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Science：<font color="red">空间</font><font color="red">组</font><font color="red">学</font>技术概览与展望

Science：空间组学技术概览与展望

该综述系统地介绍了空间组学技术的丰富种类，阐明了其原理、优势和局限性，并就这一领域目前面临的挑战提供了观点和建议。

测序中国 - 空间组学 - 2023-08-26

Nat Biotechnol发表新<font color="red">空间</font><font color="red">组</font><font color="red">学</font>方法，同步实现转录<font color="red">组</font>和代谢<font color="red">组</font>的<font color="red">空间</font>多模态精确分析

Nat Biotechnol发表新空间组学方法，同步实现转录组和代谢组的空间多模态精确分析

研究团队证明了在单个组织切片中结合SRT和MALDI-MSI并保留两种模式的特异性和敏感性的可能性，并在多巴胺和帕金森病条件下的小鼠和人类大脑样本中证明了该方法的潜力。

测序中国 - 空间多模态精确分析 - 2023-10-03

Nat Commun：<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>和单细胞多组<font color="red">学</font>整合分析构建人类胸腺细胞发育<font color="red">空间</font>图谱

Nat Commun：空间转录组学和单细胞多组学整合分析构建人类胸腺细胞发育空间图谱

研究团队开发了TSO-his（组织结构的转录组学分割）工具，用于整合单细胞和空间转录组学的多模态数据，并破译人类胸腺的复杂结构。

测序中国 - 胸腺，空间转录组学，空间图谱 - 2024-10-14

Nucleic Acids Res：<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>数据挖掘新算法——DeepST

Nucleic Acids Res：空间转录组学数据挖掘新算法——DeepST

研究团队研发了基于深度学习的空间域识别技术（DeepST）。DeepST使用预先训练好的深度神经网络模型从组织形态学信息（H&E染色图片）中提取图像特征，然后将提取的特征与基因表达和空间位置数据集成，

测序中国 - 数据挖掘，算法，空间转录组学 - 2022-10-24

Nature Genetics：BANKSY：革命性算法，重塑<font color="red">空间</font><font color="red">组</font><font color="red">学</font>数据分析

Nature Genetics：BANKSY：革命性算法，重塑空间组学数据分析

该算法作为一种创新的空间组学数据分析工具，其主要功能是将空间组学数据中的细胞根据类型和组织域进行有效分类。

生物探索 - 空间组学，BANKSY - 2024-03-04

<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>方法EEL FISH：可实现高复用、高<font color="red">空间</font>通量和高分辨的原位单细胞分析

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 Methods：基于测序的11种<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>方法的系统比较

Nat Methods：基于测序的11种空间转录组学方法的系统比较

研究团队选择了一系列具有明确定义的组织结构特征的组织作为参考，使用其生成数据比较了11种sST方法。

测序中国 - 单细胞转录组测序，空间转录组技术 - 2024-08-03

Science：利用<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>技术可视化观察组织中的基因表达

Science：利用空间转录组学技术可视化观察组织中的基因表达

在一项新的研究中，来自瑞典卡罗琳斯卡研究所和皇家理工学院等机构的研究人员开发出一种新的被称作空间转录组学（spatial transcriptomics）的高分辨率方法研究一种组织中哪些基因是有活性的

生物谷 Bioon.co - 转化医学，转录，RNA - 2016-07-04

eGastroenterology：基于<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>揭示HBV及其与HDV和HIV共感染的生物<font color="red">学</font>特征

eGastroenterology：基于空间转录组学揭示HBV及其与HDV和HIV共感染的生物学特征

该研究首次利用空间转录组技术解析HBV及其与HDV和HIV共感染的生物学特征。

eGastroenterology - HIV，HBV，HDV，生物学特征 - 2024-08-06

Nat Rev Clin Oncol综述：深入解析癌症的<font color="red">空间</font><font color="red">组</font><font color="red">学</font>景观——机遇与挑战并存

Nat Rev Clin Oncol综述：深入解析癌症的空间组学景观——机遇与挑战并存

在这篇综述中，研究团队总结了以空间转录组学为重点的空间分析技术的现状，概述了空间分析技术在癌症研究应用中的主要发现，并讨论了将这些发现整合到临床实践中的机遇和挑战。

测序中国 - 癌症研究，肿瘤微环境，空间转录组学，空间生物学 - 2024-08-21

Nature：<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>开辟记忆编码新视角：长期恐惧记忆的分子地图

Nature：空间转录组学开辟记忆编码新视角：长期恐惧记忆的分子地图

研究员通过高分辨率的空间和单细胞转录组学分析，研究者能够在分子和细胞层面上阐明BLA在长期记忆中的作用。

生物探索 - 长期记忆，BLA，空间转录组学 - 2024-02-13

黄芪-红花如何神奇逆转脑缺血/再灌注损伤：<font color="red">空间</font>代谢<font color="red">组</font><font color="red">学</font>的惊人发现！

黄芪-红花如何神奇逆转脑缺血/再灌注损伤：空间代谢组学的惊人发现！

文章揭示了CIRI在系统和微区水平的特定代谢重编程并阐明了AC的治疗机制。

MedSci原创 - 黄芪，脑缺血/再灌注损伤 - 2024-08-20

ATVB：了解冠状动脉粥样硬化斑块稳定性的<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font><font color="red">学</font>方法

ATVB：了解冠状动脉粥样硬化斑块稳定性的空间转录组学方法

本研究不仅推动了我们对冠状动脉粥样硬化斑块稳定性机制的认识，还为未来开发针对性治疗提供了有力支持。通过更好地理解这些复杂的生物学过程，我们将能够制定更为有效的策略，以应对冠心病这一全球性健康挑战。

MedSci原创 - 冠状动脉粥样硬化性心脏病 - 2024-09-10

笔记收藏：影像<font color="red">组</font><font color="red">学</font>/放射<font color="red">组</font><font color="red">学</font>

笔记收藏：影像组学/放射组学

近期在不同的学术会议上，有幸聆听学习了几位影像组学的大咖做报告，受益匪浅。以大咖们的报告为指导，自己也学习查找了一些文献，加入了一点点自己的理解和想法，整理成一篇笔记，与大家分享。名词解释：影像组学（Radiomics) “影像组学”，一共4个字，每个字都是常见字啊。但4个字放一起啥意思？好吧，我们把它们拆成“影像”和“组学”两个词来说。这里的“影像”通常指的就是放

MedSci原创 - 影像组学，放射组学 - 2018-07-25

Nature Methods：新算法利用<font color="red">空间</font>转录<font color="red">组</font>数据构建肿瘤的“<font color="red">空间</font>进化图谱”

Nature Methods：新算法利用空间转录组数据构建肿瘤的“空间进化图谱”

癌症进展受多种因素驱动，研究推出 “CalicoST” 算法，可从空间转录组学数据推断相关 CNAs 并重建肿瘤进化轨迹，经验证优势明显，可为肿瘤研究提供助力。

测序中国 - 肿瘤，空间转录组学 - 2024-11-17

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