CNS 科研高质量图形鉴赏（二）

引言

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科研绘图高质量图形鉴赏的系列二，我看第一期效果挺好，然后继续分享这个系列。让我们开始学习大佬们的优秀作品吧。
hdWGCNA

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hdWGCNA，这是一个全面的框架，用于分析高维转录组学数据中的共表达网络，如 单细胞和空间 RNA 测序(RNA-seq) 。hdWGCNA 提供网络推理、基因模块识别、基因富集分析、统计测试和数据可视化等功能。除了传统的单细胞 RNA-seq, hdWGCNA 能够使用长读单细胞数据进行同型水平的网络分析。我们利用自闭症谱系障碍和阿尔茨海默病大脑样本的数据展示了 hdWGCNA，确定了与疾病相关的共表达网络模块。hdWGCNA 与 Seurat 直接兼容，Seurat 是一个广泛使用的 R 包，用于单细胞和空间转录组学分析，我们通过分析包含近 100 万个细胞的数据集来证明 hdWGCNA 的可扩展性。– hdWGCNA 在空间转录组学中的作用

neural organoids

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近年来，神经类器官技术的出现为研究大脑提供了一种全新的工具——这些微型 “类大脑” 模型可以在实验室中重现人类大脑的关键特征，帮助研究人员揭示大脑发育、疾病发生机制，以及神经系统如何形成和运作。通过这些类器官，研究人员得以观察神经元如何连接、网络如何建立，甚至如何模仿某些神经疾病的病理过程。11 月 20 日 Nature 的研究报道 “An integrated transcriptomic cell atlas of human neural organoids” 深入探讨了神经类器官的最新进展，包括它们在基础研究和疾病模型中的应用，并展示这些“微型大脑”如何在推动神经科学领域的进步中发挥重要作用。从细胞图谱的构建到疾病模型的应用，类器官的研究正在不断拓展我们对人类大脑的理解，开创前所未有的研究可能性。– Nature | 人类神经类器官细胞图谱：揭开脑发育与疾病的关系

这篇文章配色值得学习！

COVID-19

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中国科学院生物物理研究所杨鹏远课题组和美国斯坦福大学 Mark M Davis 课题组合作在期刊 《Nature Cell Biology》 上发表了题为 “Single-cell epigenomic landscape of peripheral immune cells reveals establishment of trained immunity in individuals convalescing from COVID-19” 的研究论文。该研究通过单细胞 ATAC-seq 技术以及新开发的单细胞多组学 Ti-ATAC-seq 技术对表观基因组图谱和 TCR 图谱进行分析，发现康复者中单核细胞、B 细胞和 T 细胞免疫记忆的形成主要通过染色质可及性图谱的整体重构机制。– 项目文章|Nature Cell Biology—单细胞 ATAC-seq 技术助力绘制新冠康复者外周训练免疫形成的表观遗传多维图谱

mouse cerebral cortex

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哺乳动物的大脑皮层具有着无与伦比的细胞类型多样性，为了维持皮质正常的分层与行使功能，这些细胞类型是在一系列严格约束下产生的；此外，随着皮质的发育，大量细胞还会经历细胞状态的转换。因此，研究支配皮质细胞类型的产生和组织的分子机制存在难度。本研究中，作者采用单细胞 RNA 测序、单细胞 ATAC 测序以及空间转录组技术，单细胞多组学的结合生成了发育中的小鼠新皮质的综合图谱，绘制了整个小鼠皮质发生过程中所有细胞类型的发育轨迹，确定了伴随个体细胞类型谱系规范的纵向分子动力学，从而能够对异常皮质发生的机制进行探索。– 利用 10x Genomics 单细胞多组学技术绘制小鼠新皮质发育图谱

结尾

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路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
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