CNS 科研高质量图形鉴赏（三）

引言

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继续科研绘图高质量图形鉴赏的系列三，话不多说，直接开干。让我们开始学习大佬们的优秀作品吧。
human sensory neurons organoid

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2024 年 11 月 12 日，北京师范大学吴倩课题组与广东省智能科学与技术研究院张旭院士课题组， 新基石研究员王晓群课题组合作，在Cell 杂志上发表了题为Decoding transcriptional identity in developing human sensory neurons and organoid modeling的研究论文。研究团队深入解析了人类背根神经节发育过程中调控多种感觉神经元分化的多层级信号通路，建立人类 DRG 类器官模型，并利用该模型对调控感觉神经元谱系发育的转录因子进行验证。此外，该研究还发现了一种人类特有的伤害感受器细胞亚型，并在人 DRG 类器官中复现了该类细胞的发育和功能。– 吴倩课题组与合作者在《Cell》发文，揭示人类背根神经节发育转录调控机制并构建人类背根神经节类器官

human cerebellar development

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2023 年 11 月 22 日，北京师范大学吴倩课题组与钟穗娟课题组在Nature Communications杂志上发表了题为 “Single-cell epigenomics and spatiotemporal transcriptomics reveal human cerebellar development” 的文章。研究人员联合空间转录组及单细胞转录组、表观遗传组学系统深入地揭示了人类小脑在胚胎发育时期细胞转录组的时空动态变化、细胞类型特点和不同干细胞细胞谱系发育轨迹的时空特征，为深入了解小脑的空间和功能复杂性奠定重要基础。– 人脑发育机制研究团队在《Nature Communications》发文揭示人类小脑发育的干细胞多样性和分化调控机制

human brain organoids

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2022 年 10 月 5 日，瑞士巴塞尔联邦理工学院 Barbara Treutlein 研究组、Zhisong He 研究组以及巴塞尔分子与临床眼科研究所 J. Gray Camp 研究组合作发文题为 Inferring and perturbing cell fate regulomes in human brain organoids，通过建立整合了多组学数据和转录因子结合位点预测的 Pando 分析框架，从而实现了对于脑类器官全面的基因调控网络的描述。 — Nature ｜人脑类器官细胞命运调控组

human neural organoid systems

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发表在国际杂志Nature Neuroscience上题为 “Single-cell epigenomic reconstruction of developmental trajectories from pluripotency in human neural organoid systems” 的研究报告中，来自苏黎世联邦理工学院的科研团队，通过研究人类大脑和源自多能干细胞的视网膜类器官，深入探索了塑造单一细胞发育路径的独特表观遗传学过程，为理解人类细胞命运的决定机制提供了新视角。– 干细胞、类器官与表观遗传学的交响曲！Nat Neurosci ｜科学家揭示调控细胞命运的关键“开关”

METI: integrating cell morphology and spatial transcriptomics

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埃默里大学（Emory University）的胡健团队与得克萨斯大学 MD Anderson 肿瘤医院的王凌华团队在Nature Communications上发表论文 METI: Deep profiling of tumor ecosystems by integrating cell morphology and spatial transcriptomics，介绍了一种新的空间转录组数据分析框架。METI 是一种机器学习方法，它通过整合空间基因表达数据和病理学组织学特征，系统性地分析肿瘤生态系统。该方法结合了从先验知识中获得的基因表达和细胞形态学特征，能够准确识别并标注肿瘤细胞、免疫细胞及其亚群。METI 以空间转录组数据作为输入，包括基因的空间表达矩阵、对应的 H&E 染色组织切片图像，以及每个点位的 X,Y 坐标。它结合图像分割和基因表达的方法识别细胞类型，并整合两者结果以减少单一方法的误差。– Nat Commun：通过整合细胞形态学和空间转录组学深度剖析肿瘤生态系统

Open-ST

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2024 年 6 月 25 日，在 Cell（IF：45.5） 期刊发表了一篇名为 《Open-ST: High-resolution spatial transcriptomics in 3D》 的文章，该篇文章报道了一种新的三维高分辨率空间转录组学技术——Open-ST，Open-ST 是一个基于测序的、开源的实验和计算资源，旨在为研究组织在二维（2D）和三维（3D）条件下的分子组织情况提供解决方案的技术。 这项资源结合了实验技术和计算方法，使得研究人员能够更容易地获取和分析空间转录组数据。该技术由柏林医学系统生物学研究所（BIMSB）的 Nikolaus Rajewsky 和 Nikos Karaiskos 团队开发。– 2024 年空间转录组热点技术大盘点

结尾

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路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
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