售后好的空间组学最新版_空间组学(2024年11月实测)
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。
约翰斯ⷩ普金斯大学招收神经科学博士后 约翰斯ⷩ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。
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。
孟德尔随机化选题创新:从临床到多组学 孟德尔随机化的选题由暴露与结局组成,这里的暴露可以是一种行为、指标、物质、药物、疾病,甚至是一种微生物,比如肠道菌群,或者是一种细胞,比如免疫细胞。总的来说,孟德尔随机化的发展空间非常大,只要你能想到,孟德尔随机化就能帮你实现。 从高分期刊获取灵感 首先,你可以从高分期刊中获取一些思路。这些期刊上有很多关于孟德尔随机化的前沿研究,看看别人是怎么选题和设计的,可能会给你一些启发。 从临床指南和共识中找灵感 如果你是一名主治医师,那么你可以从临床指南和共识中获取灵感。这些指南和共识往往总结了最新的研究成果和临床经验,对你的选题会有很大的帮助。 利用多组学数据 슥悦你有更多的资源和数据,可以考虑从多组学数据中获取灵感。比如肠道菌群、代谢组学、蛋白组学、免疫微环境等方面的数据,这些数据可以为你提供更多的信息和视角。 抓住时机 ⏳ 经验表明,孟德尔随机化研究做得越早,可选的题目就越多,也越容易发表。随着研究的深入,选题的要求会越来越高,所以现在是一个好时机,赶紧发掘那些还没有被研究过的领域吧! 科研素养的重要性 虽然孟德尔随机化是一种新奇的方法,备受审稿人青睐,但你也要有操持选题落地的能力。这不仅仅是方法论的问题,更是科研素养的体现。对于科研小白来说,这确实不容易,因为没有真实的科研经验,很难培养起这种能力。 真正理解科研 스𝠩要真正理解为什么要做这个课题?面对一个全新课题,你该从哪些方面去思考落地?科研过程中遇到问题,你又该如何去解决?而不是简单复现别人成功的文章。复现别人的文章,你只能学会方法论,而无法真正掌握孟德尔随机化的精髓。 结合自身条件 𑊥ퟥ机化方法论不是目的,最重要的是结合你现有的临床背景和条件,你能发什么样的孟德尔随机化文章。这才是最实用的。 希望这些建议能帮到你,祝你科研顺利!
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。
微生物药物合成中生物信息学研究相关图片 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! 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。 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。⚠⚠⚠ 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。 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。 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。
综述第一章“Single-cell transcriptome sequencing”,详细介绍了单细胞转录组技术的发展历程、当前可用的scRNA-seq技术及数据分析方法,并概述了单细胞转录组测序技术在胚胎发育、组织和器官发展研究、肿瘤生物学、免疫系统研究以及传染病研究等领域的应用。 综述第二章“Single-cell whole-genome sequencing”,总结了经典的单细胞全基因组扩增技术(scWGA)及高通量单细胞全基因组测序技术(scWGS),scWGS技术通过放大单个细胞中的微量DNA,为研究细胞间的遗传异质性提供了新的视角。 综述第三章“Single-cell epigenome sequencing”,聚焦单细胞表观基因组测序技术,这些技术能够揭示细胞异质性的转录机制,包括DNA甲基化、染色质状态、核小体定位、组蛋白修饰和转录因子结合等表观遗传特征。 综述第四章“Single-cell proteomics technology based on mass spectrometry”介绍了基于质谱的单细胞蛋白质组学技术。 综述第五章“Single-cell metabolomics technology”详述了基于质谱的单细胞代谢组学技术(SCM),并重点讨论了基于质谱的SCM采样技术与数据分析。 综述第六章“Single-cell multimodal sequencing technology”首先回顾了单细胞联合分析技术的工作流程及最新进展,接着重点详述了以转录组为中心的多模态技术,如转录组联合基因组、转录组联合表观组以及转录组联合蛋白质组,此外还介绍了捕获两个组学以上的多模态技术。 综述第七章“Single-cell spatial transcriptomics technology”聚焦单细胞空间转录组学技术的最新进展。这些技术通过保留空间信息的同时检测基因表达,克服了传统单细胞测序技术丢失关键空间信息的局限。 综述第八章“Single-cell CRISPR screening technology”分别介绍了基于转录组、表观基因组和多模态的单细胞CRISPR筛选技术(scCRISPR-seq),该技术结合了CRISPR干扰和单细胞测序,用于在大规模单细胞分辨率下进行基因组编辑和功能筛选。 最后,研究团队对单细胞组学技术的未来发展进行了展望。
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。 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%。 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。 ᠤ쩝⥈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。
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华大实习体验:第一次进大厂的难忘之旅 刚刚结束了在杭州BGI的短期实习,作为第一次进厂实习的学生党,我觉得这段经历还是值得分享一下的! 作息时间 ⏰ 这里的作息时间是朝九晚六,感觉还算正常。虽然晚上和周末有些人会加班,但加班的主要是那些在读Ph.D.的学生们。本人没认识很多人,只能从自己所在的组推测比例。不过这里中午竟然有两小时的午休时间,我这个山西人表示第一次在外省听说这种安排。 工作环境 ⊥𗥤𝍤𘊦𝦜个大转椅,桌子面积比我本科时的大多了。不过实验区每人没有固定的bench,而且实验室和工位不在同一层,我个人不太习惯这种安排。不过每个人的看法不同,有人可能觉得无所谓。 食堂体验 这里有餐补,但食堂的饭菜我个人觉得一般,所以每天都是点外卖或者出去吃。 华大八卦 슥大的盈利方式:我在和大家聊天的时候突然对华大的盈利方式开始感兴趣。本科学校了解过的实验室没有见过从华大买仪器买试剂的。本来以为华大接外包的测试可以挣很多钱,结果后来听说因为华大有大厂架子,很多学校PI不会选择华大而会选小厂新厂。已知核酸检测、医院、刑侦会用华大的测序,而且华大和zf关系很好,难道主要挣国家机器的钱吗?但难道不会像药品集采一样被压价? 待遇 𐊦没有直接问华大的PI年薪多少,但据说从国外回来走人才引进可以年薪40w。不过当时聊天的环境可能导致这句话不保真。 总的来说,这次实习体验还是不错的,尤其是在组学和空间转录组方面学到了很多前沿技术。如果你对这方面感兴趣,来这种大厂实习会比在学校实验室见到更多东西,还能做可以投入应用的开发。虽然和学校相比自主性会低一些,但也可以理解。
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