一致性自组织来源的iPSC多组织类器官中透明软骨的产生

基于人诱导多能干细胞的多组织类器官中透明软骨自组织化形成的突破性研究 一、学术背景 1.1 软骨损伤的医学难题 软骨(cartilage)是人体关节内重要的结缔组织,尤其是透明软骨(hyaline cartilage)覆盖关节表面,对关节活动的平滑性和耐磨性具有核心作用。由于关节软骨缺乏血管供应,一旦出现损伤或退化(如骨关节炎),其自我修复能力极其有限。传统的临床治疗手段如自体或异体软骨移植、骨髓刺激(如微骨折技术)等,均存在供体有限、术后修复组织质量不理想等重大局限性,尤其难以恢复天然的透明软骨组织,常常出现纤维软骨替代或修复失败,最终导致关节功能障碍甚至需要关节置换手术。 1.2 细胞治疗和组织工程的新方向 近年来,随着干细胞技术、组织工程与再生医学的快速发展,基于细胞的软骨再生逐渐成为...

复杂性状因果基因集合的生成式预测方法

利用生成式深度学习预测复杂性状的致因基因集:PNAS重磅新方法解读 一、学术背景与研究动机 复杂性状的困境 基因型与表型关系一直是生物学和遗传学领域最核心的问题之一。尤其在生物体级别的复杂性状(complex traits)研究中,这一问题尤为突出。所谓复杂性状,指的是表型受多基因(或多个基因位点,loci)协同作用调控,如常见的哮喘、炎症性肠病、糖尿病、癌症转移等。这些性状通常受遗传背景、表观遗传、环境因素等多重因素影响,使得从基因型预测表型变得异常困难。 现代遗传学研究主要依赖于全基因组关联研究(GWAS, genome-wide association studies)或转录组关联研究(TWAS, transcriptome-wide association studies)等关联分析...

基于Granger因果循环自编码器的时间序列单细胞RNA测序数据推断基因调控网络

一、学术背景与研究动机 近年来,单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)已成为生命科学与医学研究领域极具突破力的技术之一,使得研究者能够以单个细胞为单位,捕捉到众多细胞间转录水平的微妙差异。这项技术极大地丰富了细胞生物学,对理解细胞分化、发育和疾病发生机制具有重要意义。基于scRNA-seq数据,推断基因调控网络(gene regulatory networks, GRNs),进而揭示转录因子与靶基因间复杂的调控关系,已成为当前生物信息学和系统生物学中的关键问题之一。 然而,scRNA-seq数据本身具有高噪声、高稀疏性和“掉落事件”(dropout events)等特点,带来了极大的数据分析挑战。尤其是在分析时间序列单细胞数据(time...

利用可扩展单细胞扰动筛选系统重建分子通路特征

在功能基因组学领域,研究人员一直致力于通过观测数据预测因果调控关系。然而,尽管现代技术能够测量多种分子模态,从观测数据中推断出因果调控关系仍然具有挑战性。特别是,信号通路调控因子的下游效应物(effectors)的识别和量化是基因组学研究的重点之一。CRISPR等基因组编辑工具的出现为大规模并行筛选提供了可能,尤其是与单细胞RNA测序(scRNA-seq)结合的Perturb-seq技术,能够通过遗传扰动实现因果推断。然而,现有的Perturb-seq应用主要集中在静止细胞中,可能无法准确描述依赖于上下文的基因功能。 为了解决这一问题,研究人员开发了一种可扩展的Perturb-seq工作流程,结合了组合索引和下一代测序技术,系统地识别了不同生物背景下信号调控因子的靶标。通过这一方法,研究人员...

GCLink:一种用于基因调控网络推断的图对比链接预测框架

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...

解析胶质瘤的拓扑结构:基于网络理论框架的研究

解读胶质瘤拓扑景观:基于网络理论框架的研究 胶质瘤干细胞(Glioma Stem Cells, GSCs)被认为是胶质瘤复发和治疗耐药的关键因素,成为新疗法的重要研究目标。然而,目前对胶质瘤干细胞在胶质瘤分层结构中的作用仍然存在争议,这种有限的理解阻碍了研究成果向临床转化。为了解决这一问题,Yao等人团队通过整合实验数据和内生性网络理论(Endogenous Network Theory, ENT),构建了一个描述胶质瘤能量景观的核心内生性网络模型。本研究揭示了胶质瘤生物学的复杂特性,并为治疗策略提供了新的理论视角。 背景与研究动机 胶质瘤是一种侵袭性脑肿瘤,其细胞来源和分化机制长期以来备受关注。近年来,研究发现胶质瘤细胞可能与神经或胶质干细胞特性密切相关,这种细胞被定义为胶质瘤干细胞(GS...