学术背景 乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，其发病机制复杂，涉及多种细胞类型和信号通路的相互作用。近年来，肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）在癌症进展中的作用逐渐受到关注。中性粒细胞（Neutrophils）作为免疫系统的重要组成部分，在肿瘤微环境中的功能尚不完全清楚。虽然已有研究表明中性粒细胞在某些情况下可以促进肿瘤生长和转移，但其在乳腺癌中的具体作用机制仍不明确。因此，深入研究中性粒细胞与肿瘤细胞之间的相互作用，对于揭示乳腺癌的进展机制并开发新的治疗策略具有重要意义。 论文来源 本论文由来自以色列特拉维夫大学（Tel Aviv University）的Sandra Camargo、Ori Moskowitz等研究人员共同完成，合作单位包括荷兰皇家艺...

研究背景 基因调控网络（Gene Regulatory Networks, GRNs）是理解细胞内复杂生物过程的关键工具。它揭示了转录因子（Transcription Factors, TFs）与靶基因之间的相互作用，从而控制基因的转录过程，进而调控细胞行为。随着单细胞RNA测序（single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq）技术的发展，研究者能够在单细胞分辨率下获取基因表达数据，这为GRNs的推断提供了前所未有的机会。然而，scRNA-seq数据的稀疏性和高变异性为GRNs的推断带来了巨大挑战。 现有的GRN推断方法主要分为两类：基于相关性或互信息的无监督学习方法，以及基于机器学习的监督学习方法。尽管这些方法在某些情况下表现出色，但它们往往依赖于成对基因的相关...

免疫细胞在应对多种刺激时会经历细胞因子驱动的极化过程，这一过程会改变其转录谱和功能状态。这种动态变化在健康和疾病中的免疫反应中起着核心作用。然而，目前尚缺乏一种系统的方法来评估单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的细胞因子驱动极化现象。为了解决这一问题，研究人员开发了单细胞统一极化评估（SCUPA）方法，这是首个用于全面评估免疫细胞极化的计算方法。 论文来源 该论文由Wendao Liu和Zhongming Zhao共同撰写，他们分别来自The University of Texas MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences和Center for Precisio...

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术能够以单细胞分辨率进行高通量转录组分析，极大地推动了细胞生物学的研究。然而，scRNA-seq技术的一个显著局限性是，它需要将组织解离，导致细胞在组织中的原始空间位置信息丢失。空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）技术能够提供精确的空间基因表达图谱，但其在基因检测数量、成本以及细胞类型注释的精细度方面存在限制。因此，如何在scRNA-seq数据中恢复空间信息，成为了当前研究的一个重要挑战。 为了解决这一问题，研究人员提出了通过细胞对应学习（cell correspondence learning）在scRNA-seq和ST数据之间传递知识的方法，从而恢复scRNA-seq数据中的空间信息。然而，现有的方法在建模局部和全...

单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术近年来在生物学和医学研究中得到了广泛应用，它能够揭示单个细胞的转录组信息，从而帮助科学家更好地理解细胞的异质性和复杂性。然而，scRNA-seq数据中存在一个普遍的问题，即“dropout事件”（dropout events）。这些事件导致许多基因在单个细胞中的表达值被记录为零，而这些零值可能分为两类：一类是“生物零”（biological zeros），表示基因在该细胞中确实没有表达；另一类是“技术零”（technical zeros），由于测序技术的限制导致基因表达未被检测到。这种数据稀疏性严重影响了后续分析的准确性和有效性，例如细胞聚类和轨迹推断。 为了解决这一问题，研究人员开发了多种插补...