Nature Methods：从“猜”到“预见”——AI模型PUPS揭示单细胞蛋白质定位的秘密
PUPS作为一款结合蛋白质序列和细胞图像的新型AI模型，不仅能准确预测未知蛋白质在未知细胞系中的定位，还能揭示蛋白质定位在不同细胞系和单细胞层面的变异规律，甚至预测突变对定位的影响。
2025-05-21
SUM-seq重塑单细胞多组学图谱，引领科研新范式
SUM-seq作为一项创新的单细胞多组学分析技术，以其前所未有的成本效益、可扩展性和超高通量，超越了现有方法在同时捕获染色质可及性和基因表达方面的表现。
2025-05-31
Cell：基于成像的STAMP技术使单细胞RNA研究成本下降47倍，并可分析数百万个细胞
研究开发了一种名为“通过成像进行单细胞转录组学分析和多模态分析”的技术可观察数百万个细胞。
2025-06-28
David Baker创立的AI制药公司扔出重磅炸弹：最大规模单细胞扰动测序数据集，支持虚拟细胞研究
Xaira Therapeutics 的研究人员证明，sgRNA 的丰度在每个细胞中能被检测到并表达数百个拷贝，这在单细胞检测中极为罕见，并且为基因被抑制的程度提供了一个可靠的替代指标。
2025-06-19
Cell：单细胞“炼金术”——SC-PSILAC首次同步揭示蛋白质丰度和更新之谜
这项创新方法首次实现了在单个细胞层面同时精确测量数千种蛋白质的丰度和更新速率，犹如为我们配备了能够逐一分析城市中每辆汽车速度和行驶路线的高精度雷达。
2025-04-07
Cell：单细胞“炼金术”！SC-PSILAC首次同步揭示蛋白质丰度和更新之谜
这项关于单细胞蛋白质更新的突破性研究，不仅为我们理解细胞的生命活动提供了全新的视角，也为未来的疾病诊断和治疗带来了无限的可能。
2025-04-08
Nature Genetics：告别“批量”模糊——首个大规模单细胞研究，解码胶质母细胞瘤纵向演变的“个体差异”与“普遍规律”
这项研究的发现具有重要的临床意义。它提示我们，GBM复发是一个高度个体化的过程。理解每个患者肿瘤独特的演变轨迹以及驱动这一轨迹的关键因素，是实现精准治疗的关键。
2025-05-14
Mol Cell：HOXDeRNA 通过与基因组广泛结合激活癌症转录程序和超级增强子
HOXDeRNA通过rG4结构结合EZH2并招募到PRC2标记的基因组区域，从而去除PRC2对关键胶质瘤转录因子和超级增强子的抑制，最终激活多个癌症驱动基因，驱动星形胶质细胞向胶质瘤转化。
2024-11-07