单细胞
Nature发布：2025年值得关注的七项技术
编辑 | 20492025 年，全球科技发展正以惊人的速度重塑人类社会的未来。 在气候危机、疾病威胁与资源短缺的多重压力下，技术创新聚焦于两大核心方向：可持续性与人工智能（AI）的深度结合。 《Nature》盘点了今年将密切关注的七项技术，从实验室的自动化革命到城市的生态改造，从精准医疗到环境修复，七项技术不仅加速科学发现，更试图为人类提供应对复杂挑战的规模化方案。
更高分辨率，更经济，深度生成模型与主动学习策略结合，推进大规模单细胞研究
编辑 | 萝卜皮单细胞测序是分析复杂疾病细胞复杂性的重要工具。然而，其高昂的成本阻碍了其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更便宜的批量测序数据中推断出细胞类型比例，但它们无法提供单细胞水平分析所需的精细分辨率。为了克服这一挑战，加拿大麦吉尔大学（McGill University）的研究人员引入了「scSemiProfiler」，这是一个创新的计算框架，将深度生成模型与主动学习策略结合在一起。该方法具有高度精确性，能推断出大群体中的单细胞概况。可与真实的单细胞分析数据紧密结合，支持精细的细胞分
从基因组到蛋白质组连续翻译，南开大学开发通用跨模态数据分析方法
编辑 | 萝卜皮近期，科学家在单个细胞内同时分析多组学模态的进展，使得细胞异质性和分子层次结构的研究成为可能。然而，技术限制导致多模态数据的高噪声和高昂的成本。在这里，南开大学的研究团队提出了 scButterfly，一种基于双对齐变分自动编码器和数据增强方案的多功能单细胞跨模态翻译方法。通过对多个数据集的全面实验，研究人员证明 scButterfly 在保留细胞异质性、同时翻译各种背景的数据集和揭示细胞类型特异性生物学解释方面优于基线方法。同时，scButterfly 可应用于单模态数据的综合多组学分析、低质量单
腾讯AI Lab 3篇蛋白质组论文入选国际顶级期刊，为阐释生命提供重要技术参考
编辑 | ScienceAI只有蛋白质组才能从根本上阐释生命。3月20日，腾讯 AI Lab实验室3篇蛋白质组论文相继入选国际顶级学术期刊，论文分别在蛋白质组的检测、分析以及探索发现方面提出全新的研究方案，为人类从根本上阐释生命提供重要技术参考。科学界曾经认为，只要绘制出人类基因组序列图，就能了解疾病的根源，但事实并非如此。相同的基因往往有不同的表达，比如，人体不同组织器官的基因组是一样的，但是各个组织器官的蛋白质组不完全一样。人和鼠的基因组的差别仅为1%，但是其形态、性状差别非常大，这就是蛋白质组不一样的体现。中
哈工大与腾讯开发：一种专门针对蛋白质组数据设计的反卷积方法
编辑 | 萝卜皮细胞类型反卷积是一种用于从大量测序数据中确定/解析细胞类型比例的计算方法，并且经常用于分析肿瘤组织样本中的不同细胞类型。然而，由于重复性/再现性、参考标准可变以及缺乏单细胞蛋白质组参考数据的挑战，使用蛋白质组数据分析细胞类型的反卷积技术仍处于起步阶段。哈尔滨工业大学、腾讯 AI lab 以及苏黎世联邦理工学院的研究团队合作开发了一种专门针对蛋白质组数据设计的基于深度学习的反卷积方法（scpDeconv）。scpDeconv 使用自动编码器利用来自批量蛋白质组数据的信息来提高单细胞蛋白质组数据的质量，
哈工大与腾讯团队合作开发：一种专门针对蛋白质组数据设计的深度学习反卷积方法
编辑 | 萝卜皮细胞类型反卷积是一种用于从大量测序数据中确定/解析细胞类型比例的计算方法，并且经常用于分析肿瘤组织样本中的不同细胞类型。然而，由于重复性/再现性、参考标准可变以及缺乏单细胞蛋白质组参考数据的挑战，使用蛋白质组数据分析细胞类型的反卷积技术仍处于起步阶段。哈尔滨工业大学、腾讯 AI lab 以及苏黎世联邦理工学院的研究团队合作开发了一种专门针对蛋白质组数据设计的基于深度学习的反卷积方法（scpDeconv）。scpDeconv 使用自动编码器利用来自批量蛋白质组数据的信息来提高单细胞蛋白质组数据的质量，
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