一、研究背景 动脉粥样硬化（atherosclerosis）是心血管疾病的主要病理基础，其发生与血管内皮细胞（endothelial cells, ECs）功能紊乱密切相关。血流动力学因素在动脉粥样硬化的区域选择性中起关键作用：振荡剪切应力（oscillatory shear stress, OS）（如血管分叉处）促进斑块形成，而脉动剪切应力（pulsatile shear stress, PS）（如直血管段）具有保护作用。近年研究发现，ECs在OS作用下会出现代谢重编程（metabolic reprogramming），表现为糖酵解（glycolysis）增强，但具体分子机制尚未阐明。 表观转录组学（epitranscriptomics）领域发现，RNA的m6A甲基化修饰（N6-methy...

近年来，单细胞测序（single-cell RNA sequencing，scRNA-seq）与空间转录组学（spatial transcriptomics, ST）等前沿技术极大推动了生命科学与临床医学的发展。其揭示了细胞异质性，提供了疾病、发育、免疫等重大领域的全新洞见。然而，大规模单细胞数据由于技术噪声强、批次效应（batch effects）复杂、生物信号多样且杂乱，使得“准确提取与增强与表型相关的特征”成为关键挑战之一。许多传统方法虽主攻降噪、整合，却可能同时削弱乃至丢失关键的表型决策信号，限制了研究者对疾病机制与细胞间互作的深入理解。 一、研究背景与意义 单细胞表型相关特征的识别对于阐明疾病进展、免疫应答、肿瘤耐药等问题至关重要。例如，在癌症免疫治疗、个体化诊疗中，能否准确识别那...

学术背景与研究问题 微生物作为地球上最广泛存在的生命形式之一，与海洋、土壤以及人类自身均有密切关系。人体内约含有350万亿个微生物细胞（microbial cells），与人类健康、疾病的发生和发展息息相关。近年来，随着测序技术与生物信息学的快速进步，大量研究聚焦于阐明人体微生态（microbiome）组成及其功能对健康产生的影响。例如，肠道菌群组成的变化能够影响机体免疫和疾病发生，肝脏代谢也被证实受肠道微生物调控，会通过降低能量消耗、促进脂肪沉积等促进代谢疾病发展。 尽管实验生物医学对微生物-疾病（microbe-disease）关联的揭示已做出巨大努力，但已被实验确定的疾病相关微生物数量仍十分有限，传统实验方法既耗时又高成本，因此亟需高效、精准的计算方法，用于筛查潜在的微生物-疾病关联。...

一、研究背景及意义 在肿瘤学和基因组研究领域，染色体拷贝数异常（Copy Number Alterations, CNAs）是导致癌症发生与进展的关键遗传变异类型。CNAs不仅决定了肿瘤的异质性，而且对早期肿瘤检测、肿瘤亚克隆（subclone）演化分析、耐药机制研究等具有重要意义。传统的检测拷贝数变异的方法主要依赖单细胞DNA测序（scDNA-seq），虽分辨率高，但受限于高昂成本及测序覆盖度低，难以在大规模、通量高的实际应用中广泛开展。 随着单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术的普及与数据积累，研究者发现，基于scRNA-seq数据在一定条件下也能够反推出潜在的基因组拷贝数变化，这大大拓展了利用已有转录组数据挖掘基因组结构变异...

癌症作为全球重大公共卫生难题，具有复杂的发生发展机制。长期以来，肿瘤微环境（tumor microenvironment，TME）的免疫、炎症、血管生成等过程被广泛关注，被视为肿瘤生物学行为的重要决定因素。近年来，癌症神经科学（cancer neuroscience）成为新兴交叉领域，发现神经系统不仅通过神经介质、递质等调控肿瘤发展，还通过神经－肿瘤细胞的直接或间接互作影响肿瘤的生长、转移与侵袭。尽管诸如“外周神经侵犯（perineural invasion, PNI）”等神经相关现象已受到关注，但系统性量化和评价“神经浸润”在肿瘤疾病中的广泛性、分子特征和临床意义仍处于初级阶段。本文报道正是基于这样的问题意识和科学背景展开，旨在深入探讨神经因素是否可作为肿瘤新标志性特征（cancer ha...

一、学术背景与研究动因 近年来，基因型-表型（Genotype-Phenotype, G-P）关联分析已成为揭示复杂性状遗传基础的核心手段，尤其在人类面部、四肢、骨骼等多维结构性状的研究中获得了快速发展。传统上，G-P分析依赖简单、预设的人体解剖测量指标，或者采用诸如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）等无监督降维技术，抽取如“主成分（principal components）”“特征面（eigen-shapes）”等数据驱动特征。这些方法虽然流行，但并不一定能够选取真正携带丰富遗传信息、具有遗传生物学相关性的表型轴线。换言之，很多PCA得出的特征主轴，虽然能够涵盖大部分形态变异，却并未必在基因层面具备最大化的解释力，容易遗漏关键的遗传信号。 此外...