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研究揭示衰老和社会环境特征
美国亚利桑那州立大学Noah Snyder-Mackler利用灵长类动物大脑的多区域转录组分析,揭示了衰老和社会环境的特征。相关论文11月24日发表于《自然-神经科学》。
衰老伴随着一系列社会和生物变化,这些变化与行为、认知健康和对神经退行性疾病的易感性有关。为了解灵长类动物大脑衰老的轨迹,研究人员在恒河猴独特种群中生成了一个多区域批量(N=527个样本)和单核(N=24个样本)大脑转录数据集,包括15个大脑区域和两种性别。研究人员证明,与年龄相关的基因表达水平和变异发生在与神经功能、神经疾病相关的基因中,包括阿尔茨海默病。
此外,研究人员还发现,女性较高的社会地位与较年轻的相对转录年龄相关。该发现提出了社会环境与大脑衰老之间的联系,有助于深入了解人类行为、认知和健康的非人类灵长类动物模型中大脑衰老的生物机制。
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41593-022-01197-0
钙成像单次试验神经种群动态推理的深度学习框架
美国埃默里大学Chethan Pandarinath和芝加哥大学Matthew T. Kaufman搭建了基于子帧时间分辨率的钙成像单次试验神经种群动态推理的深度学习框架。相关论文11月24日发表于《自然-神经科学》。
研究人员描述了用于发现成像钙电位(RADICaL)的循环自编码器,这是一种深度学习方法,可以在群体水平上克服很多限制。RADICaL扩展了利用峰值活性动态的方法,并将其应用于反卷积钙信号,其统计和时间动态与电生理学记录的峰值截然不同。该方法结合了全新网络训练策略,利用双光子(2p)采样时间来恢复具有高时间精度的网络动态。
相较于以往方法,RADICaL能在合成测试中更准确地推断网络状态。在执行前肢完成任务的小鼠感觉运动区域2p的记录中,RADICaL推断的网络状态与行为单一的试验变化密切对应。即使在神经元数量大幅减少时,该方法也能保持高质量推断。
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41593-022-01189-0
《癌细胞》
科学家绘制肾癌瘤内和相关区域单细胞转录组图谱
英国韦尔科姆基金会桑格研究所Thomas J. Mitchell等研究人员绘制了肾癌瘤内和相关区域的单细胞转录组图谱。相关论文11月23日发表于《癌细胞》。
研究人员表示,肿瘤行为依赖于癌细胞的致癌特性及其多细胞的相互作用。为广泛了解微环境中的肿瘤行为依赖,研究人员报告了12名肾脏肿瘤患者的27万多个单细胞转录组和100个显微切割组织的全外显子,并用空间转录组学进行验证。这些组织取自肿瘤核心、肿瘤-正常界面、周围正常组织和外周血等多个区域。研究人员发现,CD8+T细胞克隆型的组织类型位置在很大程度上定义了它们的耗竭状态,而肿瘤内的空间异质性并不能很好解释体细胞异质性。根据单细胞RNA测序数据的新突变调用,研究人员能广泛推断基质细胞的克隆性并利用谱系追踪髓系细胞的发展。
研究人员报告了区分肿瘤细胞功能的6个保守元程序,发现上皮-间质转化元程序在肿瘤-正常界面高度富集,与表达IL1B的巨噬细胞共同定位,提供了潜在的治疗靶点。
相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.ccell.2022.11.001
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