瘤浸润T细胞”亚群，能够对肿瘤抗原产生反应，肩负着清除肿瘤细胞的重任，也是摧毁癌细胞的“主力军”。然而，随着肿瘤发展，这些英勇的“战士”常常陷入功能失调状态，“战斗力”大幅下降，被科学家称为“T细胞耗竭”。越来越多的证据表明，不同癌症的肿瘤微环境对

流形学习在单细胞组学数据分析中的运用

　　以10x Genomics为代表的单细胞组学检测技术的发展，为我们从细胞层面去理解生命体的发育过程，疾病发生和发展过程提供了重要的手段。以单细胞转录组(scRNA-Seq)为例，我们可以发现，单细胞组学数据具有横向细胞数量巨大，纵向数据分布稀疏的特点。因此，针对单细胞数据，从分析的角度提出了巨大

流形学习在单细胞组学数据分析中的运用

以10x Genomics为代表的单细胞组学检测技术的发展，为我们从细胞层面去理解生命体的发育过程，疾病发生和发展过程提供了重要的手段。以单细胞转录组(scRNA-Seq)为例，我们可以发现，单细胞组学数据具有横向细胞数量巨大，纵向数据分布稀疏的特点。因此，针对单细胞数据，从分析的角度提出了巨大

第二届单细胞技术及组学应用发展大会

议程揭晓，亮点荟萃 | 第二届单细胞技术及组学应用发展大会聚势来袭！（文末领取限量免费入场券）2023年5月 19-20日，第二届单细胞技术及组学应用发展大会将在上海虹桥绿地铂瑞酒店盛大召开，大会以“聚焦技术前沿，加速科研转化”为主题，邀请众多单细胞及组学领域的科学家、代表性企业展示单细胞及多组学技

单细胞蛋白质组学：让细胞个体研究更加精细

    细胞是生命活动的基本单元。对细胞的精确认知是理解细胞在生理和病理过程中功能的先决条件。    在组织、器官或个体中，细胞具有非常大的异质性，而传统的研究手段针对大量细胞进行分析，得到的是大量细胞的平均结果，无法区分不同细胞个体对于大量样品结果的具体贡献值，从而忽视或掩盖了单细胞的个体差异，不

流形学习在单细胞组学数据分析中的运用

　　以10x Genomics为代表的单细胞组学检测技术的发展，为我们从细胞层面去理解生命体的发育过程，疾病发生和发展过程提供了重要的手段。以单细胞转录组(scRNA-Seq)为例，我们可以发现，单细胞组学数据具有横向细胞数量巨大，纵向数据分布稀疏的特点。因此，针对单细胞数据，从分析的角度提出了巨大

第二届单细胞技术及组学应用发展大会

专场早知道！单细胞分析迈入多组学时代，掀起单细胞多组学研究新革命！       大量的多组学分析，如基因组、转录组和蛋白质基因组学分析，已被证明有利于加强对细胞事件的全面了解。这一优势促进了单细胞多组学分析的发展。近年来出现了一些前沿的单细胞多组学技术，并掀起了一场新的研究革命！       今天，

Nature子刊发表单细胞基因组学重要进展

　　最近，一种用于RNA序列分析的新方法，可让研究人员确定新的细胞亚型，从看似全然混乱的状态创造出秩序。这项新技术发表在最新一期的Nature旗下子刊《Nature Biotechnology》，是由欧洲生物信息研究所欧洲分子生物学实验室（EMBL-EBI）的科学家开发，标志着我们向单细胞基因组迈进

【NEJM】综述：肺癌基因组学发现的临床意义

　　Charles Swanton与Ramaswamy Govindan两位教授合作在最近的新英格兰医学杂志发文，全面综述肺腺癌、鳞癌和小细胞肺癌这三种常见的病理类型的大规模基因组学研究发现，及其在肺癌的发生发展和临床诊疗中的意义。　　基因组变异　　基因组概览　　肺癌与吸烟高度相关，是突变负荷最强的

科学家绘制小细胞肺癌蛋白基因组学图谱

肺癌是全球癌症致死的首位原因，而小细胞肺癌约占肺癌总数的15%，是所有肺癌亚型中恶性程度最高、预后最差的亚型，5年生存率仅为5%。与非小细胞肺癌形成鲜明对比，小细胞肺癌的治疗手段单一，患者总生存率低。分子表征与组学研究不足，限制了小细胞肺癌的基础研究和临床进展，迄今为止，仅有少量针对小细胞肺癌临床样