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基因表达分析正越来越多地用于癌症的诊断和检测，是生物学研究的主要工具，一种新型的计算方法可以提高基因表达分析的准确性。 来自卡耐基梅隆大学和纽约州立大学石溪分校的研究人员称，他们的方法（被称作Salmon）能够矫正转录组测序技术（RNA-seq）中的技术偏差。而且这种技术预估基因表达水平的速度也与其它快速方法相当。 他们的方法已发表于3月6日的Nature Methods杂志，并且Salmon的资源代码已经被成千上万的用户免费下载。 来自卡耐基梅隆大学计算生物学系的助理教授Carl Kingsford说，Salmon为RNA-seq实验及其可能存在的偏差提供了更丰富的计算模型。为这种技术越来越多的应用于疾病和其压型的分类、了解发育过程中的基因表达变化、以及跟踪癌症的进程等提供了重要的保障。 尽管生物体基因的构成是静态的，但是个体基因的活动是随着时间的推移而变化的，这使得基因表达成为理解生物体工作方式，以及疾病过程中发......阅读全文
单细胞基因组旨在通过组学方法研究单个细胞。近年来随着技术的发展，这一年轻的领域正在迅速成熟起来。单细胞基因组研究的前身可以追溯到用芯片检测单细胞的基因表达。不过，新一代DNA测序才是单细胞基因组学的大功臣，这些技术的出现让单细胞基因组研究最终一飞冲天。 2012年7月，Nature Biote
《Nature Methods》是专门用来对生命科学研究领域具有显著性意义的新方法和研究技术改进的经典杂志。单细胞转录组测序是2019年不折不扣的热点领域，截至2019年9月，Nature Methods总共发表了10篇关于单细胞转录组测序相关的研究报道。本期，小编和大家一起分享这些重要的研究成
基因融合或易位可能产生功能改变的嵌合蛋白，也可能重新排列基因启动子，通过激活原癌基因或抑制抑癌基因导致细胞信号通路紊乱，它们在肿瘤的发生过程中扮演着重要的角色。[1,3] 例如，BCR–ABL1融合会导致酪氨酸激酶活性以及下游PI3K和MAPK信号通路的组成型激活，使细胞逃避凋亡，实现无限增殖。
《Nature Methods》是专门用来对生命科学研究领域具有显著性意义的新方法和研究技术改进的经典杂志。单细胞转录组测序是2019年不折不扣的热点领域，截至2019年9月，Nature Methods总共发表了10篇关于单细胞转录组测序相关的研究报道。本期，小编和大家一起分享这些重要的研究成
来自芝加哥大学、德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员报告称，他们开发出了一种新方法实现高效定量高通量tRNA测序。这种叫做DM-tRNA-seq的技术适用于在所有生物体中开展tRNA研究。这一重要的研究成果发布在7月27日的《自然方法》（Nature Methods）杂志上。 芝加哥大学生物化学和
随着大家对单细胞转录组分析的兴趣日益增加，开展单细胞RNA-seq的方法也在不断涌现。近日，斯坦福大学的研究人员比较了市场上各种单细胞RNA扩增方法，以系统评估单细胞RNA-seq方法的灵敏度和准确性。他们的研究结果发表在《Nature Methods》在线版上。 目前，整个转录组的高
近日，美国哈佛大学与麻省理工学院的研究人员，将5种不同的转录组测序( RNA -seq )法进行了对比，比较结果显示 RNAse H 技术在分析低质 RNA 样品方面优于其他技术，且价格最为便宜; SMART 和 NuGEN 法适应于分析少量 RNA 。两篇研究论文在线发表在5月19日的
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，
每个月都有一大波新的CRISPR工具来袭。比如，Cas9抑制剂的出现可在各种场景下防止脱靶效应。人们也将CRISPR-Cas9系统与前沿的单细胞测序技术相结合，开发出新的策略。与此同时，研究人员开发出Cas9以外的效应物核酸酶，比如C2c2，靶向RNA以实现编辑和成像应用。 对于这些热门的技术
癌症之所以难以攻克，很大程度上因为肿瘤微环境的造成的海量细胞异质性，进而导致治疗失败【1】。同时由于目前针对肿瘤浸润免疫细胞的免疫治疗方案如雨后春笋般奔向市场，单细胞测序技术日新月异的进展，都对临床上原位模拟肿瘤微环境模型提出了迫切的需要和更高的要求【2】。 同时目前体外肿瘤培养系统很难还原体
悉尼Garvan医学研究所的研究人员在Nature Methods杂志上发表文章展示了一种新测序技术的强大实力。文章指出，CaptureSeq（Capture Sequencing）能够大大提高基因组分析的分辨率，为基础研究和癌症诊断带来革命性的启示。 CaptureSeq结合了基因捕获技术和
高通量的单核RNA测序方法——DroNc-Seq才刚刚在《Nature Methods》上发表。一转眼，相应的芯片已经上市。Dolomite Bio公司针对DroNc-Seq推出一款新的芯片，可实现高通量的单核RNA-Seq分析。 DroNc-Seq方法在Broad研究所的张锋（Feng
基因表达变异是小鼠胚胎干细胞（ESC）的一个重要特征，但人们还不清楚这背后的具体原因。 浙江大学和哈佛大学的研究人员对小鼠胚胎干细胞进行了单细胞mRNA-seq分析。他们发现，这些细胞表现出的异质性是血清培养造成的。这项研究发表在一月二十一日的Cell Reports杂志上，文章的通讯作者是浙
单细胞基因组旨在通过组学方法研究单个细胞。近年来随着技术的发展，这一年轻的领域正在迅速成熟起来。单细胞基因组研究的前身可以追溯到用芯片检测单细胞的基因表达。不过，新一代DNA测序才是单细胞基因组学的大功臣，这些技术的出现让单细胞基因组研究最终一飞冲天。 2012年7月，Nature Biote
纽约基因组中心（NYGC）技术创新实验室（@NYGCTech）的科学家开发的一种称为ECCITE-seq的新技术，允许研究人员对来自单个细胞的多种信息形式进行高通量测量。 这项技术，ECCITE-seq，发表在《Nature Methods》上，代表了通过测序扩展CRISPR兼容的转录物组和表
项目负责人Yi Xing博士是CHOP计算和基因组医学中心主任，本周他与博士生Zijun Zhang和Zhicheng Pan在《Nature Methods》报道了这款DARTS的框架。DARTS，又称为深度学习加强的RNA-seq转录剪接分析（Deep-learning Augmented
高通量RNA测序（RNA-seq）技术的使用让我们认识了细胞中无比精彩的RNA世界。然而，目前的方法无法检测高度修饰或大量折叠的RNA，如tRNA。近日，《Nature Methods》上的两种方法通过在文库制备前去除tRNA的修饰，解决了tRNA测序的技术难题。 尽管tRNA被认为是看家RN
随着人类基因组计划（human genome project ）在2003年顺利完成，基因组测序技术取得了长足的进步，这直接导致了每兆基因组成本的大幅下降以及检测的基因组数量越来越多。人们对基因组的复杂性深感震惊，这也引导着测序技术的进一步发展。最近的一些突破性技术使得测序技术在更短的时间内可以
遗传筛查是研究哺乳动物细胞中基因功能的强大工具。将基因扰动与细胞表型相关联，目前主要有两种方法：芯片筛查和混合筛查。芯片筛查能揭示高分辨率的表型，但其通量有限且价格不菲。混合筛查则能够快速筛查数千个扰动，效率高，扩展性好，但它不能揭示每个扰动的详细表型。 如今，四项近期发表的研究为遗传筛查带来
自2009年汤富酬研究员首次报道其开创性工作【1】以来，单细胞RNA测序技术已经逐渐成为生物医学研究的重要方法，其在发育生物学和干细胞领域展现出强大的应用前景。随着单细胞转录组扩增方法的不断优化，以及测序通量的持续提升，研究人员已经不再满足于几十甚至几百个单细胞所提供的信息量。2015年以来，一
近期华人科学家辛辛那提大学陈建军教授研究了METTL14和m6A RNA甲基化修饰在正常和恶性造血过程中的重要作用，表明SPI1-METTL14-MYB/MYC信号轴在髓系分化以及白血病发生过程中的作用。该研究于2018年1月发表在干细胞顶级期刊《Cell Steam Cell》（影响因子：23.3
近期，Nature Methods 杂志技术编辑Vivien Marx发表文章 A dream of single-cell proteomics，探讨了单细胞蛋白组学的发展，提出了该技术有可能会面对的问题和潜在解决方案。单细胞蛋白质组测序的梦想并不遥远（Credit: S. Larochell
细胞有一套精妙的机制，根据环境变化调整蛋白质合成的速率。翻译调控大多发生在起始阶段，通过快速改变蛋白的表达水平，帮助细胞灵活应对外界压力。 尽管人们早就意识到翻译起始的重要性，但直接检测单个mRNA的起始率一直比较困难。对起始密码子进行系统性作图，精确检测相应的起始率，无疑将为翻译调控领域带来
1.单细胞测序用于生殖领域研究持续火热 精子生成过程是一个复杂又具有严格分化过程的生理过程，继18年10月份《Cell Research》上的成年人睾丸转录组图谱研究[1]和19年2月份《Cell Reports》上新生与成年人睾丸细胞单细胞水平鉴定分类[2]的步伐，本月在《Nature
应用WGS正在成为NGS中最广泛的应用。通过该技术并且结合生物学应用，研究人员可以获得基因组信息中最值得注意的信息73。举例来说，2012年，Ellis等报道了基因与乳腺癌患者芳香酶抑制剂（aromatase inhibitor）治疗法之间的关联。他们指出突变，后果与诊断之间的关联，同样还有
去年，Broad研究所的研究人员在《Science》上发表了一种称为sNuc-Seq的单核RNA测序方法。这种方法让人们能够研究那些难以分离的单细胞中的基因表达谱。如今，Broad研究所领导的团队克服了sNuc-Seq应用的一大障碍：规模。 8月28日，研究人员在《Nature Methods
一个健康男性的双侧睾丸大约每天要产生上亿的精子，而这些精子在睾丸曲细精管中生成之后是不具备运动能力的，它们需要转运到附睾中继续成熟发育，直到最后形成具备运动能力和受精功能的成熟精子。而连接睾丸和附睾之间的唯一桥梁是几根输出小管，输出小管非常纤细，直径大约只有60-110微米，比精子的长度还要小（
4.单细胞转录组测序在植物领域崭露头角相比动物的单细胞研究，由于植物具有细胞壁的特点，使得植物的单细胞研究相比较难，但是继2月份的拟南芥根组织单细胞转录组学研究[8]，本月在《Developmental Cell》上又发表了一篇基于拟南芥根组织的单细胞转录组学研究报道[9]。来自德国图宾根大学植
Hi-C (High-through chromosome conformation capture) 是以整个细胞核为研究对象，利用高通量测序技术，结合生物信息分析方法，研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系，获得高分辨率的染色质调控元件相互作用图谱。Hi-C可以与RNA-S
近年来，深度学习等人工智能技术在图像识别，自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。人工智能技术应用于生命科学，对生物信息多个领域产生了重大的影响。深度学习算法借助于生命科学大数据的飞速发展，从海量大数据中自动高效地提取特征进行学习，极大超越了依赖人工提取特征的传统人工智能算法，在医疗图像处理、结