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- 文献解读|Cell Metab（29.0）：使用同基因人胚胎干细胞衍生的 β 样细胞对 20 种 2 型糖尿病相关基因进行功能分析
- 文献解读|Cell（64.5）：液体活检蛋白质组学与人工智能相结合，识别体内眼睛衰老和疾病的细胞驱动因素
- 文献解读|eLife（7.7）：本地的高地人胎盘中性别偏向的调节变化促进胎儿的适应性发育
- 文献解读|iScience（5.8）：综合系统生物学表征了鼠寨卡病毒小头畸形中免疫介导的神经发育变化
- 文献解读|Cell Rep（8.8）：食蟹猴肥胖和 2 型糖尿病的转录组和蛋白质组图谱
- 文献解读|Dev Cell（11.8）：母体和胚胎信号导致管腔上皮细胞的功能分化和容受性能力的建立
- 文献解读|Signal Transduct Target Ther（39.3）：短期禁食后小鼠大脑整体代谢特征动态的代谢组图谱
- 文献解读|Signal Transduct Target Ther（39.3）：单细胞转录组分析揭示了 COVID-19 相关小儿脑病的全身免疫失调
- 文献解读|Cell Metab（29.0）：通过限时喂养调节昼夜节律可挽救阿尔茨海默病小鼠模型的大脑病理并改善记忆
- 文献解读|Mol Ther（12.4）：间充质干细胞治疗缺血性急性肾损伤的细胞和分子特征的单细胞分析
技术速递
- 生信云
English
转录组+ATAC联合分析
ATAC测序结果，研究了该时空条件下发生转录的基因以及顺势调控元件的一些序列，那么我们就可以对这些基因进行分析。联合转录组测序结果，看ATAC上测到的一些丰度高
转录组+非靶代谢联合分析
随着实验技术的进步，高通量组学方法的应用产生了大量的组学数据。以往针对各个组学基本都是进 行独立的分析来研究该组学数据与生物学过程的关系。虽然，通过单一组学数据的分析，已经对部分物种 的遗传信息和代谢通路进行了阐释。但是，仅通过单一组学数据很难对复杂的生物学过程和生物网络调控 进行解释。整合多组学数据进行分析可以弥补单...
转录组+蛋白质组联合分
生物学现象复杂多变，基因表达调控复杂，进行单一组学研究时结论往往不够全面，因此单一组学研究存在瓶颈。多 组学技术（Multi-Omics）结合两种或两种以上组学研究方法，如基因组、转录组、蛋白组或代谢组，对生物样本进行系统研 究，同时将各组学的数据加以整合分析并深入挖掘生物学数据。 其中，转录组学和蛋白组学都是研究系统...
转录组+16s联合分析
转录组和扩增子测序的整合分析，是指对来自转录组和微生物等不同生物分子层次的数据进行统计学分析，建立不同层次分子间数据关系，同时结合功能分析，全面阐述生物分子功能
转录组+蛋白质组+非靶代谢联合分析
传统单一层面的组学研究，如基因组、转录组、蛋白组以及代谢组等研究手段，能够在 一定程度上对特揭示遗传信息、蛋白功能或代谢通路进行阐释。但是，仅通过单一组学数据 很难对复杂的生物网络调控进行系统全面的解释，且不足以解释遗传信息表达调控的传递链 条。因此，多组学数据整合成为了系统生物学研究的发展趋势，其优势如下： （1）更...
bulk RNA-seq+scRNA-s
Bulk RNA-seq可检测到由多种类型细胞构成的表达水平，一般需要以感兴趣细胞类型的表达水平作为参考进行反卷积分析，从而推测待研究组织中感兴趣细胞所占比例，
单细胞转录组-非靶代谢联合分析
单细胞转录组在单细胞级的分辨率下解析各个细胞类型的转录特征，代谢组处于基因调控网络的下游，刻画中心法则的终端信息。代谢组验证各个基因通路的活性结果以及挖掘关键的
16s+非靶代谢联合分析
16S rDNA 扩增子测序：基于 Illumina HiSeq 双端测序的平台，选择某个或某几个变异区域，利用 保守区设计通用引物进行 PCR 扩增，然后对高变区进行测序 OTU(Operational Taxonomic Units)序列分 析和菌种鉴定。利用β多样性进行组间分析，找出在不同分类水平上的分组间丰度变...
宏基因组+非靶代谢联合分析
微生物组（16s、宏基因组等）与代谢组联合分析的意义：微生物是自然界中分布最广、种类最多、数量最大的生物类群。以肠道微生物为例，人体 内微生物的总数量约是人体细胞总数的 10 倍——越来越多的研究发现，肠道微生物与人 体健康有着密切的关系，而微生物产生的代谢物是这调控过程中最主要的中间递质之一。 微生物组研究可以获得微...
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