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问你好，请问你提到的Chen和Mar发表研究表明，bulk水平不适合单细胞模型的文章叫什么？

提问于 2023-02-26 01:57:29

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Nat. Commun. | scDEAL：通过整合bulk和单细胞RNA-seq数据预测癌症药物反应的深度迁移学习框架

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本文介绍由美国俄亥俄州立大学医学院Qin Ma副教授团队和美国密苏里大学哥伦比亚分校许东教授团队联合发表在Nature Communications的研究成果。本文作者提出了scDEAL，这是一个通过整合大规模bulk细胞系数据在单细胞水平上预测癌症药物反应的深度迁移学习框架。scDEAL的亮点在于协调药物相关的bulk RNA-seq数据与scRNA-seq数据，并通过迁移学习把在bulk RNA-seq数据上训练的模型用以预测scRNA-seq中的药物反应。scDEAL的另一个特点是整合梯度特征解释来推断耐药机制的特征基因。作者在六个scRNA-seq数据集上对scDEAL进行了基准测试，并通过三个专注于药物反应标签预测、基因特征识别和伪时间分析的案例证明了模型的可解释性。作者相信scDEAL可以帮助研究细胞重编程、药物选择和再利用以提高治疗效果。

DrugAI

2022/11/28

1.5K0

Nat. Commun. | scDEAL：通过整合bulk和单细胞RNA-seq数据预测癌症药物反应的深度迁移学习框架

同样的的单细胞研究，为什么发表的文章杂志等级差别那么大

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让我想起来了另外一个COVID-19病毒感染病人的单细胞研究，发表在Cell Discov. 2020 May ,标题是：Immune Cell Profiling of COVID-19 Patients in the Recovery Stage by Single-Cell Sequencing，差不多是同一时间发表的哦！

生信菜鸟团

2020/06/24

7530

同样的单细胞研究，为什么发表的文章杂志等级差别那么大

express linux nat NAT 网关

生信技能树

2020/06/28

6880

肿瘤内浆细胞预测非小细胞肺癌PD-L1阻断的结果

SSL 证书数据分析腾讯云开发者社区

英文标题：Intratumoral plasma cells predict outcomes to PD-L1 blockade in non-small cell lung cancer

生信技能树jimmy

2022/11/24

6060

肿瘤免疫和基质的四象限分类

该数据挖掘的重点结论是：使用29 个TME 特征基因集合对肿瘤转录组队列可以无监督聚类确定了四种不同的微环境亚型：

生信技能树

2022/07/26

6600

单细胞RNA-seq数据分析最佳实践（下）

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Luecken MD, Theis FJ. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol. Syst. Biol. 2019, 15: e8746.

生信技能树jimmy

2020/03/27

3K0

单细胞circRNA不温不火

https 网络安全腾讯云开发者社区

但都是基于大量细胞的，而我们是单细胞天地平台，有必要也系统性探索一下单细胞circRNA技术的进展。

生信技能树jimmy

2020/03/27

7390

乳腺癌单细胞水平的病理特征研究

编程算法腾讯云开发者社区

而“2019年度技术”（Method of the Year 2019）选择了单细胞多组学，可以对单个细胞的基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等生物学标志进行多维分析，这个分析难度更高。我们还在研发阶段，不过看到朋友圈有人分享一个单细胞病理水平的研究，发表在 Nature (20 January 2020)，文章标题是：The single-cell pathology landscape of breast cancer.

生信技能树jimmy

2020/03/27

6630

破解肿瘤细胞的病人特异性之谜(第一个纯粹的单细胞公共数据库挖掘高分文章)

数据分析腾讯云开发者社区 html

可以很清晰的看到，多个病人的单细胞可以分成恶性的上皮细胞和非恶性的肿瘤微环境，微环境的那些细胞可以聚集成为很多类，而且每个类别的细胞都是来源于不同病人的。

生信技能树jimmy

2020/03/30

5320

单细胞时代 || 网络分析应用进展，机遇与挑战

数据库数据结构 sql linux

Network modeling of single-cell omics data: challenges, opportunities, and progresses

生信技能树jimmy

2021/03/10

1.5K0

单细胞蛋白质组学 | SCoPE-MS

数据分析

在一些重要的生物学问题中，需要对单细胞中的蛋白组数据进行定量分析。这篇文章中，作者提出了根据单细胞蛋白质组数据对人类肿瘤细胞类型进行识别的方法——SCoPE-MS ，并在小鼠正在分化的胚胎干细胞中定量了超过一千种蛋白质。单细胞蛋白质组学提出了利用蛋白质组数据对细胞类型定义的新方法，并能推断细胞类型与特定的蛋白质丰度之间的潜在关系。单细胞蛋白质组与转录组之间的对比分析表明，mRNA和蛋白质水平之间存在共变关系，而许多基因能在mRNA和蛋白质水平发挥协同调控作用。

生信技能树jimmy

2021/02/12

2.1K0

把bulk转录组的差异基因在单细胞水平都检查一遍

cell signature

那么实际上我们取3个癌症组织和3个血液组织做bulk转录组，对这两个分组找表达量差异，首先癌症组织里面特有正常上皮细胞，恶性上皮细胞，它们这两个单细胞亚群特异性高表达量的基因基本上在血液里面都不会有，肯定是在癌症对血液上调基因列表里面。为了更精确的差异，我们会放弃血液，选择癌旁组织，这样，理论上大家的单细胞亚群组成是类似的，当然了具体的单细胞亚群比例肯定是不一样的哦。这个时候，癌症对癌旁的bulk层面的差异，其实更多的是单细胞亚群占比不一样的导致的部分单细胞亚群特异性高表达量的基因凸显出来，当然了同时也会确实有一些基因在所有单细胞亚群里面都是癌症跟癌旁不一样，比如代谢基因干扰素基因等等。

生信技能树

2022/06/08

1.2K0

张泽民课题组的泛癌层面NK单细胞水平分群及其标记基因能带动一波数据挖掘文章吗

数据挖掘数据库连接模型数据

算起来就差nature杂志啦，而且都在针对于肿瘤相关单细胞数据集的挖掘。通常我们拿到了肿瘤相关的单细胞转录组的表达量矩阵后的第一层次降维聚类分群通常是：

生信技能树

2023/09/04

5330

单细胞转录组研究的同时也可以加上传统bulk转录组

https 网络安全数据库 sql

我注意到这个研究比较好的结合了传统bulk转录组数据和单细胞转录组数据，值得解读和推荐给大家。

生信技能树jimmy

2021/01/12

2.2K1

From cell to sample: 深圳人民医院程立新组提出单细胞转录组数据嫁接新方法scPAGE

机器学习神经网络深度学习人工智能

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的发展和应用促进了细胞水平转录组的研究，并积累了大量单细胞基因表达数据。机器学习在模式识别和数据挖掘领域有着出色的表现，利用机器学习算法对基因表达数据进行分析并获得基因表达特征，有助于疾病预测、诊断和靶向治疗。但机器学习算法对样本量的需求较高，而现有转录组学数据往往缺乏足够大的样本量，难以充分训练计算模型。

作图丫

2022/03/29

5490

From cell to sample: 深圳人民医院程立新组提出单细胞转录组数据嫁接新方法scPAGE

两个样品的10x单细胞转录组数据分析策略

数据分析腾讯云开发者社区

链接: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1074761319302845

生信技能树jimmy

2020/03/30

1.6K0

公开数据单细胞挖掘6+分思路

na signature

今天和大家分享的是20年9月发表在cancers (Basel). (IF：6.126)杂志上的一篇文章，“Cancer-Specific Immune Prognostic Signature in Solid Tumors and Its Relation to Immune Checkpoint Therapies”，本篇研究中分析了4个单细胞RNA-Seq数据集和20个TCGA bulk RNA-Seq数据集中的免疫功能相关基因，使用了无监督聚类区分出主要的免疫功能类型。然后结合弹性网络回归和KM分析在不同肿瘤类型中确定了155个预后相关基因，并构建了癌症特异性预后免疫评分模型，最后使用了五种肿瘤的免疫检查点封锁疗法的公开数据进行模型验证。

生信交流平台

2022/09/21

5270

跟NBT学Scissor| bulk RNA + scRNA鉴定与目标表型相关的细胞亚群

https 网络安全编程算法

Nature Biotechnology上发表了题为“Identifying phenotype-associated subpopulations by integrating bulk and single-cell sequencing data”的研究文章。研究团队开发了Scissor算法，可利用大量单细胞数据和表型信息识别与疾病高度相关的细胞亚群。

生信补给站

2021/12/10

2.3K0

跟NBT学Scissor| bulk RNA + scRNA鉴定与目标表型相关的细胞亚群

生物医学研究和临床应用中单细胞RNA-seq数据分析指南

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单细胞RNA测序(scRNA-seq)在生物医学研究中的应用，提高了对疾病发病机制的认识，并为新的诊断和治疗策略提供了有价值的见解。随着包括临床样本在内的高通量scRNA-seq数据的扩大，对这些大量数据的分析已经成为进入这一领域的研究人员的一个必须面对的前景。在这里，回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程，包括原始数据处理和质量控制，适用于几乎所有scRNA-seq数据集的基本数据分析，以及应针对特定科学问题量身定制的高级数据分析。在总结每个分析步骤的当前方法的同时，还提供了软件和脚本的在线数据。对一些具体的分析任务和方法提出了建议和注意事项。

追风少年i

2022/12/08

1.9K0

Nature系列 | 整合单细胞转录组学和质谱流式确定类风湿性关节炎滑膜组织中的炎症细胞状态 | 详细解读

cell na

To define the cell populations that drive joint inflammation in rheumatoid arthritis (RA), we applied single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), mass cytometry, bulk RNA sequencing (RNA-seq) and flow cytometry to T cells, B cells, monocytes, and fibroblasts from 51 samples of synovial tissue from patients with RA or osteoarthritis (OA). Utilizing an integrated strategy based on canonical correlation analysis of 5,265 scRNA-seq profiles, we identified 18 unique cell populations. Combining mass cytometry and transcriptomics revealed cell states expanded in RA synovia: THY1(CD90)+HLA-DRAhi sublining fibroblasts, IL1B+ pro-inflammatory monocytes, ITGAX+TBX21+ autoimmune-associated B cells and PDCD1+ peripheral helper T (TPH) cells and follicular helper T (TFH) cells. We defined distinct subsets of CD8+ T cells characterized by GZMK+, GZMB+, and GNLY+ phenotypes. We mapped inflammatory mediators to their source cell populations; for example, we attributed IL6 expression to THY1+HLA-DRAhi fibroblasts and IL1B production to pro-inflammatory monocytes. These populations are potentially key mediators of RA pathogenesis.

生信宝典

2019/06/05

5.7K0

Nature系列 | 整合单细胞转录组学和质谱流式确定类风湿性关节炎滑膜组织中的炎症细胞状态 | 详细解读

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