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小细胞肺癌(SCLC)病人的scRNA-seq数据分析

2、SCLC分子亚型鉴定,为后续深入分析打基础 过去针对SCLC的研究,根据4个driver基因的表达水平,可将SCLC病人归为4个亚型之一。...如上图所示,将21个样本分为14个SCLC-A亚型,6个SCLC-N亚型,以及1个SCLC-P亚型。由于P亚型过少,后续会主要基于前两个亚型进行分析。...与SCLC-N的差异分析以及富集分析结果表示 SCLC-A富集细胞周期与DNA修复等通路;而 SCLC-N富集转移的特征通路。...6、SCLC-N与-A亚型的T细胞组成比例存在差异 首先对SCLC的T,Myeloid细胞亚群进行细胞类型注释; 然后使用非负矩阵分解方式(样本细胞类型矩阵=样本表型矩阵 * 表型细胞类型矩阵)鉴定出来...,因此作者想分析是否与上述鉴定的profibrotic Mono/Mψ亚群相关。

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小细胞肺癌(SCLC)病人的scRNA-seq数据分析

2、SCLC分子亚型鉴定,为后续深入分析打基础 过去针对SCLC的研究,根据4个driver基因的表达水平,可将SCLC病人归为4个亚型之一。...如上图所示,将21个样本分为14个SCLC-A亚型,6个SCLC-N亚型,以及1个SCLC-P亚型。由于P亚型过少,后续会主要基于前两个亚型进行分析。...与SCLC-N的差异分析以及富集分析结果表示 SCLC-A富集细胞周期与DNA修复等通路;而 SCLC-N富集转移的特征通路。...6、SCLC-N与-A亚型的T细胞组成比例存在差异 首先对SCLC的T,Myeloid细胞亚群进行细胞类型注释; 然后使用非负矩阵分解方式(样本细胞类型矩阵=样本表型矩阵 * 表型细胞类型矩阵)鉴定出来...,因此作者想分析是否与上述鉴定的profibrotic Mono/Mψ亚群相关。

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垂体神经内分泌肿瘤的单细胞转录组和基因组分析

PIT-1 谱系和肾上腺皮质激素肿瘤通常会分泌过量的激素,这会导致高催乳素血症(分泌催乳素的泌乳素肿瘤)、肢端肥大症(分泌生长激素的甲状腺激素肿瘤)、甲状腺功能亢进(分泌甲状腺激素的甲状腺激素肿瘤...此外鉴定了新的肿瘤相关基因,例如AMIGO2、ZFP36、BTG1和DLG5。...PitNETs 的 scRNA-seq 分析 使用STRT-seq 方法分析了从 21 名患者手术切除的肿瘤组织样本中获得的总共 2926 个细胞,包括生长激素肿瘤 (n = 4)、泌乳素肿瘤 (n =...比较肿瘤和匹配的正常细胞来鉴定肿瘤相关基因 比较生长激素、促性腺激素和泌乳素肿瘤细胞及其匹配的正常细胞,分别鉴定出 372、643 和 1859 个 DEG。...单细胞 CNV 分析 基因组 CNV 分析经常出现在 PitNET 中,但还没有在单细胞水平做过。

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你真的了解病毒分析吗?反病毒专家深度揭密

事实上很多人对恶意样本分析这项工作或技能可能并不是太了解,国内一般招人就叫病毒分析工程师什么的,事实上国外统称为恶意样本分析,因为这样更准确一点,恶意样本包含病毒,或不仅仅是病毒,病毒只是恶意样本的一个种类吧了...,360后面为了去误报,还专门会成立一个几十人的去误报样本鉴定团队,在国内这些人有一个大家更熟悉的名字,叫反病毒工程师,主要从事公司样本的运营与分析,那这些人主要在公司做什么呢?...,安全公司扫描引擎的主要作用就是样本的分类,但是不管是任何一家公司开发的引擎都会存在误报、漏报的问题,这样就需要一批人从事样本的快速鉴定与筛选工作,这类工作就是批量点样本,快速鉴定样本,每天一个样本鉴定人员可能需要人工处理上百个样本...上面的工作需要有一些快速鉴定样本的能力,说实在话,如果一直从事这样的工作,真的会很枯燥无味,像流水线上的机器人一样,每天重复做着差不多的劳动,也不需要知道太多的恶意样本分析知识,只需要知道一些简单的知识即可处理...,然后再深入的研究学习病毒知识,真正的成为一个恶意样本分析员,而不是简单的样本鉴定人员,其实任何一个行业都是如此,先简后难,真正要成为一个行业某个领域的专家,绝不是一两天的事情,需要持续不断的学习和研究

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对利用CVE-2017-0199漏洞的病毒变种的监测与分析

二、安天追影对样本分析 在对利用CVE-2017-0199漏洞的一些样本及变形的分析中得出了该类样本的一些惯用攻击手法。...2)安天追影具备连接外网的条件,且攻击者的远程命令与控制服务器仍正常工作 这种情况下,安天追影的动态分析环境能够访问真实的互联网,样本在运行中能够成功地访问到存放恶意文件的C2服务器,下载C2服务器上的恶意文件并执行...安天追影可通过动态还原恶意样本的执行过程,利用hook和注入技术监测样本各执行阶段的操作,采集实时运行数据,根据自定义规则进行行为判定,深度输出样本行为。 ?...2、单独部署 安天追影单独部署到用户内部网络中,对投放至安天追影中的文件进行深度鉴定,并输出鉴定结果。鉴定结果可用于未知样本分析研究、已知病毒样本分析研判等。 ?...4)与OA系统联动:对文件进行鉴定分析,根据鉴定结果标识文件,方便文件管理。 5)文件存储服务器:对服务器上的文件进行鉴定分析,根据鉴定结果对文件进行管理。 ?

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腾讯安全威胁情报中心“明炉亮灶”工程:​自动化恶意域名检测揭秘

00 导语 构建恶意域名检测引擎,对海量域名进行自动化检测并识别出恶意域名,让威胁情报的检测和运营变得更智能、更高效,以缓解威胁情报分析师分面对海量威胁数据的分析压力。...本文所述的恶意域名检测引擎 (Malicious Domain Detection Engine, MDDE) ,实现了对恶意域名的自动检测,并为威胁情报智能化检测和运营提高了效率。...黑灰域名标注数据来源于安全分析专家对可疑域名数据的人工鉴定。...通过对安全事件、威胁访问等数据进行规则挖掘,得到了大量潜在恶意的域名,安全专家通过对这些恶意域名进行溯源、分析,来判定这些域名是否为恶意域名,在MDDE-core的建模过程中,选取了这些人工鉴定恶意域名作为黑...受益于腾讯海量安全数据的积累,恶意域名的溯源和分析有了充足的背景知识和数据集成平台,这为MDDE-core的构建提供了两个维度的准备,一是丰富的样本特征,如DNS、URL等数据,让威胁鉴定有了充足的上下文

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整合单细胞和bulk RNA数据确定心力衰竭的关键细胞类型和生物标志物

还为 HF 患者构建了高分辨率的单细胞图谱,用于分析免疫细胞群,但样本量较小,这限制了分析范围。...GSE141910数据集,包括DCM和正常样本以及记录的LVEF信息,用于进一步的分析和验证。...此外,通过分析每个样本组的 10 个细胞簇的百分比,发现 HF 样本的 EC、成纤维细胞和髓样细胞的百分比显着降低,而 T 细胞和 NK 细胞的百分比显著更高 [图 2(c)]。...单细胞表达谱中髓系细胞的差异基因表达分析 文中通过进行差异基因表达分析鉴定和比较 DCM/ICM 与正常对照之间髓系细胞中失调基因,从而研究 HF 的潜在失调机制。...炎评分还显示,Mφ2是主要的炎簇[图7(b)]。抗炎评分还显示,Mφ3是相对抗炎的簇[图7(c)]。

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如何评估某活动带来的大盘增量 | 得物技术

2分析过程 为了判断之间的具体联系,可以从5个步骤、2种常见判断方法进行分析。 2.1 明确原因是什么 从前文可知,双11期间业务上线了某活动/功能。...图示 3.2 计算逻辑 3.3 具体步骤 3.3.1 分组 将全部的样本数据分为两大组,分组逻辑是根据是否受到营销活动干预。...实验组:受到营销活动的干预影响,根据影响程度又可以分为「销已开通」影响复购动支,「销未开通->大新开通」 影响开通和动支。 对照组:没有受到同一活动的干预影响,表现为用户「始终未开通」。...3.3.3 验证分组合理性 随机圈选销期(10.10为例)用户,观察不同分组在10.10-11.11期间的户均gmv变化趋势是否一致。...如销期与大期之间新增用户、中途开通的用户表现。

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如何评估某活动带来的大盘增量 | 得物技术

2分析过程 为了判断之间的具体联系,可以从5个步骤、2种常见判断方法进行分析。 2.1 明确原因是什么 从前文可知,双11期间业务上线了某活动/功能。...图示 3.2 计算逻辑 3.3 具体步骤 3.3.1 分组 将全部的样本数据分为两大组,分组逻辑是根据是否受到营销活动干预。...实验组:受到营销活动的干预影响,根据影响程度又可以分为「销已开通」影响复购动支,「销未开通->大新开通」 影响开通和动支。 对照组:没有受到同一活动的干预影响,表现为用户「始终未开通」。...3.3.3 验证分组合理性 随机圈选销期(10.10为例)用户,观察不同分组在10.10-11.11期间的户均gmv变化趋势是否一致。...如销期与大期之间新增用户、中途开通的用户表现。

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极棒 CAAD 登陆 DEF CON:腾讯安全云鼎实验室揭秘病毒免杀“新武器”

腾讯安全云鼎实验室在 CAAD Village 上带来前沿议题分享,云鼎实验室安全专家张壮、史博以基于卷积神经网络的多形态恶意软件检测为例,分享了安全厂商应用人工智能之后对抗病毒免杀技术的效果;同时还站在攻击方的视角...,介绍了恶意软件使用了生成式对抗网络之后,可绕过应用机器学习检测模型的案例。...张壮指出,在面对新增病毒样本数量巨大,无法有效通过手工及时添加规则、手动规则提取在有些问题中的不适性、人工规则主观性很高等检测难点,人工智能查杀都能轻易克服。...人工智能查杀可以处理海量样本,检测特征纬度更广,病毒免杀难度增大。对于加壳或者多态变形病毒也有着良好的效果,检测过程无需脱壳。...但是张壮指出,人工智能的模型本身存在一些“视觉盲点”,容易受到生成样本的攻击,更重要的是,人工智能的相关技术同样可以为病毒开发者所用。

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DEF CON 2018:腾讯安全云鼎实验室揭秘病毒免杀“新武器”

腾讯安全云鼎实验室在 CAAD Village 上带来前沿议题分享,云鼎实验室安全专家张壮、史博以基于卷积神经网络的多形态恶意软件检测为例,分享了安全厂商应用人工智能之后对抗病毒免杀技术的效果;同时还站在攻击方的视角...,介绍了恶意软件使用了生成式对抗网络之后,可绕过应用机器学习检测模型的案例。...张壮指出,在面对新增病毒样本数量巨大,无法有效通过手工及时添加规则、手动规则提取在有些问题中的不适性、人工规则主观性很高等检测难点,人工智能查杀都能轻易克服。...人工智能查杀可以处理海量样本,检测特征纬度更广,病毒免杀难度增大。对于加壳或者多态变形病毒也有着良好的效果,检测过程无需脱壳。...但是张壮指出,人工智能的模型本身存在一些“视觉盲点”,容易受到生成样本的攻击,更重要的是,人工智能的相关技术同样可以为病毒开发者所用。

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腾讯云11·11:千亿订单背后的安全“暗战”

作者:戴唯伟 前言 每年的电商大,就像是一次次的系统检阅仪式,接受着来自用户、同行以及老板的审视。...腾讯云安全体系防御原理及过程分析 安全性对于电商平台来说,不仅仅在大期间会一而再再而三地关注到,它更是一个日常话题,网站入口、支付等环节,都往往处于“高危”环境,来自于网络“黑客”及“黑产”团队的恶意攻击等...腾讯云今年推出了 AI 安全战略,以大数据和 AI 的算法为驱动,构建应用于安全领域的包括社交图谱分析、图像自动识别、自然语言处理、知识表达推理等 AI 通用能力,形成智能身份鉴定、威胁情报分析、异常流量检测...恶意竞争者和黑产从业者将无法通过应用层攻击威胁到客户的业务服务器。...腾讯云就现金电商平台的业务需求,总结了以下三大创新应用: 智能推荐,是最普适的一个诉求,面对不同的用户,根据客户的特征、喜好,展现不同的商品,一来可以提升用户好感度,另一方面也是提升转化率的良方。

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人类长非编码RNA表达数据库,整合9种重要生物学场景(发育、癌症、病毒侵染等)

LncExpDB数据库致力于提供多生物学场景的lncRNA表达谱,鉴定具有潜在功能的lncRNA,促进lncRNA的功能实验研究。...LncExpDB数据库进一步整合9种重要生物学场景(正常组织/细胞系、器官发育、植入前胚胎发育、细胞分化、亚细胞定位、外泌体、癌症细胞系、病毒侵染、昼夜节律)的1,977个样本的转录组数据,通过标准化的转录组数据分析流程...,系统分析鉴定每种生物学场景的特征基因(管家基因/组织特异性基因、差异表达基因、节律基因、动态表达基因、亚细胞区室富集基因)集合,共计25,191个特征lncRNA基因和28,443,865对相关的lncRNA-mRNA...此外,LncExpDB鉴定了具有表达证据支持的92,016个lncRNA基因,评估了lncRNA的表达水平与表达潜力。 ?...该研究得到了中科院战略性先导科技专项、国家重点研发计划、中科院青会等项目资助。 分享我们承建的三篇NAR的数据库:有类似数据库建设需求请联系我们。

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单细胞RNA-seq分析小鼠肺动脉高压内皮细胞

肺EC亚群的鉴定 对于内皮细胞亚群的鉴定先选择三个对照组织肺内皮细胞进行注释。大多数内皮细胞被识别为毛细血管A,主要为 Nrp1 和 Sema3c 高表达。毛细血管B主要是 Car4 表达。...两组细胞亚群之间的差异 为了确定EC亚群中PAH介导的转录变化,整合了所有样本,推断比例变化各个亚群的细胞比例变化没有明显变化。...综上PAH会介导毛细血管B 内皮细胞中凋亡,迁移和血管生成等通路的调节。...随后文章沿该轴对10个切片进行差异基因表达分析鉴定33个DEG,静脉轴区域的DEG数量较少。...毛细血管B内皮细胞中迁移,细胞凋亡和血管生成等基因通路中的基因的特异性上调。 最后观察疾病对于动脉静脉轴中血管与血管之间的作用进行了分析

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m6A结合单细胞转录组打造5分+SCI

作者对结直肠癌患者的单细胞转录组数据进行分析,分别鉴定m6A介导的TME细胞亚群并鉴定这些细胞亚群的预后价值和预测免疫治疗反应的价值。...方法:对33例CRC癌症样本的65362个细胞的单细胞转录组数据进行分析,使用CRC数据集和免疫治疗数据集鉴定与预后和免疫反应有关的TME簇。...数据集的获取和下载 本研究收集了23例CRC患者的单细胞转录组数据集GSE132465,包括23例肿瘤样本和10例正常样本分析23个m6A RNA甲基化修饰调控因子的情况。...细胞通讯分析表明m6A相关成纤维簇和上皮细胞簇之间有不同数量的配体-受体对(图2B)。肿瘤样本中WTAP+CAF-C2的比例较高(图2C)。...使用R包Seurat的AddModulScore功能发现WTAP+mac-C1与炎性巨噬细胞显著相关,HNRNPA2B1+mac-C3与与SPP1+和C1q+巨噬细胞显著相关(图3B和3C)。

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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

,120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版)) QC:(1)定义共同基因为在95%的样品有至少一条reads支持;(2)共同基因占比少于99%的样本定义为低质量样本在后续分析中将被剔除; 共获得167...它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。...,HLA-DRAhi成纤维细胞,DKK3 +成纤维细胞和CD55 +lining成纤维细胞; 在单核细胞中, 作者鉴定了IL1B +炎单核细胞,NUPR1 +单核细胞,C1QA +单核细胞和干扰素(IFN...(8)通过单细胞分析揭示炎症途径和效应模块; 为了确定与富含白细胞的RA相关的途径,作者使用GO分析鉴定了I型干扰素反应和炎症反应(单核细胞和成纤维细胞),Fc受体信号传导(单核细胞),NF-κB信号传导...SLAMF7由炎单核细胞(SC-M1),IFN激活的单核细胞(SC-M4),CD8 + T细胞和浆母细胞(SC-B4)高度表达。

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10x单细胞测序技术揭示肝脏细胞全景图

通过鉴定每群细胞的差异表达基因(DEG),并使用已知的标志性基因、流式细胞术以及人肝组织的免疫组织化学染色技术,作者鉴定到了20个离散的细胞群,包括肝细胞、内皮细胞、胆管细胞、肝星状细胞、B细胞、常规和非常规...样本 神经死亡的五个捐赠者正常肝脏组织 ?...活跃细胞通路分析 为了研究不同细胞群的功能,作者用通路分析鉴定每群活跃细胞通路。1区门静脉周围肝细胞在糖异生和β-氧化中具有已知的作用。...MARCO+ 巨噬细胞响应LPS / IFN-γ的刺激而分泌的TNF-α少于CD68 + MARCO- 巨噬细胞,表明CD68 + MARCO-细胞更具炎性。...总结 阻碍人体肝脏研究的一个关键问题是难以获取及分离新鲜组织样本。而基于单细胞基因组学的研究肝脏组织可以在有限的样本中充分获取无偏信息,许多个体细胞群的贡献就可以被发现。

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单细胞测序绘制正常与畸形的人脑血管图谱

同时发现有两个细胞亚群不能用已有标记进行鉴定,最终被注释为纤维肌细胞。 空间解析人类脑血管周细胞多样性 之前对大脑的周细胞进行了重新聚类分群,得到了一些细胞亚型。...畸形脑血管系统中的细胞解析 从动静脉畸形(AVM)样本中获得 106853 个细胞和 11 个主要细胞群,空间上也证实了 AVMs 中 CLDN5+ 内皮细胞、TAGLN+ SMCs、CCL19+ 纤维肌细胞和...为研究AVMs 中内皮细胞和血管周围细胞的变化,作者合并对照和 AVM 数据集,然后聚类并鉴定细胞类型。结果显示,在 AVM 中,动脉和静脉内皮亚群丰富,但静脉或毛细血管转录评分不高。...GSEA分析表明 AVM Nd2 内皮中产生了致病性级联反应,如血管生成、炎症和上皮-间质转化。对照组的毛细血管内皮细胞高表达血脑屏障营养转运蛋白基因。...与此对比,AVM Nd2 内皮细胞抑制了营养转运蛋白的表达,而上调了炎症基因、血管生成基因基因。

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7+分析思路!巨噬细胞的分子特征与肿瘤免疫微环境联合分析

MScores在胶质瘤中的预后价值通过浸润微环境的主动炎和代谢谱以及具有该特征的样本对免疫治疗的反应得到验证。...数据介绍 从TCGA和CGGA中收集了1991年弥漫性胶质瘤样本,其中TCGA队列包括672例LGG和GBM联合胶质瘤样本的RNA-seq数据和相应的临床信息,CGGA包括三个验证队列,其中两个RNA-seq...通过PCA将TCGA数据集中样本区分开来(图1b)。对两个聚类的生存分析证实,聚类1的生存概率曲线明显较低(图1c)。...阈值选择见图1e,pamr鉴定的13个基因,包括IGFBP2、TIMP1、EMP3、PTX3、CHI3L1、PDPN,被认为为样本区别能力最强的基因(图1f)。...病灶分析显示了已鉴定的DMPs在人类染色体中的分布(图4c)。

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小鼠和人类斑秃的转录图谱

其他主要分析概述 抗原呈递细胞(APCs)细胞亚群细分——小鼠再生障碍性贫血的APC向CD11b+DC极化,具有活跃的炎信号。...第8和第13簇由714个APC组成,包括276个AA和438个UA细胞 使用来自MSigDB文库(21)和先前获得的髓系特征(22)的基因特征进行了单样本基因集富集分析(ssGSEA)。...,支持该群体在AA中的炎特征。...经处理后,共回收2416个细胞(AA n=1664,对照组n=752),形成9个不同的簇 在鉴定的聚类中,T2、T4、T5、T6和T7是AA为主的聚类,AA样本的相对贡献大于50%。...使用上述纯免疫细胞群和典型/功能性T细胞标记物的双重相关性分析方法,鉴定了CD4+ (T1、T3、T4、T5和T7)、CD8+ (T6和T8)和混合CD4+/CD8+ (T2和T9) T细胞群。

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