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單細胞作為高分文章的主流、國自然的常青樹，2023年發(fā)文1萬+，2024才過半已經(jīng)發(fā)文7700多篇，這么大的發(fā)文量也能印證單細胞的高熱度和高成文能力，并且單細胞的應用現(xiàn)在也更多樣化：經(jīng)費充足的可以用大樣本量單細胞測序沖擊高分，沒有實驗條件的可以挖掘公共數(shù)據(jù)做單細胞分析，想用單細胞撐一下門面提高點創(chuàng)新性的還能利用一些單細胞數(shù)據(jù)庫做些簡單分析，淡妝濃抹總相宜，單細胞怎么用都可以出彩！

所以這次小編準備給朋友們整理一些單細胞的思路干貨，第一篇先來具體說說單細胞可以怎么用吧！想在自己的課題中加單細胞或者想做單細胞方向的寶子看過來，看完想復現(xiàn)？想跟自己課題有機結(jié)合？有需要隨時call，你的想法我來幫你實踐~

一、以單細胞測序為主

這類以測序為主的思路是最早的單細胞文章的主流，一開始是小樣本量測序就能發(fā)高分，但現(xiàn)在隨著技術(shù)進步和價格小降，測序樣本量開始大幅增加，所以想沖高分的話建議樣本量盡可能多一些，然后再輔以測序后的多種單細胞高級分析去增加工作量和提高創(chuàng)新性，最后看工作量和想要都達到的文章水平考慮是否增加驗證實驗。想節(jié)約成本可以考慮減少樣本量，增加高級分析和實驗部分，創(chuàng)新性足夠的話也可以拿到個5分+。

1. 單細胞測序+分析

?題目：單細胞時空分析解碼結(jié)直腸癌免疫治療不同響應背后的細胞動力學（Cancer Cell，IF=48.8）

?測序樣本：22名接受新輔助PD-1阻斷治療的CRC患者并進行了持續(xù)追蹤，通過連續(xù)多點采樣，共收集169例外周血、腫瘤和鄰近正常組織樣本

?研究思路：利用以上樣本進行多模態(tài)單細胞RNA和TCR測序，揭示結(jié)直腸癌（CRC）免疫治療響應相關(guān)的腫瘤微環(huán)境細胞類型時空動態(tài)變化規(guī)律。該研究進行多次單細胞取樣，分析了局部腫瘤微環(huán)境和全身免疫系統(tǒng)的動態(tài)變化，識別與治療響應相關(guān)的協(xié)調(diào)細胞程序，以及不同細胞亞群在治療過程中的時空變化。文章首先樣本量大，測序手段豐富，關(guān)鍵是單細胞時空分析難度較高，創(chuàng)新性也高，因此也備受高分文章青睞。

2. 單細胞測序+分析+實驗

?題目：惡性細胞和巨噬細胞之間的相互作用增強了HBV-肝癌的腫瘤干性和M2極化（Theranostics，IF=12.4）

?測序樣本：9個HBV相關(guān)的肝癌患者

?研究方法：該研究對9例HBV相關(guān)肝細胞癌(HCC)患者進行了單細胞RNA測序。通過通路功能、轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控、總體存活率、干性以及與巨噬細胞的細胞間通訊等方面表征惡性細胞的異質(zhì)性。通過球體形成、增殖、細胞凋亡、流式細胞術(shù)、siRNA 文庫篩選等體外實驗，以及多種體內(nèi)臨床前小鼠模型驗證干細胞相關(guān)癌細胞群的侵襲性和干性特征。小樣本量的測序可以通過創(chuàng)新選題（比如這里的腫瘤干性）、豐富的高級分析和較大量的實驗去提高整體質(zhì)量，以沖擊高分。

二、以單細胞分析為主

這是單細胞方向目前最常用，發(fā)文量最多的方向，以單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)為主體，輔以bulk轉(zhuǎn)錄組、空間轉(zhuǎn)錄組，有些還會加入代謝組、蛋白組、菌群測序等多組學數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析，也可以根據(jù)想發(fā)的文章水平和雜志要求加體內(nèi)外實驗，這樣的文章根據(jù)工作量和創(chuàng)新性水平一般能發(fā)5-10分，創(chuàng)新性很高的話也可以沖擊10分+甚至頂刊！

1. 單細胞分析+bulk轉(zhuǎn)錄組分析（0實驗、純生信）

?題目：單細胞 hdWGCNA 揭示轉(zhuǎn)移保護性巨噬細胞和深度學習模型在葡萄膜黑色素瘤中的發(fā)展（Journal of Translational Medicine，IF=6.1）

?數(shù)據(jù)類型：2個scRNA-seq數(shù)據(jù)+4個bulk RNA-seq數(shù)據(jù)

?研究思路：基于scRNA-seq數(shù)據(jù)進行細胞類型鑒定和巨噬細胞亞群的表征，進行高維加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析(HdWGCNA )以識別與原始樣本中轉(zhuǎn)移性保護性巨噬細胞(MPMφ)相關(guān)的關(guān)鍵基因模塊，并進行功能分析。使用MPMφ基因信號進行非負矩陣分解(NMF)聚類和免疫細胞浸潤分析。使用已鑒定的轉(zhuǎn)移性保護性巨噬細胞相關(guān)基因(MPMRGs)開發(fā)機器學習模型，以區(qū)分原發(fā)性和轉(zhuǎn)移性患者?；贛PMRGs和細胞類型關(guān)聯(lián)構(gòu)建了深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型。最后，使用MPMRGs建立了一個預后模型，并在獨立隊列中進行了驗證。利用單細胞數(shù)據(jù)識別特異性細胞亞群，用bulk-RNA數(shù)據(jù)根據(jù)亞群關(guān)鍵基因去建模，這一比較常見也是最經(jīng)典的一個單細胞分析思路，有一定創(chuàng)新性的基礎(chǔ)上可以純生信發(fā)個5分+，性價比還是很高的。    

2. 單細胞分析+ bulk轉(zhuǎn)錄組分析+空間轉(zhuǎn)錄組分析（0實驗、純生信）

?題目：單細胞和bulk轉(zhuǎn)錄組學的綜合分析開發(fā)了一個強大的神經(jīng)內(nèi)分泌細胞固有特征來預測前列腺癌的進展（Theranostics，IF=12.4）

?數(shù)據(jù)類型：11 個已發(fā)表的神經(jīng)內(nèi)分泌（NE）相關(guān)基因集、11 個scRNA-seq隊列（包含空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)集）、15 個bulk RNA-seq隊列和 13 個前列腺癌 （PCa） 實驗模型數(shù)據(jù)集

?研究思路：該研究收集并分析了總共 11 個 scRNA-seq 數(shù)據(jù)集（9 個作為發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集，另外 2 個作為驗證數(shù)據(jù)集），在發(fā)現(xiàn)集上評估11個NE基因集中標志物的靈敏度和效率，揭示其一致性差和弱功效?；诖?，結(jié)合bulk轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)、scRNA-seq數(shù)據(jù)和7種機器學習算法的綜合管道，鑒定了771個高質(zhì)量的NEPC特征標記和NE細胞內(nèi)在基因特征，并構(gòu)建了一個的NEPC風險預測模型。使用來自人類 PCa 隊列和 PCa 實驗模型的bulk轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集來驗證NEPC模型的預測性能。用多隊列大數(shù)據(jù)量結(jié)合機器學習等創(chuàng)新分析也是個發(fā)高分的方法。

3. 單細胞分析+多種測序數(shù)據(jù)分析+實驗

?題目：CEBPB+膠質(zhì)母細胞瘤亞簇特異性驅(qū)動M2腫瘤相關(guān)巨噬細胞的形成，促進惡性腫瘤的生長（Theranostics，IF=12.4）

?數(shù)據(jù)類型：scRNA-seq數(shù)據(jù)集+ bulk RNA-seq數(shù)據(jù)集+空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)+ ATAC seq-AWG數(shù)據(jù)+ ChIP-seq數(shù)據(jù)+CEBPB免疫組化數(shù)據(jù)

?研究思路：該研究利用單細胞RNA測序數(shù)據(jù)分析了GBM腫瘤微環(huán)境中不同細胞類型的基因表達譜和功能特性，并結(jié)合GlioVis數(shù)據(jù)庫的整體RNA測序表達數(shù)據(jù)和表型信息，構(gòu)建了GBM整體基因表達模型，分析了表型與基因表達的關(guān)聯(lián)；此外，使用10X Genomics數(shù)據(jù)集和GSE235672獲取的空間轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)，研究了腫瘤微環(huán)境中細胞的空間分布及其與周圍細胞的相互作用。另外，作者還從TCGA數(shù)據(jù)庫獲取了不同等級膠質(zhì)瘤患者的ATAC-seq數(shù)據(jù)，用于分析染色質(zhì)可及性變化；從ENCODE項目獲取轉(zhuǎn)錄因子CEBPB的ChIP-seq數(shù)據(jù)，研究其在GBM中的調(diào)控作用。最后通過體外和體內(nèi)實驗驗證CEBPB轉(zhuǎn)錄網(wǎng)絡(luò)在GBM亞簇6中的特定調(diào)節(jié)作用。整合多種類型測序數(shù)據(jù)，除了bulk RNA-seq，目前用的最多的是空間轉(zhuǎn)錄組，創(chuàng)新性高，另外添加一定的驗證實驗也更容易沖高分。

三、以單細胞分析為輔助

以單細胞分析為輔助的思路，一般是用單細胞數(shù)據(jù)作些驗證分析，目的是豐富文章內(nèi)容，提高一下創(chuàng)新性也蹭一下單細胞的熱度，助力常規(guī)分析發(fā)的分數(shù)高一些?，F(xiàn)在還出現(xiàn)了一些孟德爾隨機化與單細胞夢幻聯(lián)動的文章，單細胞可以增加內(nèi)容豐富度，并且兩者結(jié)合熱度更高，也算是MR思路的升級版，有助于MR文章的接收。

1. 常規(guī)生信+簡單單細胞測序數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)庫分析

?題目：影響胃癌預后的腫瘤微環(huán)境特征--與鐵死亡和內(nèi)皮向間充質(zhì)轉(zhuǎn)化相關(guān)的脂質(zhì)代謝重編程（International Immunopharmacology，IF=4.8）

?數(shù)據(jù)類型：bulk RNA-seq數(shù)據(jù)集+ scRNA-seq數(shù)據(jù)集

?研究思路：通過差異表達分析和一致性聚類鑒定兩種脂質(zhì)代謝相關(guān)亞型，比較其生存差異和基因表達特征，進行GO和KEGG分析，揭示亞型間功能差異，使用ssGSEA評估通路活性，分析免疫細胞浸潤水平。使用單變量和LASSO-Cox回歸分析，構(gòu)建并驗證基于9個基因的預后模型LMAS，預測生存差異。使用PCA和t-SNE分析單細胞測序數(shù)據(jù)，識別細胞亞型，分析細胞間相互作用，評估免疫治療響應。

2. 孟德爾隨機化+簡單單細胞測序數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)庫分析

題目：遺傳信息蛋白質(zhì)組掃描揭示了特發(fā)性肺纖維化的潛在致病血漿蛋白

?數(shù)據(jù)類型：血漿蛋白質(zhì)組全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWASs)的cis-pQTL匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)+IPF的GWAS匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)+scRNA-seq數(shù)據(jù)    

?研究思路：基于兩個GWAS數(shù)據(jù)進行MR分析和共定位分析，針對具有顯著cis- eQTLs的候選基因，使用scRNA-seq數(shù)據(jù)進行單細胞層面的表達分析。

四、單細胞相關(guān)數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫及網(wǎng)址

TISCH（最常用）

http://tisch.comp-genomics.org

CancerSEA（常用）

http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/

Cell Marker（常用）

http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/

Human Cell Landscape        

https://db.cngb.org/HCL/ 

Human Cell Atlas（HCA）

https://data.humancellatlas.org/

Tabula Muris

https://tabula-muris.ds.czbiohub.org/

Cell Blast

https://cblast.gao-lab.org/

PanglaoDB

https://panglaodb.se/index.html

SC2disease

http://easybioai.com/sc2disease/

Jingle Bells

https://jinglebells.bgu.ac.il/ 

小結(jié)

匯總了這么多思路，單細胞方向確實大有可為——簡單分析可以作為常規(guī)生信的加分項為創(chuàng)新性助力，單細胞聯(lián)合其他組學或?qū)嶒?，以及測序+復雜分析可以沖擊10分+甚至頂刊！現(xiàn)在又出現(xiàn)了孟德爾隨機化聯(lián)合單細胞分析的文章，思路再升級，也可以拿去發(fā)高分！這么多類型你最鐘愛哪一個？如果你對單細胞分析感興趣但不知道如何應用在自己的課題中，或者想個性化定制思路的朋友，隨時聯(lián)系，專業(yè)團隊為你量身打造最佳創(chuàng)新思路~

主營項目

1. 動物實驗

動物飼養(yǎng)、疾病造模、行為學檢測、心功能、無創(chuàng)血壓、血常規(guī)、全自動生化檢測等

2. 細胞實驗

CCK8/MTT、原代細胞分離、流式細胞實驗、細胞劃痕、侵襲、遷移、EDU染色、轉(zhuǎn)染、穩(wěn)定株

3. 分子生物學

PCR檢測、熒光定量PCR、絕對定量PCR、端粒酶長度、pull down、雙熒光素酶、SSR、SNP檢測等

4. 蛋白實驗

WB、Co-IP、酵母雙雜

5. 病理實驗

HE染色、免疫組學、電鏡

6. 生理生化實驗

肝腎功能、抗氧化、免疫反應等生理免疫指標;動植物營養(yǎng)指標、微量元素、重金屬、酶活等。

7. 多組學實驗

基因組、轉(zhuǎn)錄調(diào)控、蛋白組、代謝組、微生物多樣性、宏基因組、生信分析

8. 整體課題實驗

方案設(shè)計、整體實驗交付、標書寫作、論文潤色、協(xié)助投稿

聯(lián)系我們

康旭禾生物提供包括動物實驗、細胞實驗、分子實驗、病理實驗、流式檢測實驗及論文翻譯、潤色、投稿輔助等相關(guān)的各項服務(wù)。

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