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11月1日周日
  1. NCBI GEO · 每日新增数据集46

    单细胞图谱揭示结直肠息肉发生早期共同的微环境重塑(GSE327909)

    研究对3名患者的正常黏膜与结直肠息肉配对组织进行单细胞RNA测序,获得31,147个高质量细胞,构建早期共同微环境重塑图谱。四项特征为上皮稳态破坏、CD4+ T细胞促炎极化、CD8+ T细胞功能重编程及免疫—上皮通讯广泛重塑,涉及CD55-ADGRE5、MIF-CD74和GZMA-PARD3信号轴。

  2. NCBI GEO · 每日新增数据集42

    NCBI GEO 数据集 GSE349296:KLF16 与 SIN3A 通过 CTD-2377D24.6 促进子宫内膜癌细胞增殖

    NCBI GEO 数据集 GSE349296 收录 KLF16/SIN3A/CTD-2377D24.6 调控轴促进子宫内膜癌细胞增殖的研究。KLF16 在子宫内膜癌组织中显著升高,敲低后在体外抑制增殖、在体内减缓肿瘤生长;CTD-2377D24.6 过表达可抵消这一抗增殖效应,实验显示 SIN3A 与 KLF16 相互作用。

  3. NCBI GEO · 每日新增数据集71

    Spatial-GT-seq 空间基因组与转录组联合定位揭示肿瘤组织克隆异质性(GSE276211)

    研究团队提出 Spatial-GT-seq,可在同一肿瘤组织中以近单细胞分辨率联合检测基因组和转录组。在肺转移小鼠模型中,团队原位识别出肿瘤亚克隆,并发现同一克隆的基因表达会随肿瘤微环境改变。对原发和复发的人胰腺神经内分泌肿瘤分析还显示存在持续克隆与新出现克隆,且转录表达发生变化。

    同一件事,精选收录的是《Spatial-GT-seq 联合定位肿瘤基因组与转录组揭示克隆异质性(GSE276212)》

  4. NCBI GEO · 每日新增数据集74

    Spatial-GT-seq 联合定位肿瘤基因组与转录组揭示克隆异质性(GSE276212)

    GEO 数据集 GSE276212 收录的 Spatial-GT-seq 研究,在同一肿瘤组织中以近单细胞分辨率联合分析基因组与转录组。在肺转移小鼠模型中,研究识别出肿瘤亚克隆,并显示同一克隆的基因表达谱会受到肿瘤微环境改变。对原发与复发人胰腺神经内分泌肿瘤的分析则识别出持续存在和新出现的亚克隆,两处样本均出现转录变化。

    推荐理由:Spatial-GT-seq 将基因组与转录组在近单细胞分辨率下联合定位,可用于研究肿瘤亚克隆、转录状态与微环境之间的关联。

10月22日周四
10月15日周四
  1. Google Research60

    Google Earth AI 更新 Geospatial Reasoning Agent,发布两项基准并扩大早期访问

    Google Earth AI 更新 Geospatial Reasoning Agent,加入多步骤推理的前置规划与私有数据接入,并发布 GeoExpertQueries 和 GeoKTools 的开发集。

    推荐理由:四个基准的对照结果与合作方实测并列呈现,为评估地理空间智能体的工具收益、规划作用和早期使用范围提供具体参照。

10月13日周二
  1. Arc Institute · News69

    Arc Institute 等团队用 eclair-CLIP 构建 67 种 RNA 结合蛋白图谱

    Arc Institute、Biohub、UCSF 和 Vector Institute 团队开发 eclair-CLIP,并为人类细胞中的 67 种癌症相关 RNA 结合蛋白建立图谱,在单核苷酸分辨率下映射超过 9 million 个 RNA 结合位点。

    推荐理由:文章说明统一小标签和红外检测如何减少 CLIP-seq 对特异性抗体与放射性标记的依赖,并展示图谱进入模型训练后的应用路径。

10月7日周三
  1. Isomorphic Labs · News66

    Isomorphic Labs 加入 Virtual Biology Initiative 共建 AI 生物基础数据

    Isomorphic Labs 以创始成员身份加入 Virtual Biology Initiative,参与建设用于预测生物学、支持疾病研究与治疗的 AI-ready 生物数据开放资源。该倡议由 Biohub 召集,参与组织将投入资金、数据、算力和新的测量技术。

    推荐理由:Isomorphic Labs 以创始成员身份参与跨组织计划,相关组织将投入资金、数据、算力和新测量技术,推动形成开放的生物数据资源。

9月30日周三
  1. Broad Institute · News69

    Broad Institute 构建免疫细胞图谱,揭示遗传变异致病机制

    Broad Institute 构建了包含来自超过 1,100 名芬兰献血者的 10 million 个以上免疫细胞图谱,用于关联疾病相关调控变异与其控制基因。方法以染色质可及性及其与邻近基因表达的关联为基础,识别更可能致病的遗传变异,并观察细胞如何缓冲关键基因表达。

    推荐理由:该图谱将疾病相关调控变异与其控制基因相连接,并呈现细胞缓冲关键基因表达的方式,为遗传变异致病机制研究提供细胞级线索。