一天。一般是上午投稿，下午就会审核，但期刊质量不高的，可能时间会很长甚至石沉大海。Cells杂志是由瑞士MDPI出版社发行的国际同行评审Open Access期刊，每月一期，ISSN号为2073-4409。JCR分区位于细胞生物学1区；中科院分区位于生物学2区、细胞生物学3区。该杂志接收以下领域的original article、protocol和review：转录组学，基因组学，蛋白质组学，代谢组学，糖组学，脂质组学，相互作用学，通量组学，生物组学等以及所有细胞相关的研究。
代谢其实可以理解为生物反应的终端，内源或外源的一点扰动在代谢层面反映出来的影响都是非常大的，相比于蛋白质组学，他研究的对象更为复杂，传统的代谢组研究一般都是通过NRM进行的，这个方法是比较准确的，尤其在定性方面，但是它的灵敏度有限，在定量方面基本是很难做到的，或者说是很不准确的。所以现在我们一般都采用质谱的方法，用GS-MS或LC-MS进行研究，GS-MS它是有公共数据库的，可以做定性分析，但是对你样本性质是有要求的，对于不能气化的样本就没办法适用了，所以其实还是用LC-MS多一些，不过就像上面那位同仁提到的，LC-MS现在是没有公共数据库的，因为代谢组研究你的仪器平台对实验结果还是有影响的，所以一般需要根据你的仪器平台水平来自建标准品库，所以用LC-MS很难做到定性，也可以说想做代谢定性代价很大，不过做定量的话还是很简单的 代谢组最近几年已经慢慢成为热点了，发的文章的数量和水平都逐年递增，他主要还是应用在医学上比较多，寻找标志诊断物，尤其对于中医，代谢组学可以说是非常非常重要的，通过代谢组学可以从数据上支持很多中医诊断理论，当然，在其他领域也是可以应用的
1.Cell论文解读！新方法首次详细揭示核孔复合物的组装过程doi:10.1016/j.cell.2020.11.001在一项新的研究中，来自瑞士苏黎世联邦理工学院和挪威卑尔根大学的研究人员开发出一种方法，使得他们能够首次详细研究大型蛋白复合物的组装过程。作为他们的案例研究，他们选择了最大的细胞复合物之一：酵母细胞中的核孔复合物。相关研究结果近期发表在Cell期刊上，论文标题为“Maturation Kinetics of a Multiprotein Complex Revealed by Metabolic Labeling”。论文通讯作者为苏黎世联邦理工学院的Karsten Weis和Evgeny Onischenko。这些研究人员将他们的新方法称为KARMA（kinetic analysis of incorporation rates in macromolecular assemblies, 高分子组装中掺入速率的动力学分析），该方法是基于研究代谢过程的方法构建出来的。研究代谢的科学家们长期以来一直在他们的研究工作中使用放射性碳，例如，标记葡萄糖分子，然后细胞吸收并代谢放射性碳。这种放射性标记使得人们能够追踪葡萄糖分子或其代谢物出现的位置和时间点。2.Cell论文详解！挑战常规！染色质既不是固体也不是液体，而是更像一种凝胶doi:10.1016/j.cell.2020.11.027基因组生物学中一个自DNA发现以来一直困扰着科学家们的基本问题：在我们的细胞核内, DNA和蛋白的复杂包裹物（即染色质）是固体还是液体?在一项新的研究中，来自加拿大阿尔伯塔大学和美国科罗拉多州立大学的研究人员找到了这个问题的答案。他们发现染色质既不是固体也不是液体，而是更像一种凝胶。相关研究结果近期发表在Cell期刊上，论文标题为“Condensed Chromatin Behaves like a Solid on the Mesoscale In Vitro and in Living Cells”。论文通讯作者为阿尔伯塔大学肿瘤学系教授Michael Hendzel和科罗拉多州立大学的Jeffrey Hansen。Hendzel说，以前，生物化学等领域是在染色质和细胞核的其他组分以液体状态运行的假设下进行的。这种对染色质物理特性的新理解挑战了这种观点法，并可能导致对基因组如何编码和解码的更准确理解。3.Cell：淋巴结受一种独特的具有免疫调节潜能的感觉神经元支配doi:10.1016/j.cell.2020.11.028长期以来，神经系统和免疫系统一直被认为是身体中的独立实体，但是一项新的研究发现了这两者之间的直接细胞相互作用。来自哈佛医学院、布罗德研究所和拉根研究所的研究人员发现，痛觉神经元围绕在小鼠淋巴结周围，可以调节这些淋巴结的活动，而淋巴结是免疫系统的关键部分。相关研究结果近期发表在Cell期刊上，论文标题为“Lymph nodes are innervated by a unique population of sensory neurons with immunomodulatory potential”。这项新研究揭示了介导神经系统和免疫系统之间交谈的细胞。它还为更多关于神经系统如何调节免疫反应的研究铺平了道路。4.Cell重磅解读！肥胖损伤免疫细胞功能并加速肿瘤生长的分子机制！doi:10.1016/j.cell.2020.11.009肥胖与十几种不同类型的癌症风险增加有关，同时也与患者的预后和生存率下降直接相关。多年来，科学家们已经识别出驱动肿瘤生长的肥胖相关的过程，比如代谢改变和慢性炎症等，但他们并未详细阐明肥胖和癌症之间的具体相互作用。近日，一项刊登在国际杂志Cell上题为“Obesity Shapes Metabolism in the Tumor Microenvironment to Suppress Anti-Tumor Immunity”的研究报告中，来自哈佛医学院等机构的科学家们通过研究揭开了这一谜题，研究者发现，肥胖会促进癌细胞在争夺能量的战斗中战胜杀死肿瘤的免疫细胞。研究者表示，高脂肪饮食会降低肿瘤中的CD8+ T细胞的数量和抗肿瘤活性，之所以出现这种情况，是因为癌细胞为了应对脂肪供应的增加而重编程自身的代谢，从而更好地吞噬富含能量的脂肪分子，并剥夺了T细胞的燃料，并能加速肿瘤的生长。研究者Marcia Haigis说道，将相同的肿瘤放在肥胖和非肥胖的环境中，就能够揭示癌细胞会应对高脂肪饮食而对其细胞代谢重新布线；相关研究结果表明，在某种环境中可能有效的疗法或许在另一种环境中不那么有效，鉴于目前肥胖在人群中的流行，或许就需要科学家们进一步研究理解了。阻断脂肪相关的代谢重编程或能明显减少高脂肪饮食的小鼠机体的肿瘤体积，由于CD8+ T细胞是免疫疗法激活宿主机体免疫系统抵御癌症的主要武器，本文研究中，研究人员提出了改进此类疗法的新型策略。癌症免疫疗法能给癌症患者的生活产生巨大影响，但并非每名患者都能获益。如今研究人员知道随着肥胖改变，T细胞和肿瘤细胞之间存在着新陈代谢的拉锯战， 本文研究或许就提供了探索这种相互作用的路线图，这或能帮助我们开始以新的方式思考癌症免疫疗法和联合疗法的作用机制。
cell2020是一本由美国细胞出版社出版的杂志，主要关注生物学、医学和生物技术领域的最新研究和发展。该杂志每月出版一次，每期收录有关生物学、医学和生物技术领域的最新研究和发展的文章。
一天。一般是上午投稿，下午就会审核，但期刊质量不高的，可能时间会很长甚至石沉大海。Cells杂志是由瑞士MDPI出版社发行的国际同行评审Open Access期刊，每月一期，ISSN号为2073-4409。JCR分区位于细胞生物学1区；中科院分区位于生物学2区、细胞生物学3区。该杂志接收以下领域的original article、protocol和review：转录组学，基因组学，蛋白质组学，代谢组学，糖组学，脂质组学，相互作用学，通量组学，生物组学等以及所有细胞相关的研究。
有些人会「感觉」胖的人看起来比较老或者是比较容易焦虑，科学家发现这不只是一种「感觉」，他们借由动物实验发现胖的人脑袋比较多衰老细胞，而这些衰老细胞也会让胖子比较容焦虑和忧郁，并将研究的结果发表在《细胞代谢》《Cell Metaboli *** 》期刊上。
衰老细胞又称为僵尸细胞(zombie cell)，科学家发现受伤或疾病会使细胞迈向衰老，而衰老细胞是一群部会死亡且没办法执行正常功能的细胞，会引起许多老化的疾病。当细胞启动衰老机制的时候，细胞会停止分裂，释放出细胞激素。而免疫细胞分子侦测到细胞激素以后，就会被活化然后杀死衰老细胞。如果能够杀死或清除衰老细胞，细胞组织就会启动自然的修复再生机制，但可惜在疾病或年老的细胞组织中，衰老细胞会不断地被累积。
而包含1000亿个神经元细胞的大脑，累积了衰老细胞会怎么样呢？科学家在研究有失智症或神经退化性疾病的动物或死者的大脑时，意外的发现，如果大脑内的衰老细胞越多，就会丧失越多的认知能力，用生理解剖学的方式证明了衰老和认知功能衰退的关系。
过去的研究中发现衰老细胞，这在大脑的某些部位大量积聚时，会损害该区域的正常脑功能，并可能导致多种的衰老症状，包括骨质疏松症、糖尿病和肌无力等症状。而在临床上发现，肥胖和焦虑及忧郁症等多种神经疾病有关系，两者实际上的病理关系仍未厘清，于是英国的Newcastle University的研究团队，借由超重的小鼠动物模型，探讨肥胖和衰老细胞的关系。
研究团队将肥胖小鼠放在迷宫中的时候，小鼠显现出踌躇，不敢尝试新的迷宫出入口等较高的焦虑行为，并发现这些小鼠的管理 *** 反应的侧脑区拥有较多的脂肪细胞和衰老细胞；而在注射移除脑中衰老细胞的药物后，脑部的脂肪细胞也随之消失，正常细胞又恢复生长，虽然小鼠仍然看起来肥胖，但焦虑行为趋于缓和，可以在迷宫四处走动，快速的完成从迷宫中找到出口。
研究团队表示，实验结果可推断肥胖小鼠的焦虑感，可能与大脑中过多的衰老细胞有关，如果这一成果延伸应用到人类，或许可以标靶消除人类大脑的衰老细胞，治疗肥胖引起的神经功能障碍，或许未来焦虑或忧郁只要打针就可以好了。
参考文章： Obesity-Induced Cellular Senescence Drives Anxiety and Impairs Neurogenesis
期刊小档案： 《Cell Metaboli *** 》成立于2005年，是发表从基础到临床代谢研究的新颖、有影响力论文的顶级研究期刊。关注的领域包含糖尿病、肥胖以及心血管相关研究。
如果自己研究的领域已经发表了文章， 又是同一种疾病！ 如何设计实验才能让自己的文章“脱颖而出”呢？ 接下来，我就以2022年2月3日在皮肤病领域排名第一的杂志 Journal of Investigative Dermatology 上发表的一篇利用 10x 单细胞关联 10x Visium 空间转录组测序的文章开始总结一下最近关于瘢痕疙瘩的单细胞及空间的3篇研究报道吧！ 瘢痕疙瘩，俗称疤痕疙瘩，是皮肤伤口愈合或不明原因所致皮肤损伤愈合后所形成的过度生长的异常瘢痕组织，是一种良性皮肤纤维化疾病，但具有与恶性肿瘤相似的特征。瘢痕疙瘩缺乏药物治疗，治疗仍然是一个挑战，因此研究其致病机制对该疾病的精准治疗具有非常重要的意义。 单细胞测序技术的最新进展增强了我们对瘢痕疙瘩和其他纤维化疾病的理解，空间转录组技术的迅速发展对于我们获取细胞的空间位置并理解细胞相互作用和通信至关重要。 1、 单细胞结合空间转录组学揭示瘢痕疙瘩发病潜在机制 Integrated analysis of single-cell and spatial transcriptomics in keloids: Highlights on fibro-vascular interactions in keloid pathogenesis 【发表期刊】 J Invest Dermatol. 【影响因子】 8.551 【发表时间】 2022年2月 【发表单位】 韩国成均馆大学 【实验技术】 10x 单细胞转录组测序，Visium 空间转录组测序，mIF 等 【实验设计】 2例瘢痕疙瘩皮肤组织 vs 5例健康皮肤组织（单细胞转录组）；1例瘢痕疙瘩皮肤组织 vs 配对成熟疤痕组织（单细胞转录组）；2例瘢痕疙瘩皮肤组织 vs 2例健康皮肤组织（空间转录组）； 研究背景 瘢痕疙瘩是一种由异常伤口愈合引起的纤维增生性皮肤疾病，导致血管过多和细胞外基质（ECM）成分的过度沉积。该疾病复发率高，临床治疗结果欠佳且难以管理。迄今为止，瘢痕疙瘩的发病机制已被广泛报道。然而，其纤维化失调的潜在机制仍然很大程度上未知。 研究思路 研究结论 1、研究对2例瘢痕疙瘩病人的皮肤组织及5例健康皮肤组织的单细胞转录组测序结果进行整合，降维分群及亚群定义； 2、研究重点对成纤维细胞（FB）进行 recluster，对 subcluster 进行 Monocle3 拟时间分析，对瘢痕疙瘩特异来源的成纤维细胞（FB1 和 FB2）及正常皮肤来源的成纤维细胞（FB4）进行差异基因分析，并进行 GO 及 GSEA 分析； 3、研究使用2种细胞通讯方法—CellphoneDB 及 NicheNet 分析 FB 与 EC 细胞通讯，发现瘢痕组织中 FB 与 EC 的通讯显著密集； 4、研究选择瘢痕疙瘩（n=2，其中一例与单细胞为同一来源）及正常皮肤（n=2）进行空间转录组测序分析，分析了 FB1 和 FB2 在空间中的分布，强调了纤维血管在瘢痕形成中的重要角色； 5、研究对内皮细胞（EC）进行 recluster，对瘢痕疙瘩特异来源的内皮细胞（EC3）及正常皮肤来源的内皮细胞进行差异基因分析，发现 EC3 具有间质激活特性；并结合 mIF 实验及 ST 实验结果进行验证； 6、研究选择一例患者同时获取其瘢痕疙瘩组织及成熟伤疤组织，进行单细胞转录测序，进一步验证了前期基于瘢痕组织 vs 正常组织差异分析得到的结论，即： 纤维细胞（FB） –血管通讯和内皮细胞（EC）的间充质激活在瘢痕疙瘩发病中具有重要的潜在作用。 2、 单细胞转录组测序揭示瘢痕疙瘩中成纤维细胞和血管内皮细胞的谱系特异性调节变化 Single-Cell RNA-Sequencing Reveals Lineage-Specific Regulatory Changes of Fibroblasts and Vascular Endothelial Cells in Keloids. 【发表期刊】 J Invest Dermatol. 【影响因子】 8.551 【发表时间】 2022年1月 【发表单位】 北京协和医院整形外科 【实验技术】 10x 单细胞转录组测序 【实验设计】 4例瘢痕疙瘩病人的皮肤组织 vs 4例配对的健康皮肤组织 研究背景 尽管瘢痕疙瘩被归类为良性真皮生长，但它们表现出与恶性肿瘤相似的生物学特征，例如过度增殖、细胞凋亡抗性和侵袭。瘢痕疙瘩给患者带来严重的生理和心理负担。尽管目前正在使用多种疗法，但就高复发率和缺乏药物疗法而言，瘢痕疙瘩仍然是治疗挑战。这部分是由于对瘢痕疙瘩发病机制的不完全了解，因此彻底了解瘢痕疙瘩发病机制的细胞和分子机制将有助于开发针对该疾病的药物疗法。 研究思路 研究结论 3 、单细胞转录组揭示人类纤维化皮肤病的发病机制 Single-cell RNA-seq reveals fibroblast heterogeneity and increased mesenchymal fibroblasts in human fibrotic skin diseases. 【发表期刊】 Nature Communications 【影响因子】 14.919 【发表时间】 2021年6月 【发表单位】 南方医科大学；中山大学 【实验技术】 10x 单细胞转录组测序 【实验设计】 3例瘢痕疙瘩病人疤痕组织 vs 3例正常疤痕组织 研究思路 我点评 这三篇都是研究研究瘢痕疙瘩的单细胞相关文章，相同之处是文章使用的都是皮肤组织，case 组都选择使用瘢痕疙瘩处的皮肤组织，但 control 组的选择却有不同：有使用同一批病人配对的正常皮肤组织（第二篇）或配对的成熟伤疤皮肤组织（第一篇），有使用其他健康皮肤组织（第一篇），也有选择其他人成熟（正常）伤疤皮肤组织的（第三篇）。实验技术也不同，第2篇和3篇只使用了单细胞转录组测序，第一篇却同时还选择了更新的空间转录组测序技术。 除了以上不同点，还有几处是很相似的，比如（1）文章都重点关注成纤维细胞（FB）及（血管）内皮细胞(EC)，并进行了 recluster；（2）对 FB 及 EC 的 subcluster 都进行分子特征描述，差异基因分析，GO/GSEA 富集分析，Monocle2/3 拟时间分析，细胞通讯分析；（3）都有使用其他技术对单细胞所得结果进行了验证，使用 mIF 或 IF。 所以，不要太担心自己研究的领域已经发表了文章，即使是同一种疾病，只要实验设计别出“一点”心裁，照样可以持续发表高质量的文章！ 参考文献 1. Shim J, Oh SJ, Yeo E, Park JH, Bae JH, Kim SH, Lee D, Lee JH. Integrated analysis of single-cell and spatial transcriptomics in keloids: Highlights on fibro-vascular interactions in keloid pathogenesis. J Invest Dermatol . 2022 Feb3: S0022-202X(22)00085-9. doi: 10.1016/j.jid.2022.01.017. Epub ahead of print. PMID: 35123990. 2. Liu X, Chen W, Zeng Q, Ma B, Li Z, Meng T, Chen J, Yu N, Zhou Z, Long X. Single-Cell RNA-Sequencing Reveals Lineage-Specific Regulatory Changes of Fibroblasts and Vascular Endothelial Cells in Keloids. J Invest Dermatol . 2022 Jan;142(1): 124-135.e11. doi: 10.1016/j.jid.2021.06.010. Epub 2021 Jul 7. PMID: 34242659. 3. Deng, CC., Hu, YF., Zhu, DH. et al. Single-cell RNA-seq reveals fibroblast heterogeneity and increased mesenchymal fibroblasts in human fibrotic skin diseases. Nat Commun 12, 3709 (2021).https: //doi.org/10.1038/s41467-021-24110-y.
在之前推送的 《聊一聊10X genomics的技术发展史》 、 《单细胞ATAC和空间转录组的原理原来是这样》 中，我们聊完了10X公司至今的发展历程。如今这么火热的10X genomics，都能发怎样的文章， 适用于怎样的研究呢？我们一起来看看吧。 10x genomics至今（2020年5月）发文特点 1. 概况 前面我们提到10X 单细胞技术的发展历史，以及它在同类技术中的优势。以下是2017年以来到2020年5月，每个季度10x genomics技术发表论文的数量，基本处于加速增长的趋势，并且正在渗透到很多原来单细胞技术没有涉及的研究领域。 接下来我们看看10x genomics的产品目前主要涉及哪些研究领域。因为10X genomics是单细胞领域目前市场占有量最高的技术，从10X genomics发文的特点也基本可以看出整个领域发展的情况。 图1 10X genomics技术每个季度发文章的数量 2. 单细胞转录组 截至2020年5月，一共发文728篇，果然是最最热门的方向，荣登10x genomics各个产品之首。 从研究方向看上，发育生物学、免疫、神经生物学、肿瘤是排名靠前的方向，这和我们平时遇到的高频研究方向基本吻合。另外，作为一个新兴的领域，10X 单细胞转录组检测到细胞多，数据庞大，信息复杂，对数据分析带来诸多困难，因此算法类的文章（Computational method）也高达76篇。对非生物信息背景的老师来说，如果选择外包公司进行相关研究，选择一家专业性强，售后好的公司就显得尤为重要。 从物种上看，小鼠和人牢牢占据主流。毕竟人类医学研究还是生物领域的最大热门，小鼠也是头号模式动物。其他“飞禽走兽”已经慢慢都有涉及，但比较少的是植物（这里只有两例拟南芥的文章）。主要原因在我们下文也会提起——植物因为细胞壁的存在，制备单细胞悬液的难度更大，从而限制了大规模应用。不过这些困难也已经慢慢在摸索中被克服，目前已经有若干客户在基迪奥成功制备了植物原生质体的单细胞悬液，正进行后续分析中。 从组织类型上看，研究内容几乎涵盖了动物体内大部分组织器官，尤其在脑、血液、实体瘤、肺等四类样本发文的数量都已经超过50篇。所以，后续在人、小鼠领域没有任何实验设计，仅仅对此类已被大量研究的热门组织直接进行测序是发不了好文章的。所以，对已被大量文献报道的热门组织开展研究，个性化的实验设计尤为重要，这部分内容在之后会展开论述。当然，对于冷门的组织或者没有文献报道过的物种（例如大部分植物），只要成功测到数据，任何结果都是创新，则可以较少考虑复杂的实验设计问题。 在已发表的文献上看，截至2020年，10X单细胞转录组的文章依然很大比例发表在高分的主流期刊上。但这样的新技术红利不会一直持续下去，所以对于关注新技术的老师，还是早关注，早启动，早发文章才能保证有好的产出。 图2 10x单细胞转录组文章涉及的领域方向 （注意，分类上会有重复，比如研究方向涉及两个，所以细分之和会超过总数） 3. 10x 免疫组库（VDJ-seq） 截至2020年5月，一共发文56篇。这是仅次于10X RNA-seq的热点方向，因为很多关心免疫细胞的老师会进行10X RNA-seq的时候，配对进行scVDJ-seq。但目前10X scVDJ-seq标准化试剂盒只针对人和小鼠，其他物种的用户如果想做只能自己去设计定制探针系统（显然难度比较大），这限制了其他动物利用该技术开展研究。10X scVDJ-seq因为通常需要先分类淋巴细胞（T/B细胞）然后进行检测，目前最多是对血液开展研究，其次是研究肿瘤浸润的淋巴细胞，其他组织则目前研究报道还比较少，不少空白还留着大家去补充。 图3 10x单细胞免疫组文章涉及的领域方向 4. 空间转录组(ST-seq) 截至2020年5月，一共发文19篇。从发表文章上看，居然排名第一的是Scientific Report，实在太“辣眼睛”了：这么好的技术，暴殄天物啊。不过不用激动，这个技术其实直到2019年才被10X genomics公司收购，当年年底优化升级后推出。再此之前，这个技术所属的瑞典公司Spatial Tranomics一直不温不火的，发文章大部分也是一些瑞典的研究机构自己在玩。 我推测（没有仔细调研过）这个技术就是瑞典研究机构自己开发的技术，然后搞了商业化公司Spatial Tranomics。由于是自己的技术，成本很低，发文章就不挑剔，随心所欲。 所以，文章要么是CNS(或者高水平的nature biotechnology, nature plant等这个高水平的子刊），要么时不时在Scientific Report水一把。不过随着空间转录技术升级后2020年全面推出，“10X ST-seq+10X RNA-seq”的套路肯定又会爆出一批高水平的文章。 图4 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 5. 10X ATAC-seq 截至2020年5月，一共发文12篇文章，数量还不多。而且，其中有近一半（5篇）是涉及生物信息分析方法探索的文章。这是由于对单细胞ATAC-seq这种信息庞大，噪音复杂的数据，应该如何分析还有很多值得探索的地方。 图5 10x单细胞ATAC-seq文章涉及的领域方向 从以上介绍，你可能已经发现，10X单细胞相关的转录调控组学技术目前主要围绕模式生物开展。那么10x单细胞技术是否可以研究非模式物种呢？ 10X 单细胞技术可以检测哪些RNA以及应用于哪些物种 1. 10X单细胞技术是否需要参考基因组 以比较代表性的10X RNA-seq、VDJ-seq、ATAC-seq和ST-seq(空间转录组)来说。VDJ-seq受限于试剂只针对人和小鼠开发，因此其他物种目前无法开展商业化的服务。ATAC-seq作为检测基因组开放性的技术，其检测的区域大部分为非编码区，因此参考基因组不但必须要有，而且参考基因组的质量对ATAC-seq的影响非常大。 而对于RNA-seq或者ST-seq，本质上就是转录组，研究的目标分子是带ployA尾巴的RNA。因此，并非必须要有参考基因，只要有质量足够好的参考转录本就可以了。下来，我们重点剖析下10X RNA-seq和ST-seq的应用需求。 2. 10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些类型的RNA 从上文介绍，我们可以知道10X RNA-seq和ST-seq（空间转录组）依赖于围绕ployA结构开展扩增。那么我们分析一下10X RNA-seq/ST-seq可以检测哪些RNA。 （1）mRNA 由于真核生物mRNA都有ployA结构，所以理论上mRNA就是10X RNA-seq/ST-seq主要的检测目标。当然，由于只是扩增mRNA 3‘端或者5‘端的一小段用于定量，所以并不能能用于分析可变剪切。 （2）lncRNA 高等生物的LncRNA只有一部分有ployA结构（另外一部分自然没有），因此10X RNA-seq/ST-seq只能检测这些有ployA结构的lncRNA。另外，由于lncRNA表达量普遍毕竟低，而10X RNA-seq/ST-seq这类大规模单细胞/准单细胞测序的技术，对低丰度mRNA分子的检测能力比较弱，因此结果中lncRNA的数量将比较少。 （3）其他RNA 近年来研究大热的环状RNA由于没有ployA结构，因此不在10X RNA-seq/ST-seq的检测范围内。同样的，其他类型的小RNA，例如miRNA，也是10X RNA-seq/ST-seq无法检测的。 3. 10X RNA-seq/ST-seq可以用于哪些物种研究 10X RNA-seq/ST-seq质上就是转录组测序。某个物种是否可以用10X RNA-seq/ST-seq开展转录组研究，需要考虑两个方面的问题： （1）实验层面的问题 对于10X RNA-seq来说，主要考虑该物种是否可以制备单细胞或单细胞核悬液？大部分高等动物/植物的样本理论上都满足这个要求。而对于10X ST-seq主要要考虑该物种是否可以制作切片，以及切片中的组织是否可以被顺利解离释放RNA。对某些植物来说，在无法制作单细胞悬液的情况下，制作切片进行空间转录组测序或许是更可行的研究切入方式。这些技术的具体的实验方法，我们在后续章节讨论。 另外，细菌的细胞太小，且没有ployA结构，自然不适合10X genomics的检测。 （2）分析层面的问题 同常规RNA-seq一样，10X RNA-seq/ST-seq需要将测序数据比对到作为参考的基因组，才能实现对基因的定量。那么参考基因组是影响分析结果的主要问题。10X RNA-seq/ST-seq由于只对转录本的3‘端或者5‘端进行测序，然后通过比对参考基因组实现对RNA的定量。那么，这要求用于作为参考的基因组要有较高的质量。因为如果参考基因组组装质量差，基因注释不完整，那么会影响测序结果的比对以及基因定量。 基于参考基因组，我们可以分为3种情况： 1）参考基因组质量很高 比如，人类、小鼠、拟南芥、水稻等，参考基因组质量高，基因组注释都优化了很多版本了，开展10X RNA-seq/ST-seq分析自然没有问题了。 2）参考基因组质量值得怀疑 这10年来，基于二代测序组装技术的发展，很多非模式生物的参考基因组已经被发表。但实际上由于预算或急着发表等诸多因素，这些已经发表的基因组质量参差不齐。比如，很多基因组在注释的时候，只有CDS区注释，而缺乏5‘UTR或者3‘UTR区。而10X RNA-seq/ST-seq检测的是RNA的5’端或者3‘端序列，其实大部分就是5’UTR或者3‘UTR序列。如果参考基因组没有将UTR区域注释出来，自然就会影响测序结果的比对和定量。 所以，对哪些组装组质量较差的物种，如果比对率异常（比对在基因区的数据偏少），可以考虑人为对基因组注释文件的5’UTR区或者3‘UTR区进行延伸，这样可能会改善比对和定量的结果。另外，如果预算许可，可以考虑在实验设计中加入一些常规转录组或者3代全长转录组，用于优化参考基因组的注释（不过，10X RNA-seq/ST-seq这么贵的技术都用上了，好像也不会在乎多测几个常规转录组了吧）。 3）没有参考基因组 没有参考基因组当然没法做比对和定量，也就无法开展10X RNA-seq/ST-seq分析。对于没有参考基因组的物种，从而组装一个基因组费用比较高且周期比较长。对于无参考基因组的物种，如果老师很想进行10X RNA-seq/ST-seq研究，那么也可以考虑对转录组数据进行拼接，构建一个转录本参考用于10X RNA-seq/ST-seq数据的比对和定量。 但如果采用转录组de novo拼接构建转录组，一定要注意3个问题： a）一定要使用三代测序进行转录组拼接而非二代测序 基于常规的二代测序结果的 de novo 拼接获得的转录本大部分是不完整的，大概率缺失UTR区的序列，所以基于常规二代测序拼接的 de novo 转录组参考序列集并不适合用于作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。唯一合适的方法应该是基于三代全长转录组测序技术进行 de novo 拼接，去获得完整的转录本全长序列，才适合作为10X RNA-seq/ST-seq的参考库。 b）三代转录组较低的基因检出率需要数据量做保障 我们做过的大量有参考基因组物种三代转录组测序数据表明，三代全长转录组对基因的检出率平均在40%（即基因组如果有2万个基因，但三代全长转录组平均只能检出8000个基因）。这主要原因三代全长转录组只有获得mRNA全长，被算一个有效检出的完整转录本。但在全部数据里，全长转录本所占的比例并不高，尤其对低丰度基因的转录本漏检较多。 为了保证三代全长转录组能够较多检测低丰度的转录本，以保证 de novo 拼接的转录组参考集涵盖更多的基因，可以考虑适当加大测序的数据量（现在三代测序也比较便宜了）。 c） de novo 参考转录组冗余度的影响 de novo 从头拼接的结果有一个比较麻烦的问题是序列冗余度比较大，即同一个基因的多个可变剪切同时被检测和拼接出来。这会导致10X genomics数据进行比对时，多重比对（即一条测序的reads会比对上多个转录本）比例比较大。而多重比对的reads在10X RNA-seq/ST-seq定量的时候，默认要被丢弃。 所以，对于 de novo 拼接来源的转录本需要适当进行去冗余处理，从而减少多重比对的影响，提高数据量的有效率。在无参考转录组 de novo 拼接方面，基迪奥有非常丰富的项目经验。在已有的案例中，我们已经证明了无参考转录组 de novo 拼接结果在进行适当优化后，可以作为10X RNA-seq/ST-seq的参考。 参考文献 [1] Svensson V, Vento-Tormo R, Teichmann S A. Exponential scaling of single-cell RNA-seq in the past decade[J]. Nature protocols, 2018, 13(4): 599. [2] Rosenberg A B, Roco C M, Muscat R A, et al. Single-cell profiling of the developing mouse brain and spinal cord with split-pool barcoding[J]. Science, 2018, 360(6385): 176-182. [3] Macosko EZ, Basu A, Satija R, Nemesh J et al. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell 2015 May 21;161(5):1202-1214 [4] CytoSeq: Fan H. C., Fu G. K. and Fodor S. P. (2015) Expression profiling. Combinatorial labeling of single cells for gene expression cytometry. Science 347: 1258367 [5] Birey F, Andersen J, Makinson C D, et al. Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids[J]. Nature, 2017, 545(7652): 54-59. [6]单细胞在线课堂： 转自 风很大的10x genomics到底能发怎样的文章？_研究 (sohu.com)
又到了高校硕博生撸起袖子加油发论文的季节，生信类文章作为一种短平快的手段受到广大科研者的喜爱。我在pubmed中简单用“TCGA”关键词统计了近十年的SCI发表情况，发现从2010年开始生信SCI成指数性增长由年15篇增加到2700多。令人惊叹，2020年截止当前已经发表1212篇。管中窥豹，如此海量的生信文章，如何异军突起荣获审稿人青睐？近来有不少人抱怨，纯生信投稿杂志越来越少，投稿杂志风向变动太快，审稿人反馈要功能验证，要求补试验。如此看来，给生信文章加点实验料是生信类SCI大势所趋。那么各组学筛选的标记物实验验证的方法有哪些？我本期将给大家奉上多种组学的标记物实验验证方法，供大家参考。 Suorce: Pubmed 为了方便大家快速理解，我查阅大量资料以文字加图片的形式板块化呈现常见的各组学方案及简明实验步骤，本期分享基因组学、蛋白组学、代谢组学以及转录组学4个组学的标记物检测方法，废话少说，直接上干货。 一、基因组学marker验证实验 1. 基因表达 逆转录定量PCR（qRT-PCR）是在样品量少或者非常珍贵的情况研究基因表达的模式。这种方法主要的优点是范围宽、敏感性高、精确度高，无PCR后处理步骤，避免了交叉污染，且产出率高，可以进行多重检测等。具体是通过对PCR扩增反应中每一个循环产物荧光信号的实时检测从而实现对起始模板定量及定性的分析。在实时荧光定量PCR反应中，引入一个荧光化学物质，随着PCR反应的进行，PCR反应产物不断累计，荧光信号强度也等比增强。每经过一个循环，收集一个荧光强度信号，通过荧光强度变化检测产物量变化，最终得到一条荧光扩增曲线。实验思路见参考文献[1]。 实验材料 新鲜、冰冻的组织、细胞，新鲜、冷冻的血液或血浆等 基因表达量的检测方法还包括：PCR[2]、RT-PCR[3]。 2. 甲基化 检测 甲基化特异性的PCR（Methylation-specific PCR，MSP）是一种灵敏度高，且不受限制酶限制的DNA甲基化检测技术。通常是设计两对引物，一对MSP引物扩增经亚硫酸氢盐处理后的DNA模板，另一对扩增未甲基化片段。若第一对引物能扩增出片段，则说明该检测位点存在甲基化，若第二对引物能扩增出片段，则说明该检测位点不存在甲基化。实验思路见参考文献[4]。 实验材料 新鲜、冷冻、石蜡包埋细胞或组织等 甲基化检测的其他技术还包括：亚硫酸氢盐处理+测序[5]、联合硫酸氢钠的限制性内切酶分析法（COBRA）[6]等。二、蛋白组学marker验证实验 蛋白质印迹法（免疫印迹试验，Western blot）是将电泳分离后的细胞或组织总蛋白质从凝胶转移到固相支持物NC膜或PVDF膜上，然后用特异性抗体检测某特定抗原的一种蛋白质检测技术，其基本原理是通过特异性抗体对凝胶电泳处理过的细胞或生物组织样品进行着色。实验方法应用广泛，是常见的蛋白定性及定量检测方法。实验思路见参考文献[7]。 实验材料 新鲜、冷冻的细胞或者组织 酶联免疫吸附测定（Enzyme Linked Immunosorbent Assay，ELISA）是利用抗原抗体特异性结合进行免疫反应的定性和定量检测方法。基本原理：使抗原或抗体结合到固相载体表面，并保持其免疫活性。使抗原或抗体与某种酶连接成酶标抗原或抗体，这种酶标抗原或抗体既保留其免疫活性，又保留酶的活性。在测定时，把受检标本和酶标抗原或抗体按不同的步骤与固相载体表面的抗原或抗体起反应。用洗涤的方法使固相载体上形成的抗原抗体复合物与其他物质分开，最后结合在固相载体上的酶量与标本中受检物质的量成一定的比例。加入酶反应的底物后，底物被酶催化变为有色产物，产物的量与标本中受检物质的量直接相关，故可根据颜色反应的深浅有无定性或定量分析。实验思路见参考文献[8]。 实验材料 新鲜、冷冻的细胞或者组织 免疫组织化学（IHC）又称免疫细胞化学。是应用免疫学及组织化学原理，对组织切片中的蛋白水平检测。其是采用标记的特异性抗体（或抗原）对组织内抗原（或抗体）的分布进行组织和细胞原位检测，检测相应的目的抗原（或抗体），并进行定位、定性和定量分析。根据标记物的性质检测技术分为：免疫荧光技术、免疫酶技术、免疫金属技术和放射免疫自影法。实验中应用较多的为免疫荧光技术和免疫酶技术。实验思路见参考文献[9]。 实验材料 石蜡包埋的组织、细胞标本以及冰冻组织切片 三、代谢组学marker验证实验 气相色谱质谱联用（GC-MS）：气相色谱法是利用不同物质在固定相和流动相中的分配系数不同，使不同化合物从色谱柱流出的时间不同，达到分离化合物的目的。质谱法是利用带电粒子在磁场或电场中的运动规律，按其质荷比（m/z）实现分离分析，测定离子质量及强度分布，可以给出化合物的分子量、元素组成、分子式和分子结构信息，具有定性专属性、灵敏性高级检测快速等特点。实验思路见参考文献[10]。 实验材料 小分子、易挥发、热稳定、能气化的化合物 液相色谱质谱联用（LC-MS）：具有分析范围广、分离能力强、定性分析结果可靠、检测限低、分析时间快、自动化程度高。其是以液相色谱作为分离系统，质谱为检测系统。样品在质谱部分和流动相分离，被离子化后，经质谱的质量分析器将离子碎片按质量数分开，经检测器得到质谱图。实验思路见参考文献[11]。 实验材料 不挥发、极性化、热不稳定及大分子（蛋白、多肽、多聚物等）四、转录组学marker验证实验 1. 表达量验证 qRT-PCR（见基因组学）和Northern blot。 Northern印迹杂交（Northern blot）是用于检测样品中是否含有基因的转录产物（mRNA）及对其进行定量。原理是在变性条件下将待检的RNA样品进行琼脂糖凝胶电泳，继而将在凝胶中的位置转移到硝酸纤维素膜或尼龙膜上，固定后再与同位素或其他标志物标记的RNA探针进行反应。应用的文献较少，实验思路见参考文献[12]。 实验 材料 总RNA样品或mRNA样本（RNA容易降解，需要注意保存方法及周期） 灵敏度：qRT-PCR>Northern blot，特异性：Nortern blot>qRT-PCR（上述已说明实验方案）。 2. RNA和蛋白质相互作用 RNA免疫沉淀（RIP）：是将所关注的RNA结合蛋白（RBP）与其结合的RNA一起进行免疫沉淀，鉴定结合转录RNA。可以通过RT-PCR、微阵列或测序检测，是一种基于抗体，用于定位体内的RNA-蛋白质相互作用的技术。实验思路见参考文献[13]。 实验材料 细胞 RNA-pull down：是将RNA进行标记（如生物探针标记）再与胞浆蛋白提取液共同孵育，从而形成RNA-蛋白质复合物，通过SDS-PAGE分离蛋白质，最后通过Western blot或质谱检测蛋白质。用于寻找与目的RNA结合的蛋白。实验思路见参考文献[14]。 实验材料 细胞胞浆蛋白 此外还包括：甲基化RNA免疫沉淀（MeRIP）[13]。 今天的分享就到这里，由于各组学marker验证的方法繁多，本期主要分享常见的方案，期望大家对各组学marker的实验方法有一个简单的认识，基于各组学的后续机制相关探究，还需要加入如细胞功能学实验的细胞增殖、细胞迁移、侵袭、细胞凋亡实验以及动物模型等，这些机制探究的方法大多大同小异，相信大家在阅读相关的文献后很快会发现个中规律~ 最后祝大家SCI逢稿必中！ 参考文献 1. Liu X, Wang J, Chen M, Liu S, Yu X, Wen F. Combining data from TCGA and GEO databases and reverse transcription quantitative PCR validation to identify gene prognostic markers in lung cancer. Onco Targets Ther. 2019;12:709‐720. Published 2019 Jan 21. doi:10.2147/OTT.S183944 2. Rodriguez, Rebecca M et al. “The landscape of bacterial presence in tumor and adjacent normal tissue across 9 major cancer types using TCGA exome sequencing.” Computational and structural biotechnology journal vol. 18 631-641. 13 Mar. 2020, doi:10.1016/j.csbj.2020.03.003 3. Zhou F, Liu X, Zuo D, et al. HIV-1 Nef-induced lncRNA AK006025 regulates CXCL9/10/11 cluster gene expression in astrocytes through interaction with CBP/P300. J Neuroinflammation. 2018;15(1):303. Published 2018 Oct 31. doi:10.1186/s12974-018-1343-x 4. Xie K, Zhang K, Kong J, et al. Cancer-testis gene PIWIL1 promotes cell proliferation, migration, and invasion in lung adenocarcinoma. Cancer Med. 2018;7(1):157‐166. doi:10.1002/cam4.1248 5. Hu H, Chen X, Zhou C, et al. Aberrant methylation of mutL homolog 1 is associated with increased risk of non-small cell lung cancer. J Clin Lab Anal. 2018;32(5):e22370. doi:10.1002/jcla.22370 6. Pangeni, Rajendra P et al. “The GALNT9, BNC1 and CCDC8 genes are frequently epigenetically dysregulated in breast tumours that metastasise to the brain.” Clinical epigenetics vol. 7,1 57. 27 May. 2015, doi:10.1186/s13148-015-0089-x 7. Han D, Yu T, Dong N, Wang B, Sun F, Jiang D. Napabucasin, a novel STAT3 inhibitor suppresses proliferation, invasion and stemness of glioblastoma cells. J Exp Clin Cancer Res. 2019;38(1):289. Published 2019 Jul 5. doi:10.1186/s13046-019-1289-6 8. Wang D, Yuan W, Wang Y, et al. Serum CCL20 combined with IL-17A as early diagnostic and prognostic biomarkers for human colorectal cancer. J Transl Med. 2019;17(1):253. Published 2019 Aug 6. doi:10.1186/s12967-019-2008-y 9. Liu L, Liu X, Dong Z, et al. N6-methyladenosine-related Genomic Targets are Altered in Breast Cancer Tissue and Associated with Poor Survival. J Cancer. 2019;10(22):5447‐5459. Published 2019 Aug 29. doi:10.7150/jca.35053 10. Chen H, Pan D, Yang Z, Li L. Integrated analysis and knockdown of RAB23 indicate the role of RAB23 in gastric adenocarcinoma. Ann Transl Med. 2019;7(23):745. doi:10.21037/atm.2019.11.130 11. Apaya MK, Shiau JY, Liao GS, et al. Integrated omics-based pathway analyses uncover CYP epoxygenase-associated networks as theranostic targets for metastatic triple negative breast cancer. J Exp Clin Cancer Res. 2019;38(1):187. Published 2019 May 9. doi:10.1186/s13046-019-1187-y 12. Wang XL, Shi WP, Shi HC, et al. Knockdown of TRIM65 inhibits lung cancer cell proliferation, migration and invasion: A therapeutic target in human lung cancer. Oncotarget. 2016;7(49):81527‐81540. doi:10.18632/oncotarget.13131 13. Chen Y, Peng C, Chen J, et al. WTAP facilitates progression of hepatocellular carcinoma via m6A-HuR-dependent epigenetic silencing of ETS1. Mol Cancer. 2019;18(1):127. Published 2019 Aug 22. doi:10.1186/s12943-019-1053-8 14. Liao M, Liao W, Xu N, et al. LncRNA EPB41L4A-AS1 regulates glycolysis and glutaminolysis by mediating nucleolar translocation of HDAC2. EBioMedicine. 2019;41:200‐213. doi:10.1016/j.ebiom.2019.01.035 15. 高通量测序后的实验验证手段——转录组篇（上）
细胞生物学Q1区。期刊接收的Original Article、Protocol和Review领域包括：细胞生物学、转录基因组学、蛋白质和代谢组学、信号转导、生物组学、干细胞等几乎所有与细胞相关的研究领域。
发明时间是1965年。经科学家证明，苦味素在100℃时加热半小时，只有0.3%的谷氨酸钠生成焦谷氨酸钠，对人体影响甚微。苦味素可以分为一萜类、倍半萜类、二萜类和三萜类。此类成分除共同具有苦味外，生物活性是多方面的，
韩非子·外储说左上》有云 ：“夫良药苦于口，而智者劝而饮之，知其入而已己疾也”，良药苦口由此而来。最近，国内研究团队揭开了这类“苦口良药”的神秘面纱，成果相继发表在Nature Genetics（2013）、Science（2014）和Nature Plants（2016）等国际知名学术期刊上。研究者通过研究黄瓜发现：黄瓜苦味正是由三萜化合物葫芦素C导致的，葫芦素是一类高度氧化的四环三萜化合物，仅在葫芦科植物中（黄瓜、西瓜和甜瓜等）发现，苦是这类化合物最显著的特点，因此，葫芦素也叫苦味素。极低量的葫芦素（0.1 mg/L）就能引起明显的苦味，比典型的苦味剂咖啡因还要苦100倍左右。图1.苦味素的来源-黄瓜 苦味素的发现对黄瓜育种和抗肿瘤药物开发具有重大的意义。植物的生长面对各种外界生物胁迫和非生物胁迫，极苦的苦味素是最佳的防御武器，可用来抵御病虫害的侵入。因此，苦味素是保护植物的 “绿色农药”。科学家通过黄瓜功能基因组研......阅读全文代谢组学的最新进展：快速、高灵敏度和高通量分析分析测试百科网译 代谢组学致力于研究生物系统中存在的小分子或代谢物。通过分析生物体或细胞内存在的代谢物来得到其生理状态的化合物指纹谱。从营养、食品科学到了解人类疾病，代谢组学表征在许多领域中具有广泛的应用。随着分析技术的不断发展和功能的增强，这个应用领域将会越来越广。为了进一步了解代谢组2019-11-13 16:18News WIKI 相关搜索刘双江纪海丽：微生物组研究：关乎人类的未来当人类第一次认识到微生物的存在时，并不知道这种个头微小的生命体是地球生态系统的基石、关系人类健康的重要因素——它不仅将极大地帮助人类克服当今所面临的生存挑战，还能提供人类未来生存之道。如今，人类基因组的神秘面纱已渐渐揭开，微生物组又成为各国生命科学竞争的焦点，纷纷启动微生物组研究计划。科学家们呼2018-03-27 15:05News WIKI 相关搜索100%有奖调查：聚合物的表征分析技术盘点11个每个人与众不同的“标签”：DNA首当其冲不管两个人看起来有多么相像，他们永远不可能成为一个人。近日，英国《新科学家》杂志网站为我们梳理出了11个让人与众不同的特征。 看看你周围的人，你可以一目了然地发现，他们之间是多么的不同。他们的脸、身体、言行举止以及个性
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苦味素1998-07 是一类具苦味化合物的通称,在中草药成分中主要指除了生物碱、甙类以外具有苦味性质的物质。从化学上看,它们基本上都属