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Genome Biol：中国医科大学李薛鑫团队开发<font color="red">多组</font><font color="red">学</font><font color="red">单细胞</font>图谱：构建人体<font color="red">细胞</font>多样性的<font color="red">多组</font><font color="red">学</font>百科全书

Genome Biol：中国医科大学李薛鑫团队开发多组学单细胞图谱：构建人体细胞多样性的多组学百科全书

随着技术进步和数据不断积累，单细胞图谱将持续更新和扩展。这一资源的不断丰富将推动精准医疗和个性化治疗策略的发展，为疾病研究和新药开发提供关键科学基础。

iNature - 测序，单细胞多组学图谱 - 2024-04-26

Nature子刊 | 范骁辉/陈华钧/高月团队开发空间解卷积算法Bulk2Space，将Bulk转录组重构至<font color="red">单细胞</font>空间<font color="red">分辨率</font>

Nature子刊 | 范骁辉/陈华钧/高月团队开发空间解卷积算法Bulk2Space，将Bulk转录组重构至单细胞空间分辨率

Bulk2Space具有很好的生物学和临床应用前景，包括揭示细胞的空间特异性变异，发现新基因的空间表达模式，实现更精细的细胞聚类，预测分子疾病进展的潜在机制等。

测序中国 - Bulk2Space，Bulk转录组，单细胞空间分辨率 - 2022-11-26

Nature子刊：范骁辉/陈华钧/高月团队开发空间解卷积算法Bulk2Space，将Bulk转录组重构至<font color="red">单细胞</font>空间<font color="red">分辨率</font>

Nature子刊：范骁辉/陈华钧/高月团队开发空间解卷积算法Bulk2Space，将Bulk转录组重构至单细胞空间分辨率

与RCTD、SpatialDWLS、stereoscope和SPOTlight等传统空间解卷积算法不同，Bulk2Space可以基于批量RNA-seq生成空间分辨的单细胞转录组学数据。

测序中国 - 单细胞，空间分辨率 - 2022-11-24

JCO：超高<font color="red">分辨率</font>配型对非亲缘供体造血<font color="red">细胞</font>移植预后的影响

JCO：超高分辨率配型对非亲缘供体造血细胞移植预后的影响

超高分辨率(UHR)HLA配型可以改善无亲缘关系供者造血细胞移植的效果、提高存活率、减少移植后并发症

MedSci原创 - 造血细胞移植，aGVHD，UHR HLA，超高分辨率(UHR) - 2021-04-12

Genome Biol：李薛鑫团队及合作者创建人类<font color="red">单细胞</font><font color="red">多组</font><font color="red">学</font>图谱及网络平台SCA

Genome Biol：李薛鑫团队及合作者创建人类单细胞多组学图谱及网络平台SCA

该图谱资源和数据库查询旨在为各种组学研究提供一站式、全面且高效的资源，帮助人们更深入地理解不同人类组织的复杂性。

测序中国 - SCA，单细胞多组学图谱 - 2024-05-10

Cancer Cell：儿童急髓白血病从确诊到复发的纵向<font color="red">单细胞</font><font color="red">多组</font><font color="red">学</font>图谱公布

Cancer Cell：儿童急髓白血病从确诊到复发的纵向单细胞多组学图谱公布

本研究从细胞层面增加了人们对pAML复发的机制的理解，但受限于样本量较小，以及活检部位不同等混杂因素。

儿童肿瘤前沿 - 儿童急髓白血病，单细胞多组学图谱 - 2023-12-12

NAR：刘光慧/周园春/曲静/张维绮合作<font color="red">建立</font><font color="red">细胞</font>谱系<font color="red">多组</font><font color="red">学</font>数据库

NAR：刘光慧/周园春/曲静/张维绮合作建立细胞谱系多组学数据库

总体而言，Lineage Landscape收集了超过660万个细胞的数据，包括1500万个差异表达基因条目信息。数据库将不断更新和整合不同组学层次的高质量数据集，从而为相关研究领域提供宝贵的资源。

“小柯生命”公众号 - 细胞谱系，多组学数据库 - 2022-11-03

空间转录组<font color="red">学</font>方法EEL FISH：可实现高复用、高空间通量和高<font color="red">分辨</font>的原位<font color="red">单细胞</font>分析

空间转录组学方法EEL FISH：可实现高复用、高空间通量和高分辨的原位单细胞分析

大脑是一个高度结构化的器官，包含多种细胞类型，具有复杂的空间模式组织。目前研究分析这些不同细胞类型之间的组织和空间关系仍具有挑战性。

测序中国 - 空间转录组学方法，高空间通量，高分辨的原位单细胞分析 - 2022-11-13

Nat Genet：基于<font color="red">单细胞</font><font color="red">多组</font><font color="red">学</font>技术解析DNMT3A R882突变在人类克隆造血中的影响

Nat Genet：基于单细胞多组学技术解析DNMT3A R882突变在人类克隆造血中的影响

体细胞突变在人体健康组织中普遍存在，其比例也随着生理年龄的增长而增加。已有研究表明，健康人体组织克隆生长产物中的体细胞突变与癌症的复发驱动因子重叠（如TP53、PIK3CA和NOTCH1），表明癌症可

测序中国 - 克隆性造血，单细胞多组学 - 2022-10-11

European Radiology：基于深度学习的三维超<font color="red">分辨率</font>MRI放射组<font color="red">学</font>模型对直肠癌术前T分期的预测

European Radiology：基于深度学习的三维超分辨率MRI放射组学模型对直肠癌术前T分期的预测

放射组学作为一种新兴的数据提取手段，可通过挖掘医学图像中的高维数据来定量评估肿瘤的异质性。

MedSci原创 - 结直肠癌，深度学习 - 2022-10-21

J Cardiovasc Magn Reson：利用高<font color="red">分辨率</font>心血管磁共振识别颅内动脉夹层的高危临床和影像<font color="red">学</font>特征

J Cardiovasc Magn Reson：利用高分辨率心血管磁共振识别颅内动脉夹层的高危临床和影像学特征

hrCMRI有助于IAD的可视化和表征，与DSA相比，对IAD的诊断具有重要的互补价值。

MedSci原创 - 颅内动脉夹层，高分辨率心血管磁共振 - 2021-06-19

BioInformatics:中科院生化<font color="red">细胞</font>所陈洛南研究组<font color="red">建立</font>自适应整合<font color="red">多组</font><font color="red">学</font>数据进行样本模式预测的新

BioInformatics:中科院生化细胞所陈洛南研究组建立自适应整合多组学数据进行样本模式预测的新

2017年3月28日，国际学术期刊《BioInformatics》在线发表了中国科学院生物化学与细胞生物学研究所陈洛南研究组题为“Pattern fusion analysis by adaptive该成果展示了基于流形思想，通过整合多种组学数据实现自动的信息融合与偏差校正，并从中识别出

生物帮 - 多组学，中科院，生化细胞所 - 2017-04-18

Nat Cell Biol: 汤富酬研究组与合作者发表人类着床前胚胎发育的<font color="red">单细胞</font><font color="red">多组</font><font color="red">学</font>研究成果

Nat Cell Biol: 汤富酬研究组与合作者发表人类着床前胚胎发育的单细胞多组学研究成果

利用汤富酬课题组发展的高精度的单细胞多组学测序技术“single-cell C

北京大学生科院 - 人类，着床前胚胎发育，单细胞，多组学 - 2018-06-23

Science：小鼠全脑高分辨率图谱及三维脑细胞和血管成像

武汉光电国家实验室近日宣布，生物医学光子研究中心骆清铭教授带领的科研组首次绘制出了全球最高分辨率的小鼠全脑图谱，对研究人类脑疾病有重大意义。此前，已经有多个国家的科研人员绘制出脑图谱，但都不具备足够的成像分辨率，并且图谱只停留在局部切片，无法在全脑范围观察到连接所有神经细胞的轴突和树突。 为了解决这个难题，骆清

新华网 - 神经，大脑 - 2013-11-19

Nature：高分辨率3D成像技术或可阐明肌肉细胞线粒体的能量网络

2015年8月3日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告推翻了长期以来科学界的一种观点，即能量如何分布在肌肉中来进行运动的，科学家首次发现肌肉细胞可以通过在线粒体网络中进行电荷的快速传导来分布能量

生物谷 - 转化医学，3D成像 - 2015-08-04

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