动物神经元快速形态动力学的超分辨率成像

超分辨成像揭示小鼠脑内神经形态动力学的新进展:头固定清醒动物的动态观察 背景介绍 神经科学研究领域中,神经元的形态变化及其功能动态是理解大脑信息处理和网络塑性的关键。然而,尽管神经元的树突棘(dendritic spines)、轴突末端(axonal boutons)和突触结构在动物学习和行为适应中发挥着重要作用,这些结构在活体中的动态观测依然是一个重大挑战。受限于传统显微成像方法的分辨率和拍摄速度,许多关于神经元微小结构的研究只能停留在固定组织或培养细胞层面,这限制了我们了解塑性变化如何与自然行为和生理状态相关联。 近年来,超分辨显微镜(super-resolution microscopy, SRM)的引入突破了传统光学成像的衍射极限,拉近了研究神经网络超微结构与活体动态行为之间的距离。...

人类血管细胞的器官型图谱

解码人体血管系统:一项多器官单细胞转录组研究全面揭示血管细胞的多样性 背景概述 人体血管系统是生命维持的核心组成部分,由内皮细胞(Endothelial Cells, ECs)和周壁细胞(Mural Cells)构成,贯穿全身各器官系统。其功能不仅局限于传递血液和完成气体与营养的交换,还在维持组织内稳态、免疫调节、血管生成及病理过程(如高血压、癌症、炎症性疾病和糖尿病)中扮演关键角色。血管内皮细胞根据器官和血管类型表现出多样的功能及分子特异性,例如血脑屏障的屏障功能、脾脏过滤红细胞的功能等。然而,关于不同器官和血管类型的分子特征在全器官范围内的系统性划分,目前的研究尚不完善。 正是在这一背景下,本研究展开了一次全面性探索,以揭示血管细胞的组织特异性和分子多样性,试图回答以下科学问题:血管内皮...

人类大脑成熟过程中基因表达动态的颞叶皮层细胞图谱

人类大脑成熟中的基因表达动态研究:全新的时间性大脑细胞图谱 学术背景 人类大脑的发育和成熟是神经科学中的一个重要研究领域,但至今仍存在许多未解之谜。发育中的人类大脑在出生后经历了漫长而复杂的成熟过程,这一过程受到基因表达动态变化的引导。尽管先前基于体块组织(bulk tissue)进行的大规模转录组学研究揭示了基因表达的显著变化,尤其是在胎儿后期到婴儿早期的过渡阶段,以及童年和青春期大脑结构和功能的剧烈变化,但这些研究的局限性在于未能指明细胞类型特异性的基因表达动态。因此,每种不同细胞类型在童年至成年大脑成熟过程中究竟发生了怎样的基因表达变化仍是一个未解的科学问题。 此外,全球范围内目前建立的人类大脑细胞图谱以成人为主,缺乏对儿童阶段的涵盖。而非洲作为全球基因多样性最高的地区,其加速增长的儿...

单细胞RNA测序揭示剪接调控与自身免疫和炎症疾病的细胞类型特异性关联

单细胞RNA测序揭示外周血中细胞类型特异性剪接调控与自身免疫及炎症性疾病的关系 背景介绍 近年来,基因组研究的飞速发展带来了对复杂性状遗传基础的更深入认识。然而,对于大多数与复杂疾病相关的基因组关联位点(GWAS loci),它们的功能机制仍未完全解明。这些位点大多位于非编码基因组区域,而非直接编码蛋白质的区域。因此,理解转录后事件,例如选择性剪接(alternative splicing, AS),如何影响基因表达以及复杂疾病的遗传风险,显得至关重要。选择性剪接是调控基因功能和生成基因表达多样性的关键机制,而其在特定细胞类型和遗传背景中的作用目前研究较少。 此外,大规模的单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)技术为无偏地检测单细胞层面...

跨九种模态的生物医学对象联合分割、检测和识别的基础模型

解码生物医学图像分析的未来:多模态联合分割、检测和识别的基础模型 背景介绍 在生物医学研究中,图像分析已成为推动生物医学发现的重要工具,能够跨越从亚细胞器到器官层面的多尺度研究。然而,传统的生物医学图像分析方法大多将分割(segmentation)、检测(detection)和识别(recognition)作为独立的任务分别处理,这种割裂式的方法不仅限制了任务间交互的信息共享,也增加了处理复杂多样的生物医学图像数据的难度。 例如,传统的分割方法通常依赖人工指定的边界框(bounding box)来标注感兴趣目标的区域,这对形状不规则或数量庞大的目标(如病理全片图像中的所有细胞)来说是具有挑战性的。此外,忽略目标检测和语义识别(metadata-like semantic informatio...

利用大规模微阵列进行可扩展的空间转录组学

利用大格式微阵列实现可扩展空间转录组学的新方法:Array-Seq技术的诞生 背景与研究起源 近年来,空间分子分析(spatiomolecular analyses)成为生物医学研究和临床病理学的重要工具,因为它能够研究组织中的细胞和分子空间位置如何影响其功能及其在健康和疾病中的异常变化。但现有的空间转录组学(spatial transcriptomics,ST)技术在多个层面面临制约:设备昂贵、操作复杂、表面积小、不支持大批量样本处理以及与常规组织学染色(如H&E染色)不兼容。这些缺点限制了技术的普及,也增大了其用于基础研究和临床分析的成本和难度。 早期的空间转录组学技术(如Visium平台)通过将空间条形码(spatial barcode)连接到捕获poly-A尾的寡聚核苷酸探针上实现了...