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空间组学最新视觉报道_《瑜伽初体验》(2024年11月全程跟踪)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

空间组学

套磁战记：美梦碎，欧突围？本人背景：211本科，GPA 3.7/4.0；985硕士，GPA 3.2/4.5。研究方向为生物，具体领域是空间组学。没有发表过文章，但有三项专利。套磁经历：共发了47封套磁邮件，其中35封是美国学校，12封是欧洲学校。收到回复的情况如下：22封邮件被已读，8人下载了我的CV，11人回复了。美国学校的回复：大部分回复都是让我申请他们的program，录取后进行rotation。有些教授甚至很积极地表示我很适合他们的实验室，并介绍了具体的申请程序和截止日期。冷泉港的招生办还单独发邮件给我，详细介绍了他们的项目。其中有一位华人教授与我进行了Zoom会议，全程交流非常愉快，他也对我印象不错。然而，这位华人教授也指出了我的背景竞争力较低，建议我尽快将已有的成果发表在bioarxiv上，或者请本校的教授写推荐信。但问题在于，我们实验室在美国的制裁清单上，签证可能会有很大问题。经过一番考虑，我决定放弃美国的全奖竞争，因为我的标准化考试成绩并不高，且没有发表过文章。欧洲学校的回复：欧洲方面，只有一人回复了我，并约了下周的Zoom会议。他们实验室全是白人，我的英语口语较差，这周需要好好准备。总结：经过这次套磁经历，我意识到自己的优势和不足。虽然美国的竞争激烈，但欧洲可能更适合我。希望未来能有更好的机会和选择。

单细胞与空间转录组学揭示细胞通讯新模式在《Nature Methods》杂志上，有一篇题为《通过单细胞和空间转录组学推断驱动模式的细胞间流动》的文章，真是让人眼前一亮。这篇文章提出了一种全新的方法来研究细胞通讯，让我对细胞通讯的复杂性有了更深的理解。传统上，我们进行细胞通讯分析时，可能只关注单个基因的变化。但这篇文章告诉我们，当细胞受体接收到信号刺激时，实际上是一个由多个基因构成的基因模块在发生变化。这个模块可能包含我们感兴趣的下游分子或转录因子，甚至可能与某些临床表型（如预后或疗效）有关。文章中提到的FlowSig算法，完美地解决了这些问题。无论是单细胞转录组测序还是空间组学，都能从中推断出细胞间通信驱动的细胞间流动。这种方法揭示了细胞间信息流动的复杂性，为多种疾病的研究提供了新的视角。具体来说，文章中提到的FGF受体（FGFR1和FGFR3）是输入信号的来源，而GEM模块则是这些信号引起的细胞内变化。这些变化会促使细胞释放一系列配体。以前的研究中并没有包含GEM这个中间过程。总的来说，这篇文章为我们提供了一个全新的研究细胞通讯的框架，让我们能够更深入地理解细胞间的复杂相互作用。

微生物药物合成中生物信息学研究相关图片 𐟌Ÿ 深入探索生信分析的最新进展，尤其是单细胞测序和空间转录组测序的方法。如果你对这些领域感兴趣，不妨查阅图5和6，它们详细介绍了方法步骤。此外，还有更多关于单细胞测序、空间转录组测序以及公共数据挖掘的知识等你来发现！ 𐟌Ÿ 金凤实验室的研究团队在最新研究中取得了一项重大发现：他们发现了恶性胶质瘤内一种全新的肿瘤相关巨噬细胞（TAM），并揭示了其在肿瘤血管正常化中的潜在疗效。这项突破性研究由陆军军医大学第一附属医院（重庆西南医院）的卞修武院士、时雨副教授以及平轶芳教授领导的团队与祁淑红副研究员合作完成，并于最近在《Cancer Cell》杂志上发表。 𐟌Ÿ 通过单细胞多组学技术，研究团队绘制了恶性胶质瘤内肿瘤相关巨噬细胞的空间图谱，并发现了一种富集于缺氧坏死区的新型亚群，被称为缺氧亚群（Hypoxia-TAM）。这些巨噬细胞能够诱导微血管渗漏，导致肿瘤微血管结构异常，从而限制了抗肿瘤药物的递送效果。⚠⚠⚠ 𐟌Ÿ 进一步研究发现，缺氧环境中的肿瘤因子和缺氧因素是诱导这种新型亚群形成的关键因素。团队证实，胶质瘤细胞分泌的富含半胱氨酸的蛋白质和低氧条件下产生的乳酸能够促进这些巨噬细胞向缺氧亚群表型转化，并引发血管高渗漏的现象。 𐟌Ÿ 这一发现为开发新型的肿瘤治疗策略提供了重要线索。通过针对缺氧亚群的靶向治疗，可以诱导胶质瘤血管正常化，提高抗肿瘤药物的递送效率，从而增强治疗效果。 𐟌Ÿ 该研究不仅加深了我们对胶质瘤免疫微环境的认识，也为未来开发针对肿瘤相关巨噬细胞的免疫治疗策略和抗肿瘤血管生成策略提供了新思路和可能性。

英伟达财报即将公布，AI周期步入新阶段 2023年-2024年，AI周期已经运行了1年半，预计最终还是会遵循周期的老路。毕竟，英伟达的产业链主要服务于美股市场。 𐟓ˆ 英伟达的股价表现：下午3:30，NVDA的股价为112.24美元，上涨2.01%（1.76%）。相似股票中，特斯拉、苹果和AMD分别下跌3.89%、上涨2.07%和下跌0.28%。 𐟓Š 英伟达推出生物技术新模型：VISTA-2D。这款专为空间组学领域设计的高端模型，旨在提升细胞分割和形态聚类的准确性，为生物研究提供强有力的技术支持。这一创新预示着英伟达在生物技术领域的市场影响力将进一步扩大。 𐟒ᠤ𛎥Ÿ𚦜쩝⥈†析，英伟达的盈利能力、财务稳健性以及技术研发的潜力一直为市场所认可。VISTA-2D的推出可能使公司在生物研究技术市场站稳脚跟，吸引更多的合作伙伴，有助于公司长期增长与发展。同时，生物科技行业的迅猛发展预示着巨大的市场潜力，英伟达此举将进一步巩固其在该领域的地位。 𐟓… 英伟达的财报将于下周公布，投资者可以密切关注。

医学生必读：生物信息学分析全攻略作为一个医学生，生物信息学分析真的是一门必修课。经过一段时间的学习和参与课题，我终于有幸和一些发表过Cell、Nature Medicine的生统大佬交流了一番，收获满满。今天就来和大家分享一下我的个人经验，希望能帮到正在迷茫的你们。一、学习方法 𐟓š 刚开始入门生物信息学，直接对着教程学就行。以能够做出和教程一样的图片为目标，这样你会发现自己学得很快！以下是一些常见的数据分析方法： bulk转录组：数据清洗、差异分析、富集分析、免疫浸润、相关性分析、预后分析、机器学习... 单细胞转录组：数据清洗、细胞注释、差异分析、富集分析、细胞评分、拟时序分析、细胞通讯、转录因子分析... 空间转录组：数据清洗、空间注释、空间评分、空间轨迹分析、空间互作... 其他组学：基因组、表观组、蛋白质组、代谢组、肠道菌群组二、学习思路 𐟒튊掌握了方法后，接下来就是设计自己的分析流程。要带着问题去分析，让所有的分析都围绕这个问题展开，这样一篇文章的雏形就诞生了！以下是一些不同分值的文章类型： 3-5分：基本是套路文章。在学习具体方法时可以带着学习，较为简易，可以用来练手。 5-10分：一类是工作量较大的套路并且干湿结合，一类是有较为创新的分析思路或者复杂的分析手段。在基本掌握多数分析方法后着重学习，可以作为自己的第一篇文章范例。 10分以上：基本分析思路严谨并且需要干湿结合。在熟练掌握基本功后要重点学习文章思路，用于自己的课题设计。三、学习原理 𐟧 原理是数据分析中最深奥并且最晦涩难懂的模块，是区分高分文章和中低分文章的关键因素。只有高质量的研究设计才能得出高质量的结论。能够在扎实的生物学背景上深谙数学原理，那么恭喜你已经成为了一个优秀的生物统计大师了！研究设计的科学性：数据分析的起点就是样本的来源，需要考虑混杂因素有哪些？在样本选择和分组时是否已经尽可能控制？在分析过程中也要注意及时关注组内和组间的异质性。数据处理的科学性：首先需要明确公共数据库不同来源数据是否具有可比性？是否存在批次效应，是否需要去除？在使用分析方法时需要考虑数据本身是否符合该方法的要求，比如差异分析函数的选择标准？希望这些心得能帮到你们，祝大家都能在生物信息学的道路上越走越远！𐟒ꀀ

约翰斯ⷩœ普金斯大学招收神经科学博士后约翰斯ⷩœ普金斯医学院的K实验室正在寻找博士后和访问学者研究员。这些职位将提供全额资助，主要研究领域包括开发新的病毒和基于测序的神经解剖学工具，以映射小鼠和其他模型系统（如NHP、鸣禽、爬行动物、两栖动物）的单细胞或多突触连接。研究目标是应用这些工具来回答系统神经科学和神经退行性疾病（如阿尔茨海默氏症和小脑无创症）中的问题。 K实验室的使命是了解脊椎动物大脑的结构和功能，探索其进化方式，以及神经系统疾病如何干扰其正常运作。为了实现这一目标，实验室开发了先进的空间转录组学和下一代基于测序的连接组学方法，以研究脊椎动物大脑组织的基本问题以及药物使用和神经退化对大脑回路的多组学变化。候选人需具备博士学位（或同等学历），并在神经科学、分子生物学、组学或相关领域拥有丰富经验。强烈的神经科学、分子生物学和/或生物信息学技能，以及对开发新工具和理解大脑回路的热情至关重要。实验室鼓励来自代表性不足或少数群体的申请，致力于创造一个多样化和包容的环境，以培养创造力和激发科学发现。

山东大学考研专业课全攻略𐟓š 𐟓– 山东大学儒学高等研究院（文史哲研究院）专业：050101审美文化学文艺学科目：617文学史（含现当代），813语言文学专业综合 𐟏—️ 山东大学土建与水利学院专业：081402地下结构A 科目：301数学（一），850材料力学 𐟧 山东大学哲学与发展学院专业：010104符号逻辑逻辑学科目：632逻辑与哲学，802西方哲学史（至德古典哲学） 𐟒𜠥𑱤𘜥䧥�𛏦𕎥�™⊤𘓤𘚯𜚰25100金融学科目：396经济类综合能力，431金融学综合 𐟑️ 山东大学第二临床学院（山东大学第二医学院）专业：105116眼科学科目：306临床医学综合能力（西医） 𐟧ꠥ𑱤𘜥䧥�Œ–学与化工学院专业：081700化学工程化学工程与技术科目：302数学（二），837化工原理 𐟌᯸ 山东大学公共卫生学院专业：100401微生物组学流行病与卫生统计学科目：353卫生综合 𐟓 山东大学文学院专业：050102应用语言学语言学及应用语言学科目：617文学史（含现当代），813语言文学专业综合 𐟔堥𑱤𘜥䧥�똧퉦Š€术研究院（热科学与工程研究中心）专业：085800空间热控制技术能源动力科目：302数学（二），845工程热力学 𐟌ˆ 山东大学前沿交叉科学青岛研究院专业：070300物理化学化学科目：628物理化学（化），835合成化学 𐟒ᠥ𑱤𘜥䧥�€想教育与传统文化研究专业：030505思想教育与传统文化科目：616，812化 𐟎蠥𑱤𘜥䧥�‰𚦜省橙⊤𘓤𘚯𜚱35700设计科目：667中外设计史，924艺术设计作品赏析 𐟏堥𑱤𘜥䧥�𝐩𒁥Œ𛥭橙⯼ˆ医学融合与实践中心）专业：100210外科学科目：306临床医学综合能力（西医） 𐟌 山东大学儒学高等研究院（文史哲研究院）专业：060200海外学研究史科目：660历史综合 𐟌᯸ 山东大学公共卫生学院专业：105300公共卫生应急与管理公共卫生科目：353卫生综合 𐟓Š 山东大学管理学院专业：125700审计科目：未提供具体科目信息 𐟔젥𑱤𘜥䧥�𞮧”Ÿ物技术研究院（微生物技术重点实验室）专业：071010生物催化生物化学与分子生物学科目：338生物化学，839细胞生物学 𐟤– 山东大学控制科学与工程学院专业：081100系统工程控制科学与工程科目：301数学（一），847自动控制原理 ⚡ 山东大学控制科学与工程学院专业：080804现代电力电子技术及其应用电力电子与电力传动科目：301数学（一），847自动控制原理 𐟌🠥𑱤𘜥䧥�学院专业：100705多糖类Y物研究微生物与生化Y学科目：649Y学专业综合 𐟏⠥𑱤𘜥䧥�BA教育中心专业：125100管理人员工商管理（EMBA）工商管理

一分钟搞懂非靶代谢和靶向代谢的区别代谢组学（Metabolomics）是研究生物体内所有小分子代谢产物的科学，这些小分子化合物分子量小于1500道尔顿。代谢组学包括代谢产物的种类、含量以及在特定条件下的变化。非靶向代谢组学：无偏向性的检测𐟔 非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）采用液相色谱质谱联用（LC-MS）或气相色谱质谱联用（GC-MS），无偏向性地检测细胞、组织、器官或生物体内受到刺激或扰动前后所有小分子代谢物的动态变化。通过生物信息分析，筛选差异代谢物并进行通路分析，揭示其变化的作用机制。靶向代谢组学：更有针对性的检测𐟎𘎩ž靶向代谢组学不同，靶向代谢组学（Targeted Metabolomics）更有针对性，只检测几个特定的代谢物或几类代谢物，如胆汁酸、氨基酸、植物激素、能量代谢、神经递质、短链脂肪酸等。非靶向脂质组学：全面系统的分析𐟧ꊩž靶向脂质组学（Untargeted Lipidomics）无偏向性地全面系统分析、鉴定生物体、组织或细胞中的脂质，了解脂质及其功能，进而揭示脂质代谢与细胞、器官乃至机体的生理、病理过程之间的关系。空间代谢组学：高分辨率的定位𐟓 空间代谢组学（Spatial Metabolomics）是一种新型的分子影像技术，基于质谱成像（Mass Spectrometry Imaging MSI），从生物组织中获得大量已知或未知的内源性代谢物和外源性药物等分子的结构、含量和空间分布信息，实现空间水平高分辨率且能精准定位组织中的代谢物分布。通过这些技术，我们可以更深入地了解生物体内的代谢过程，为疾病诊断和治疗提供更多参考。

药物化学与人工智能的完美结合今天与一位药学师兄交流时，他展示了一篇关于药物化学与人工智能结合的论文。他们目前正在参考这篇论文进行某个药学与AI的课题研究。这篇论文介绍了一种新型的Macformer模型。我们发现，人工智能在药物研究中的最大价值在于：高效性：AI大模型能够高效地探索化合物的化学空间结构，大大缩短科研周期。分子多样性和结构新颖性：这两者在药物探索中至关重要，AI大大增强了这方面的探索能力。预测和优化能力：AI模型如GPT在医学中常用于疾病预测，深度学习模型在药物研究中也有广泛应用。这种模型可以与多个领域结合：药物学：个性化药物设计蛋白质工程：蛋白质设计与修饰材料化学：设计新型材料合成化学：预测化学合成路径药理学：药物毒性预测和副作用分析此外，AI还可以与影像组学、多模态、自然语言处理、深度学习相关以及基因组学进行交叉应用。

【Genome Biology |单细胞组学与疾病研究中心郑小琪团队开发空间转录组数据降维新算法】近日，上海交通大学公共卫生学院、上海交通大学医学院单细胞组学与疾病研究中心郑小琪课题组在基因组学领域顶级期刊Genome Biology杂志发表了题为GraphPCA: a fast and interpretable dimension reduction algorithm for spatial transcriptomics data的方法论文章。该研究开发了一个快速、可解释性的拟线性降维算法——GraphPCA。基于模拟实验及真实数据的评估结果表明，GraphPCA有效提升了包含空间域检测、降噪以及轨迹推断等多项下游分析任务的性能。这项研究为空间转录组数据的分析提供了一个强有力的新工具，有助于更深入地理解细胞在组织中的复杂相互作用和功能。近年来，空间转录组(Spatial transcriptomics, ST) 技术的快速发展使得研究人员在获取基因表达谱的同时保留了细胞在组织中的空间位置信息，从而能够揭示组织内细胞在空间结构上的异质性。然而，空间转录组数据具有高稀疏性、高维性和低信噪比等特点，为后续数据分析带来了巨大挑战。作为下游分析前必要的预处理步骤，降维不仅可以提高信噪比，还能有效缓解维数灾难。目前，大多数研究人员直接将针对单细胞转录组数据的降维算法应用到空间转录组数据（如Seurat、Scanpy、STUtility等）。然而，这些方法未能充分利用ST数据中的空间信息，可能导致低维嵌入的效率降低，甚至错误的生物学发现。虽然近期已有一些专门针对ST数据的降维算法（如SpatialPCA、DR-SC等），但这些方法或依赖复杂的参数推断，或缺乏模型可解释性。为了克服这些缺陷，本研究基于图正则化表示以及主成分分析法，开发了一种快速、可解释的拟线性降维算法——GraphPCA，该算法可以有效处理空间转录组数据，并提高了低维嵌入的生物学解释能力。 GraphPCA建立在灵活的主成分分析框架上，它通过利用位点/细胞之间的空间邻域结构作为图约束，使得低维嵌入能够有效地保留位置信息。GraphPCA的输入包括基因表达矩阵和位点的空间坐标，这些信息被用于构建位点/细胞间的空间邻域图（默认为k近邻图）。与经典的主成分分析方法不同，GraphPCA通过求解一个受空间邻域图约束的优化问题来推断整合了空间位置和基因表达信息的低维嵌入矩阵。由于该优化问题存在封闭解，GraphPCA的计算效率远高于基于深度学习的方法，从而可以高效地处理不同规模的ST数据。通过图约束，GraphPCA可以使相邻位点/细胞在低维空间中的投影更加接近，并且每个嵌入维度都与特定的空间基因表达模式高度相关，这使得基因-成分的投影矩阵能够反映共表达基因模块的空间表达差异性。作者随后在大量模拟数据和不同物种、组织区域、测序技术的真实数据上进行了广泛的评估，验证了GraphPCA得到的低维嵌入在空间域检测、轨迹推断和去噪等下游分析任务中的性能。此外，GraphPCA模型的灵活性使其能够轻松扩展到多样本整合，通过融合其它切片的基因表达信息进一步提高空间域检测的准确性。

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