Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6600964/
单细胞测序主要包括以下四个步骤。其中非常关键的一点就是如何进行单细胞的捕获/分选，这是决定单细胞检测成本和通量的关键步骤。
实验第一步，设计实验！不同的实验方法需要设计的实验分组也是不一样哒，常见的几种分组简单整理如下哦~
间接免疫荧光（IIF）是一种通过荧光标记的二级抗体间接检测患者血清中特定抗原的自体抗体的技术，广泛应用于如系统性红斑狼疮等自身免疫疾病的诊断。HEp-2细胞，因其表达多种细胞核抗原，成为IIF实验的理想基质，尽管存在来源争议，现认为是人类乳突病毒相关宫颈腺癌细胞。
最近，有人在后台私信小编，说他(她)的朋友最近被WB烦的不行，希望能够出几期实验相关教程，解答他们在WB中遇到的难题。
今天我们介绍由美国加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程系的Tairan Liu等学者发表在Nature上的工作。
普通转录组的思路也可以应用到单细胞转录组。普通转录组相当于把一群细胞或一个器官混合到一起去提取RNA，获得的是每个细胞中RNA表达量的平均值。单细胞是把每个细胞单独分出来去提取RNA，然后建库测序，获得是是单个细胞的表达值。在每个细胞里面基因的表达具有随机性，且存在异质性。而且这些细胞群中会存在不同类型的细胞，尤其是当我们对整个组织或者器官进行测序时，它们本身就是由不同类型的细胞组成的，而我们用普通转录组来测序，相当于掩盖住了这些不同的细胞类型的差异，展示的是整个组织的平均的状态，所以说单细胞从这个来看跟普通转录组就不同在是用一个细胞测，不是用一堆细胞测。
过孔（via）是多层PCB线路板的重要组成部分之一，钻孔的费用通常占PCB制板费用的30%到40%。简单的说来，PCB上的每一个孔都可以称之为过孔。
MTT法：又称 MTT 比色法。其检测原理为活细胞线粒体中的琥珀酸脱氢酶能使外源性 MTT 还原为不溶于水的蓝紫色结晶甲臜 (Formazan) 并沉积在细胞中，但死细胞无此功能，后经 DMSO 溶解，于 490 nm 处测定吸光值便可间接反应细胞活力。但该方法除去操作步骤耗时以外，生成的 Formazan 是不溶于水的，需经 DMSO 溶解后才能检测，增加了工作量的同时仍不能保证测定结果的准确性，且该溶剂对人体具有明显毒性。
打开 RTCA software， 可看到三个用户权限 ID，本次实验我们用 administrator 登录，密码为小写的 administrator。user one 和 user two 登录时无需密码。点击确认后，可根据实验需求进行选择适当的 cradle。
空间转录组技术应用在动物肿瘤、发育、神经等领域研究突飞猛进，甚至已经可以实现单细胞级空间转录组(百创智造于23年6月发布了百创智造S系列空间转录组细胞分割产品，开启单细胞级空间转录组科研时代)而植物领域中的空间转录组研究结果仍然屈指可数。
读长超长、速度快、准确性低、通量高、价格高、电信号、无GC偏向性、小的插入缺失错误、更新快
基因研究中常需要通过上调靶基因的表达来观察表型变化。过表达 (Over-Expression，OE) 是上调基因表达最常用的方法，其基本原理是将目的基因构建到质粒或病毒载体中，导入细胞内使基因的表达量增加。
有限稀释技术（Limiting dilution technique）是利用移液管稀释分离细胞，这种方法的主要缺点是效率低下，成功率20%左右。
写下来的纸张会被焚毁，电脑可能会被黑，DVD可能会无法读取。威胁无处不在，从简单的一盆水到复杂的网络攻击，都有可能让我们的记录化为乌有。
标题：Coming of age: ten years of next-generation sequencing technologies
活细胞线粒体中的琥珀酸脱氢酶能使外源性MTT还原为水不溶性的蓝紫色结晶甲瓒（Formazan）并沉积在细胞中，而死细胞无此功能。二甲基亚砜（DMSO）能溶解细胞中的甲瓒，用酶标仪在570nm波长处测定其光吸收值，在一定细胞数范围内，MTT结晶形成的量与细胞数成正比。根据测得的吸光度值（即OD值），来判断活细胞数量，OD值越大，细胞活性越强（如果是测药物毒性，则表示药物毒性越小）。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 一提到叶酸，很多人都把它与“怀孕”、“准妈妈”联系在一起，万万没想到，叶酸还能被引入微型机器人，成为“叶酸磁导靶向微机器人”！ 微型机器人药物运输 使用微型机器人进行药物运输是实现靶向给药的一种策略。磁导靶向给药系统是一种将药物分子、干细胞或基因等载体与磁性物质结合的方法，通过磁场控制载体在体内的分布，以实现药物靶向运输。这种方法具有良好的靶向性和耐受性，高度安全且操作方便。 然而，这种方法仍存在一个问题：虽然靶向运输可以将药物输送到病变部位，但药物进入细胞的过程主要依赖于
细胞群体中单个细胞的异质性在疾病的发展和进展中起着重要作用，但目前大多数传统的基因分析方法掩盖了单个细胞的差异。单细胞测序可以展示单个细胞的内在异质性，并揭示复杂和稀有的细胞群。近十年来，针对单细胞研究出现了不同的微流控技术，成为领域前沿。这篇综述介绍了单细胞测序的过程，并回顾了用于单细胞测序的微流体原理，讨论了常见的高通量单细胞测序技术及其优缺点。
高通量单细胞测序的本质是细胞与barcode的独立配对，但往往很难达到在满足通量要求下的完美效率。促使笔者写这篇文章的原因，是最近发表在Nature method上的一篇文章Ultra-high-throughput single-cell RNA sequencing and perturbation screening with combinatorial fluidic indexing，这篇文章介绍的是对10X单细胞转录组测序捕获效率的一些优化。10X自2016年以来，已有5个年头，虽然单细胞相关的公司正在不断涌现，但依旧无法撼动其地位。而10X的单细胞原理，是基于油包水的磁珠细胞配对的模式，很容易想象，如果未经优化的简单的进行两个流路的交叉融合，很容易出现多个磁珠多个细胞的排列组合方式，这在后续的单细胞分析中是灾难的。所以，往往最简单的优化就是对溶液进行大量的稀释。
Pacific BioSciences公司的实时单分子测序（real-time single-molecule）和complete genomics公司的复合探针-锚定连接技术（combinatorial probe-anchor ligation，cPAL），都依靠荧光检测来测序，但他们提高的是测序速度和通量；
0x00 前言 最近有一部剧人气非常高，据说是将军官和医生的浪漫故事。咦？！！这不是好几年前的老片子了么。 后来有人告诉我，是一部韩剧，里面的欧巴超帅妹子超靓。~\(≧▽≦)/~ 说起韩剧，很多真是在用心做剧，抛开里面的细节，光凭人气来说，不得不佩服其文化输出软实力。小伙伴们还记得2012年出品的黑客剧《幽灵》吗？该剧以网络犯罪和网络刑警为题材，讲述了虚拟搜查队在揭开一个个不为人知的隐藏在网络世界尖端技术中的秘密时，所经历的各种骇人听闻事件和奇遇。剧中出现了Encase、wireshark、od
关键字：三代测序 单分子测序 5-70K HIFI READS 准确性和长度的平衡 价格贵 800 万条 READS 一次测序 20G
方法：利用scRNA-seq鉴定健康人和变性半月板细胞的细胞亚群及其基因特征，以确定它们的分化关系，并表征特定细胞类型的多样性。采用集落形成、多分化试验和小鼠半月板损伤模型鉴定半月板祖细胞。通过计算分析和实验验证，研究了退行性半月板祖细胞簇在半月板变性过程中的作用。
什么是光源呢？光源指的是“能发出可见光的物体，如太阳、灯、火等。物理学上指能发出电磁波的物体”。简单理解下即可，我们更感兴趣的是在视觉系统应用中，什么样的光源才是“好”光源。只有知道什么样的光源是好的光源，我们才能正确地进行光源选型。下面，我们给出几条“好”光源的标准：
本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
本文介绍了深度学习的背景和意义，并对AlexNet模型进行了详细解读。文章还分析了创新点，包括ReLU激活函数、Dropout层、数据扩充、重叠池化、LRN局部响应归一化等。最后，文章介绍了图片预处理的方法，包括大小归一化和减去像素平均值。
深度学习算法解决了数个难度级别逐渐上升的计算机视觉任务。在我先前的博文中，我已详细阐述了广为人知的两个任务：图像分类和目标检测。图像语义分割的难点在于将各个像素点分类到某一实例，再将各个实例（分类结果）与实体（大象，人，道路，天空等）一一对应。这任务即场景理解的一部分：深度学习模型怎样能更好地学习视觉内容的全局语境？
基于深度图像的渲染(Depth-image-based rendering, DIBR)是一种广泛使用的视图合成技术。DIBR 包含 3D warping 和孔填充技术。在三维扭曲中，通过将给定的参考彩色视频映射到相关深度视频所需的虚拟视点来生成扭曲视频。在这个过程中，由于可以看到被前景遮挡的背景，所以在扭曲的视频中可能会出现孔洞区域，接下来是填充扭曲视频的洞区域。
好的书籍是人类进步的阶梯，但有些人却找不到优秀的阶梯，为此我们开设了书籍翻译这个栏目，作为你学习之路的指路明灯；分享国内外优秀书籍，弘扬分享精神，做一个知识的传播者。
在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制，如低分辨率和特殊的传感器的位置（如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动，roll,pitch旋转）。为了证明算法的可行性，作者分别在仿真和真实环境中做的实验都表现出了比较好的结果。
然后，我们导入Image lib，这样我们就可以访问每个像素，而不用担心图像的格式问题。
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
最近，陆陆续续有多个粉丝朋友在后台咨询关于“免疫荧光”的问题，基本都是在问免疫荧光分析的问题。
不得了，GPT-4都学会自己做科研了？ 最近，卡耐基梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文，同时炸翻了AI圈和化学圈。 国内可以玩chatGPT可以的吗？可以的。不过需要海外号码以及邮箱进行注册 没有海外
飞行时间（ToF）相机凭借更小的外形尺寸、更宽的动态感测范围，以及在多种环境下工作的能力，成为首选的深度传感方法。虽然ToF技术已在科学和军事领域应用多年，但随着21世纪初图像传感技术的进步，才得到更加普遍的应用。性能的变革意味着，包括 ADI ToF 技术在内的探测技术，已被应用到智能手机、消费电子和游戏设备中，未来将不仅限于消费市场。随着技术的进一步成熟，将有机会利用主流制造工艺从设计、制造和货物运输等多方面来提高系统效率。
目前主流三代测序平台除了Oxford 家的 Nanopore，还有 Pacific Biosciences（简称 PacBio）公司的 Single Molecule Real-Time（SMRT）Sequencing。该平台的优势在于：
可是学习色彩设计，又是十分费工夫的一件事，不仅要搞明白RGB、CMYK等各种颜色体系，搞懂各种配色方法，重点是还要看大量的案例，培养良好的审美观，防止自己做出来的东西辣眼睛……
「英文标题：Identification of the tumour transition states occurring during EMT」
目前主流三代测序平台除了Oxford 家的 Nanopore，还有 Pacific Biosciences（简称 PacBio）公司的 Single Molecule Real-Time（SMRT）Sequencing。 该平台的优势在于：
今天为大家介绍的是近期发表在Briefings in Bioinformatics的综述文章。该文章由佛罗里达大学李彦君课题组完成，题为“Morphological profiling for drug discovery in the era of deep learning”。该研究探讨了深度学习在细胞形态学分析以及表型药物发现中的创新应用。
PCR 反应最大的特点是具有较大的扩增能力和极高的灵敏度，正因为如此，极其微量的污染即可造成检测结果的假阳性。监控污染，防止污染对检测结果的影响，不仅对实验，对后续生信分析也提出了挑战。
Smart-seq是全转录组扩增方法，通过oligo-dT引物和模板切换进行全长cDNA扩增。
确定空间某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型（各个坐标系），这些坐标系之间的转换参数就是相机参数，求解参数的过程叫做相机标定（摄像机标定）。建立立体视觉系统所需要的各个坐标系，包括世界坐标系、相机坐标系、以及图像坐标系（物理和像素坐标系）。
在过去的十年中已经提出了几种用于图像处理和计算机视觉应用的机器学习算法。LBP，HAAR是一些流行的算法，广泛用于人脸识别并产生出色的结果。但是大多数这些算法不适合在无约束环境中进行实时识别。最近最先进的深度学习技术已经成为传统机器学习算法的新宠。人脸识别应用程序使用的图像只是范围（0-255）中像素值的组合。算法在那些灰度值中找到区别模式并将其视为被认为对于每个图像唯一的特征。然而在3D图像中，不存在像素信息，而是仅每个点的位置（x，y，z）可用。
基于计算机视觉的金属材料表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点。在金属制造行业中，高标准的平面质量要求自动视觉检查系统及其算法的性能必须不断提高。本文基于对钢，铝，铜板和带钢的一些典型金属平面材料产品的160多种出版物的综述，试图对二维和三维表面缺陷检测技术进行全面的综述。根据算法的属性和图像特征，现有的二维方法分为四类：统计方法，光谱方法，模型方法和基于机器学习的方法。在三维数据采集的基础上，三维技术分为立体视觉，光度立体，激光扫描仪和结构化光测量方法。本文将分析和比较这些经典算法和新兴方法。最后，对视觉缺陷检测的剩余挑战和未来的研究趋势进行了讨论和预测。
1、基本概念RNA是什么？cDNA是什么？内参是什么？ real time PCR 是什么？
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