单细胞测序技术在植物中的应用研究进展

为了探究单细胞测序技术在植物中的应用，综述了单细胞测序技术发展概况、原理、测序技术流程及其在植物中的应用研究，为今后系统全面地开展植物单细胞测序提供理论依据。     

单细胞测序技术及其应用综述

单细胞测序（Single Cell Sequencing,SCS）是下一代测序（Next Generation Sequencing,NGS）方法,主要用于分析细胞之间遗传和蛋白质信息的差异,获取单细胞水平的基因组序列信息,并更好地了解它们在微环境中的具体作用.介绍了SCS的原理和步骤,详细阐述了其单细胞分离方法、核酸扩增和高通量测序类型以及数据分析流程,为理解和设计合适的SCS项目方案并进行数据分析提供了参考.总结了单细胞测序在早期胚胎学、免疫学、肿瘤学、微生物学、神经生物学和干细胞研究等领域的应用并进行展望,有助于更全面地了解SCS的应用情况与发展趋势.     

单细胞海热模拟生烃研究

以单细胞海藻为材料进行热模拟生烃试验,对其不同温度级别下作了气体成分分析、族组份分析、热解色谱测试分析,从常温到250℃,单细胞海藻中有机物质未成熟,但具有很强的生烃能力,300－400℃达到成熟阶段,热模拟试验结果表明单细胞海藻是良好的生烃的高峰期,400－500℃时单细胞海藻中的有机质已经达到过成熟阶段,为产气为主,热模拟试验结果表明单细胞海藻是良好的生烃原始母质,并较清晰地显示出了单细胞海藻的热演化和生烃历程。     

万乘基因：打造单细胞测序“全方位闭环”

正让单细胞测序技术更简单易用,价格更加可负担,并且更快地推动这项技术走向标准化,成为施威扬教授创办万乘基因的初衷。在新冠肺炎疫情的冲击下,生物医药产业获得了更多的重视。其中,单细胞测序技术在此次防控疫情的过程中发挥了重要的作用。     

单细胞蛋白研究现状和前景展望

本文概括了生产单细胞蛋白的单细胞生物特性、生产单细胞蛋白的原料、在饲料和食品工业中的应用以及生产原理;阐明了单细胞蛋白开发价值、存在问题以及解决方法;展望了生产前景.     

细叶黄芪(Astragalus tenuis)单细胞培养高频率再生植株

本研究建立了一套适合于细叶黄芪单细胞悬浮培养的良好系统.在该培养系统中,细叶黄芪单细胞高频率地再生了完整植株.由细叶黄芪种子无菌苗茎段诱导产生的愈伤组织建立了细胞悬浮系.从悬浮系分离的单细胞悬浮培养2～3天开始分裂,35天形成大量的小愈伤组织.小愈伤组织继续悬浮培养即可不断地分化出大量幼芽.愈伤组织在固体分化培养基上的分化率为100％.目前已获得了大量的再生植株.本文还就2,4—D对细叶黄芪和细胞培养的影响进行了讨论.     

单细胞组学数据库的研究进展

随着测序技术的发展，目前单细胞测序已经成为生命科学各研究方向的前沿技术.单细胞测序技术是指在单个细胞的水平上对其携带的遗传信息进行高通量测序分析的技术.在2011年和2013年，单细胞测序技术分别被《Nature Methods》和《Science》列为年度最值得期待和关注的技术之一.随后单细胞测序数据呈现指数级增长，使得在海量的数据中寻找有用信息成为一个难题，整合单细胞测序数据的数据库有效地解决了该问题.概述了近年来有关单细胞数据库的研究进展，结合单细胞测序技术的重要性探讨单细胞数据库的功能特点及适用范围，并提出未来单细胞数据库发展的趋势.     

微流控芯片下的单细胞轮廓定位与提取

微流控芯片可实现单细胞分析,而对单个细胞分析,能够掌握更准确更全面的细胞信息,可以克服以往群体分析中平均结果对个别信息掩盖的局限性,对疾病的早期预防和诊断具有重要的科学意义。本文根据早期癌症细胞通过微流控芯片中的弯道时变形与正常细胞不同的理论,采用Grabcut和Snake相融合的单细胞图像分割算法来精确定位和提取单细胞轮廓,实现单细胞的形变分析。首先,本文在图像分割之前引入Perona-Malik模型,增强图像边缘的同时减弱噪声,使定位更加准确。其次,利用Canny和Snake模型获得Grabcut初始化矩形框。最后,通过Grabcut算法实时精确地提取单细胞轮廓。实验结果表明:本文算法结合了Snake算法和Grabcut算法的优点,在无人工交互的条件下,细胞轮廓平均正确分割率达到93.7%,能够满足医学单细胞分析的要求。     

哺乳动物的细胞图谱被浙大科学家破解了

正2018年2月23日,《细胞》杂志发表了郭国骥团队的最新研究成果。课题组自主开发了一套完全国产化的Microwell-seq高通量单细胞测序平台,对来自小白鼠近50种器官组织的40余万个细胞进行了系统性的单细胞转录组分析,绘制了世界上第一张哺乳动物细胞图谱。一直以来,生命科学的研究主要基于群体细胞水平的分析,近几年所涌现的单细胞组学技术,使我们能够从单个细胞的水平上更为精确地解析细胞的分化、     

单细胞生命体的系统工作原理是什么?

世界上许多的单细胞生命体以高效率和高准确性在运行着.比如一个巨噬细胞可以实时地动态追踪一个细菌,说明这种单细胞生物的感知器和控制器都是异常精密和发达的.人类目前尚未了解单细胞生命体的运行规律.破译这一科学问题,将对仿生机器人、新的系统调控原理、控制理论、蛋白质网络、新药研发、细胞衰老等众多领域都具有重大的价值.     

我国单细胞技术发展态势分析

[目的/意义]近年来,我国单细胞技术发展迅速,取得了许多突破性创新成果.全面了解我国单细胞技术发展态势,能为国家在单细胞技术领域的发展布局和战略规划提供参考.[方法/过程]通过科学计量与基金分析相结合的方法,对我国2009-2019年间单细胞技术相关的研究论文、专利和国家自然科学基金项目数据进行分析,系统呈现我国单细胞...     

应用单细胞凝胶电泳技术测定农药对蚯蚓的DNA损伤

探讨采用当前国际上较先进的ＤＮＡ损伤检测技术－单细胞凝胶电泳技术,来检测农药对蚯蚓ＤＮＡ的损伤,由于蚯蚓是陆生生物与土壤生物之间传递污染物的桥梁,能很好地指示土壤环境的变化,是评价农药对生态环境安全性的一项重要指标。尝试建立蚯蚓的单细胞凝胶电泳来评价农药对生态环境的影响,结果表明两种新型农药对蚯蚓的ＤＮＡ均有损伤作用。认为蚯蚓的单细胞凝胶电泳技术能敏感地农药对细胞ＤＮＡ的损伤,并可作为农药对土壤污     

CRISPR/Cas系统在谱系追踪中的应用

CRISPR/Cas系统是细菌和古生菌的自适应免疫系统,其对基因组高效精准的编辑,极大地推动了发育生物学、表观遗传学、药物开发、疾病治疗等多个学科和研究领域的发展.CRISPR/Cas9系统诱导基因组DNA产生双链断裂,以非同源末端连接(non-homologous end joining,NHEJ)的方式进行修复,因此会在剪切位置随机地引入短的插入和删除(insertions and deletions,indels).这些引入的indels作为区分细胞的标签,被称为条形码.细胞条形码技术已经被用于谱系追踪、基因组功能筛选等.而测序技术的飞速发展和成本的大幅度降低以及单细胞转录组测序技术的出现,可以在时间和空间层面同时对数百万个单细胞进行谱系追踪,记录细胞活动.本综述讨论了CRISPR/Cas系统的工作原理、细胞条形码技术和单细胞测序技术(scRNA-seq),以及两者结合产生的单细胞谱系追踪技术.     

微流控芯片在单细胞捕获中的应用

 单细胞捕获是单细胞水平研究的前提和重要组成部分。微流控芯片通常具有与细胞尺寸相当的微通道结构,并能操控纳升至皮升级的极小体积流体,非常适用于高通量的单细胞捕获,加上微流控芯片能够将其他多种操作单元集成在一起,为单细胞分析提供了一种效率高、消耗低的研究平台。概述并对比了多种涉及流体力学、光、电、磁、声等领域的微流控单细胞捕获技术的原理和应用,展望了其未来的研究方向。     

西昌农科所小麦育种经验与方法

西昌农科所小麦育种工作经过几代人长期深入细致地研究,育成了一系列小麦品种,不论在育种途径、育种方法上都取得了显著的成就。本文仅就西昌农科所在小麦育种上取得的经验和方法做出总结,以供参考。     

紫外线-B增强下SNP、AsA对铜绿微囊藻保护作用

在UV-B辐射下,培养群体和单细胞的铜绿微囊藻,研究了外源的SNP(硝普钠,NO供体)、AsA(抗坏血酸)对铜绿微囊藻可溶性蛋白质含量、抗氧化保护酶活性的影响.实验结果表明:随着UV-B辐射的增强,群体和单细胞微囊藻的可溶性蛋白质含量先上升后下降,POD(过氧化物酶)、SOD(超氧化物歧化酶)活性也呈现先上升后下降趋势.在经过2 h照射后,抗氧化酶的活性都大于对照所发生的变化,而群体的抗氧化酶始终保持着比单细胞更高的活性,这说明群体比单细胞更能耐受UV-B胁迫.同时SNP处理组所测得的数据均比对照组和AsA处理组大,这说明SNP能更好地协助铜绿微囊藻耐受UV-B辐射.     

澄江动物群:生命爆炸之谜

据古生物学家的研究,在地球形成的46亿年历史长河中,最早的生命遗迹出现在大约45亿年前,它们只是一些最简单的单细胞原核生物或细菌之类的可疑痕迹。这种状态持续了30余亿年,生命的遗迹一直没有太大的变化和演进。尽管近数十年来,世界多国的古生物学家不断地努力寻找,发现了越来越多,也越来越早的生命留下的痕迹,但仍然是以单细胞原     

基于改进的大间隔最近邻胰腺单细胞分类方法

【目的】细胞类型鉴定是单细胞RNA测序的关键步骤之一，存在单细胞RNA测序数据分类准确率较低及各细胞类型距离特征度量不足的问题。【方法】提出一种基于多相似性损失函数(Multi Similarity Loss, MSL)的大间隔最近邻(Large Margin Nearest Neighbor, LMNN)单细胞分类方法。多相似性损失从多个角度衡量相似性，解决了LMNN算法的三元组损失函数训练样本较小时样本对之间关系利用率不高的问题，从而提升单细胞分类效果。【结果】在胰腺单细胞数据集baron＿human和segerstolpe上的实验表明，基于MSL-LMNN的分类准确率高于主要度量学习方法，而且与随机森林结合的准确率达到0.96,较现有单细胞分类方法有所提升。【结论】提出的MSL-LMNN能够准确有效地识别胰腺单细胞测序数据细胞类型，具有一定的应用价值。     

单细胞RNA测序数据分析方法研究进展

[目的]综述当前单细胞RNA测序数据分析的关键流程和环节,介绍完成不同分析任务所需的代表性方法及流行的工具.[方法]通过调查文献调研,总结了当前单细胞RNA测序数据分析的流程和代表性工具.[结果]许多针对单细胞RNA测序数据的分析流程和工具被陆续开发出来,用于从海量数据中发掘生物学知识,进而揭示复杂疾病或表型背后潜在的分子机制.[结论]单细胞RNA测序在生命科学研究中扮演了极为重要的角色,良好的数据分析策略是决定能否有效揭示单细胞表达谱数据背后蕴含生物学信息的关键环节.目前单细胞RNA测序数据分析步骤和工具方法繁多,研究者应根据实际场景选择合适准确的分析方法与工具.     

一种基于集成学习策略的单细胞转录组数据集成分类算法

针对单细胞转录组数据上细胞分类准确率较低的问题, 提出一种新的细胞集成分类算法. 该方法能充分利用不同分类模型的优点, 降低单细胞数据的分类误差. 分别在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据和三阴性乳腺癌单细胞测序数据两个不同数据集上进行实验验证, 实验结果表明， 由集成算法划分的细胞分类更清晰准确, 验证了该算法的有效性.