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单细胞技术推动HSCs系统解构2026-08-04 09:08:07

这一策略有效地绕过了多组学实验成本高昂、数据稀疏的瓶颈,为下游分析如基因-增强子调控关系的推断提供了前所未有的数据规模。另一方面,Coralysis则提供了一种基于多层次迭代聚类的敏感整合与状态识别方案。它并非基于神经网络,而是对迭代聚类投影算法进行了根本性改进,提出了一种“多层次整合”策略。该流程始于一个批次平衡的训练集构建,随后执行一系列自上而下的分裂式聚类轮次:从基于第一主成分的粗粒度聚类开始,每一轮结束时,每个簇都会根据其批次间聚类概率分布被一分为二,作为下一轮更高分辨率聚类的起点。这种设计使其能够逐步分离细微的细胞亚型,同时强制模型在每一轮都学习跨批次的共享聚类结构。

总的来说,这些技术无疑将进一步深化我们对HSCs异质性、发育轨迹及功能调控机制的理解,为血液系统生理与病理研究提供更为强大的方法学支撑。单细胞分析技术的迅猛发展,正显著推动着我们对HSCs异质性及其功能调控的理解。从描绘表观遗传蓝图的甲基化测序、组蛋白修饰检测与scATAC-seq,到揭示转录组动态的scRNA-seq,再到从功能执行层面解析蛋白质的蛋白质组、反映细胞功能状态的代谢组与解析细胞空间位置与微环境互作的空间组学,这些技术使我们能够从基因调控潜能、转录活性、功能表现、能量代谢与空间定位等多个层面,由表及里地系统解构HSCs的生物学基础。
 
然而,尽管单细胞多组学技术已经显著提升了HSCs研究的分辨率和系统性,但其在实际应用中仍面临多方面限制。首先,多组学联合检测通常需要在同一细胞或同一样本中同时获取多个分子层级的信息,实验流程较单一组学更复杂,对细胞质量、建库效率和测序深度要求更高,因而在通量与成本、深度与数据准确性之间存在明显权衡。
 
出自《单细胞多组学技术在造血干细胞研究中的应用与进展》作者张奕扬,董芳。