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【辰辉创聚生物】蛋白质组学：裂解化学、机械破碎与分馏策略在蛋白提取中的分子机制解析
蛋白提取的本质并非单纯的物理破碎，而是在细胞结构崩解的瞬间，通过化学与热力学手段将蛋白质组的生化状态加以保存。 一、物理屏障的突破：机械破碎与能量控制对于培养细胞等结构相对脆弱的样本，温和的化学裂解即可实现有效提取。 通过引入特异性的磷酸酶或去乙酰化酶抑制剂，可以防止裂解后发生的体外修饰变化，从而确保检测结果反映真实的细胞状态。三、亚细胞分馏与空间信息富集细胞内部高度分区化，许多关键生物学过程发生在特定细胞器中。 亚细胞分馏技术通过降低样本复杂度，为低丰度蛋白的检测提供了有效途径。该策略的核心是差速离心。利用不同细胞器在重力场中的沉降特性，通过逐步提高离心力，可依次分离细胞核、线粒体及膜性组分。 分馏不仅提供空间定位信息，也在一定程度上提升了蛋白质组分析的灵敏度。四、复杂样本的特异性挑战不同生物基质对蛋白提取提出了差异化挑战。
10410编辑于 2026-03-09- 来自专栏单细胞
单细胞实战之亚细胞分群之CD4+T细胞分群——从入门到进阶(中级篇2）
该推文首发于公众号：单细胞天地上一讲在完成了从T/NK至CD4+T细胞流程实践后，在这一讲内容中我们将对CD4+T细胞进行亚群的细分。 差异基因结果；首先需要对常规的CD4+T细胞亚群具有一定了解，这些细胞亚群包括了：幼稚性T细胞，辅助性T细胞(THs)，记忆性T细胞和调节性T细胞(Treg)等细胞。 +细胞,第0,1,2,4,5,11,14簇可能是记忆性T细胞(Tcm)，第5簇可能是Th1细胞。 第1、2 簇可能为Th1细胞，因其特征性标志物包括TBX21(+)。第4、5、11簇可能为记忆性T细胞，因其表达ANXA1、GIMAP4、LEF1、TCF7。 第7-9、12、18簇可能为Naïve CD4⁺ T细胞，因其标志物为CCR7、SELL。第10簇可归类为Treg细胞，因为其高表达FOXP3、CTLA4、IKZF2。
2K00编辑于 2025-03-23 - 来自专栏单细胞
单细胞实战之亚细胞分群从TNK至CD4+T细胞——从入门到进阶(中级篇1）
两个映射工具 这四个初级部分的学习后，我们将正式进入中级篇，第一讲的主题是亚细胞分群。 严格来说，亚细胞分群其实更适合作为高级篇的内容，因为它涉及多个关键因素，包括基础生物学背景、技术流程熟练度，以及最新的研究进展。 然而，考虑到笔者自身的经验和技术水平有限，同时为了确保课程内容的有序推进(后续涉及到亚群的分析)，经过多番思考，最终还是决定将亚细胞分群归入中级篇进行讲解。当然，这仅是笔者的一家之言，未必绝对正确。 如果您有更佳的亚细胞分群流程，欢迎在推文下方留言交流。 ")setwd("..")本次内容完成了亚细胞分群从T/NK细胞至CD4+T细胞流程的实践流程，核心思想就是如何合理地进行细胞“清洗”，同时笔者也对内容做一定的总结。
89710编辑于 2025-02-22 - 来自专栏生物信息学
蛋白质亚细胞定位分析
大家晚上好，今天给大家带来的内容是蛋白质亚细胞定位分析，首先做一个简短的介绍。 亚细胞定位是指某种蛋白或某个基因表达产物在细胞内的具体存在部位，包括细胞核、细胞质和细胞膜等部位。 如果能利用生物信息学手段基于一些算法如机器学习等开发的方法进行亚细胞定位预测分析辅助于实验，这样就能省时省力节约成本。 这里以本生烟草为例，给大家介绍如何对感兴趣的很多个蛋白质进行亚细胞定位分析，分为公共平台数据和分析预测两部分。 较好的一点是，subcellular location列信息中还包括了亚细胞定位的文章出处。 最后，拿BUSCA预测结果与感兴趣蛋白的定位数据进行比较，主要为了： 1，看BUSCA工具亚细胞定位预测分析的可信度如何 2，整合感兴趣蛋白的亚细胞定位数据信息 参考BUSCA工具文章链接：https
4.3K10发布于 2020-04-14 - 来自专栏医学数据库百科
预测 lncRNA 亚细胞定位的网站
在整个基因转录翻译的过程当中，基因是在细胞核发生转录，然后出核到细胞质当中发生翻译。对 lncRNA 而言，由于lncRNA的功能主要还是通过影响其它基因来实现的。 如果在细胞核，就是参与转录调控了，经典的方式还是影响ceRNA的方式来进行调控；而如果在细胞质的话，那就参与转录后调控了，比如和mRNA形成互补双链来增加 mRNA 的稳定性。 老基因查询 如果我研究的基因是其他人已经研究很深入的基因了，一般都会有人去做其细胞定位的。 之前我们的介绍 ENCODE 数据库的时候，提到他们做了很多细胞、组织的测序结果，而在里面对于细胞系的测序结果。他们其实还分了细胞核测序以及细胞质测序的结果。 所以基于这个结果，我们就可以知道某一个基因/lncRNA 是在核表达还是在细胞质表达了。但是，这些ENCODE做了细胞系可能不全，只是其中代表性的几个。
3K10发布于 2020-06-03 - 来自专栏生物信息学
基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测
蛋白质是生命活动的主要承担者，也是组成人体一切细胞、组织的重要成分。研究表明，所有蛋白质有对应的亚细胞器，不同功能的蛋白质只有存在于特定的亚细胞器，才能正常发挥其作用。 因而寻找一种简单高效的方法对蛋白质亚细胞器进行定位，即获取其特定的亚细胞区间，对了解蛋白质的功能和性质，研究蛋白质之间的相互作用具有重要意义。 随着高通量测序时代的来临，大部分生物数据需要通过理化实验对其结构及功能进行注释，传统标注方法如细胞分馏、电子显微镜和荧光显微镜等，成本较高，且耗时费力，借助先进高效的计算机技术，基于统计预测或理论计算的方法从海量数据中挖掘出有效信息已成为了当今时代的迫切需要 氨基酸组成(AAC) 氨基酸组成是蛋白质亚细胞定位预测领域中最常用的统计学方法。 其中，FNi是第i类亚细胞区间预测错误的序列条数，TPi是第i类亚细胞区间预测正确的序列条数，M为亚细胞类别总数。
1K20发布于 2020-04-14 AbMole| BS3助力揭秘衣康酸转运体ABCG2抑制免疫抗菌能力
衣康酸是一种由免疫应答基因1(IRG1)对TCA循环中间产物顺乌头酸进行脱羧而合成的代谢产物，随后被转运到细胞质中，从而在巨噬细胞中发挥多种调节作用。然而，衣康酸从巨噬细胞中排出的机制仍不清楚。 随后研究人员敲除了THP-1 细胞和永生化小鼠骨髓衍生巨噬细胞（iBMDMs）中的 ABCG2/Abcg2。 LPS 激活的巨噬细胞中输出。 在本研究中，免疫荧光和细胞分馏分析等实验结果表明，ABCG2/Abcg2 KO或 ABCG2 ATP水解缺陷突变体的重组表达能促进 LPS 刺激的TFEB 核易位，促进溶酶体基因表达和溶酶体区室的形成。 最后，为了确定该研究结果与人类的相关性，研究人员使用人巨噬细胞进行验证，生化分析和亚细胞分馏分析等研究表明，在 LPS 激活的人巨噬细胞中，ABCG2 的表达与衣康酸的输出相关，阻断 ABCG2 可促进
12910编辑于 2025-12-23- 来自专栏生信学习111
单细胞4
GSM7306057_sample4_barcodes.tsv.gz"[11] "01_data/sample4/GSM7306057_sample4_features.tsv.gz"[12] "01_ 红细胞基因：在某些情况下，红细胞基因可能在特定类型的细胞（如红细胞）中高度表达，这可能会影响对其他细胞类型基因表达的分析。但是有些测量红细胞基因表达离群值太大或者太小那肯定不对，需要删除这样的。 sample5 sample6 687 622 683 686 677 674 画了核糖体，但是没有用这个，轻微的用了一下红细胞基因4 整合降维聚类分群整合 将高维数据映射到低维空间中聚类分群：聚类分群的目的是将相似的细胞聚集在一起，形成不同的细胞群体或亚群，这些群体可能代表不同的细胞类型或状态。 我理解的就是control中nk和其他细胞的差异基因，和treat和其他细胞之间的差异基因，他俩取交集就是无论在control和treat组中NK和其他细胞都有差异的基因，这个会叫NK和其他细胞的差异保守的基因
1K10编辑于 2024-06-23 方法更新---亚细胞分辨率空间转录组学的单细胞划分
作者，Evil Genius现在已经有了多个亚细胞精度的空间平台，例如10X HD、Stereo-seq、Slide-seq等，虽然大多数还是采用bin模式的分析方法，但我们更希望有细胞分割的方法来实现单细胞级别的空间分析 关于10X官方推出的HD细胞分割的方法，需要btf文件和专门的分析软件（Stardist）。但是国内没有btf。那么很多人就转向了bin2cell，但是实际效果有待进一步确认。 关于Stereo-seq，华大也推出了细胞分割的方法，目前看到了一篇文章是这么做的，分享文章在文献分享---人动脉粥样硬化斑块中三级淋巴样器官结构的单细胞空间转录组学研究（Stereo-seq）不过以上方法都是基于核分割 今日参考文献，实现亚细胞精度空间转录组的核扩展分割。知识积累现有的方法通常将SRT数据网格化为预定义的正方形，这对于准确捕捉细胞边界是不现实的。整合亚细胞SRT数据和细胞核染色图像来实现单细胞分割。
29220编辑于 2025-06-04- 来自专栏生信修炼手册
Euk-mPLOC:预测真核生物蛋白的亚细胞定位
对于蛋白质功能研究而言，亚细胞定位是非常重要的分析内容。蛋白质在细胞中是流动的，所以一个蛋白可以具有一个到多个的亚细胞定位信息。 比如转录因子等蛋白，其亚细胞定位是动态变化的，在不同亚细胞中产生不同的细胞功能。 了解蛋白质的亚细胞定位信息，可以对预测其生物学功能提供帮助。 Euk-mPLOC是一个在线软件，可以预测真核生物蛋白的亚细胞定位。 网址如下 http://www.csbio.sjtu.edu.cn/bioinf/euk-multi-2/ 将亚细胞定位分成了以下22种不同区域 Acrosome Cell wall Centriole 对于每条输入的蛋白序列，都会给出预测到的多个亚细胞定位信息。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
2.7K30发布于 2020-05-08 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞Seurat - 降维与细胞标记(4)
这些算法的目标是学习数据集中的底层结构，以便将相似的细胞放在低维空间中。因此，在上面确定的基于图的簇内分组在一起的细胞应该在这些降维图上共同定位。 特别是，这些方法旨在保留数据集中的局部距离（即确保具有非常相似的基因表达谱的细胞共定位），但通常不会保留更多的全局关系。 默认情况下，与所有其他细胞相比，它识别单个簇的阳性和阴性标记（在 ident.1 中指定）。 = c("NKG7", "PF4"), slot = "counts", log = TRUE) FeaturePlot(pbmc, features = c("MS4A1", "GNLY", "CD3E 在此数据集的情况下，可以使用规范标记轻松地将无偏聚类与已知细胞类型进行匹配： new.cluster.ids <- c("Naive CD4 T", "CD14+ Mono", "Memory CD4
70721编辑于 2024-03-12 - 来自专栏单细胞天地
干细胞样CD4+ T细胞判定及分析
，进行了CIBERSORT分析，两种组织来源都表达了静息CD4+记忆T细胞和单核细胞的基因，而激活的CD4+记忆T细胞和记忆B细胞仅见于主动脉炎。 单细胞分析结果 对分离CD4+ T细胞进行单细胞RNA-seq (scRNA-seq)研究，经过严格的质量控制，保留了680个CD4+ T细胞。 + T细胞(簇0)、tfh样T细胞(簇1)、cycling(簇2和4)和细胞毒性CD4+ T细胞(簇3)。 细胞轨迹从TCF1hi CD4+ T细胞开始，随后分为三个分支，其中两个分支发展为两种不同的效应细胞群——tfh样细胞和细胞毒性CD4+ T细胞，第三个分支产生cycling CD4+ T细胞 scTCR-seq CD4+ T细胞群具有干细胞样特征。
56110编辑于 2024-05-20 - 来自专栏生物信息云
scGHOST:鉴定单细胞3D基因组亚区室
然而，目前还没有对单细胞亚区区进行注释的方法，而这对于理解单细胞染色体的空间定位是很重要的。这里我们介绍一种新方法：scGHOST。 scGHOST，这是一种使用带约束随机游走采样的图嵌入技术的单细胞亚区注释方法。 scGHOST在单细胞Hi-C数据和由单细胞3D基因组成像推导出的接触图中的应用，证明了其能可靠地识别单细胞亚区，为核亚区的细胞间变异性提供了见解。 通过使用来自复杂组织的单细胞Hi-C数据，scGHOST识别出与各种细胞类型和发育阶段中的基因转录相关的细胞类型特异性或等位基因特异性亚区，这表明了单细胞亚区的功能意义。 scGHOST是一种在广泛生物背景下注释单细胞3D基因组亚区的有效方法。
64510编辑于 2024-05-06 - 来自专栏单细胞天地
国内首款亚细胞级微孔空间转录组芯片震撼发布！
国内首款亚细胞级微孔空间转录组芯片震撼发布！ 在组织的原始位置探索基因表达模式对于了解其中的细胞类型和功能非常重要,现有的空间转录组分析方法存在通量低或分辨率不足等局限。 百创智造自主研发的百创S1000空间芯片可在亚细胞分辨率水平上，检测完整组织切片中的原位基因表达信息，实现组织结构的精细解读。 空间转录组测序技术被《Nature Methods》评为2020年度技术以来，其相关技术呈指数级增长，在给定的预测期内，全球单细胞与空间转录组分析市场预计到2026年将达到约77亿美元。 就在今天，国内生物科技公司百迈客生物经过多年研发，正式发布了国内首款亚细胞级微孔空间转录组芯片：百创S1000 百创S1000可以让研究者们结合不同阶段图谱数据，获得全面的亚细胞级时空动态表达图谱，从而为疾病的诊断治疗及药物研发提供更有力的决策依据 中国科学院北京基因组研究所研究员 于军 中国农业科学院王晓武 研究员谈到，目前空间转录组测序技术应用在植物研究领域的主要障碍是植物有细胞壁，而现在的空间转录组透化试剂都是针对动物组织进行研发的，因此很多时候无法很好的将细胞中的
84940编辑于 2022-06-13 单细胞的细胞注释要进入AI（GTP-4）时代了吗？
GPT-4将有可能将手动细胞类型注释过程转换为全自动或半自动过程，人类专家可以提供可选的帮助，以微调GPT-4生成的注释。 通过评估GPT-4与手工注释的差异，发现GPT-4生成的细胞类型注释与人类专家生成的细胞类型注释之间存在高度的一致性。 首先，与其他细胞类型标注方法不同，GPT-4的训练库在很大程度上是未公开的，因此很难明确验证GPT-4生成标注的基础。对GPT-4生成的注释的质量和可靠性进行严格评估可能仍然需要一定的人力。 第三，scRNA-seq数据中的高水平噪声和不可靠的差异基因可能会对GPT-4的细胞类型注释产生负面影响。最后，在人工智能的情况下，主要依赖GPT-4进行细胞类型注释可能存在风险。 建议人类专家在进行下游分析之前确认GPT-4生成的细胞类型注释的有效性。
48210编辑于 2024-03-30- 来自专栏生信技能树
亚实性结节和磨玻璃结节肺腺癌单细胞水平的差异如何
最近在朋友圈看到两个还算是比较类似的单细胞文章： 2021年1月27日，亚实性结节(SSN)的肺腺癌 单细胞文章是：https://advances.sciencemag.org/content/7/5 亚实性结节(SSN)的肺腺癌 单细胞 ? of lung adenocarcinoma manifested as pulmonary subsolid nodules by single-cell RNA sequencing" 该研究利用单细胞测序技术全面揭示了影像学表现为亚实性结节 详见；https://mp.weixin.qq.com/s/4f-LbubSwmB4R3zcFcmakg 其单细胞数据集分别是： 磨玻璃结节的肺腺癌单细胞研究是：选取GGN-ADC和SADC组病人各5例进行 亚实性结节的肺腺癌单细胞研究是：对16名CT影像学表现为SSN的肺腺癌患者的手术切除样本进行单细胞转录组测序，同时整合已发表的6例癌旁样本(nLung)和9例进展性肺腺癌样本(mLUAD)的数据，共获得
90920发布于 2021-02-03 - 来自专栏生信菜鸟团
Cell：对亚细胞蛋白质组进行全局表征，发现许多蛋白质是通过其空间分布的变化而非丰度变化来调节的
可以在免疫沉淀（IP）、连续溶解或生化分馏后进一步测量整个区室的蛋白质组成。 分馏可用于纯化特定细胞器以进行深入分析，或者使用蛋白质相关性分析来表征来自给定样品的所有细胞区室。 (C)汇总结果：内源性标记支持94%的亚细胞定位注释(31个目标中有29个)。另见图S4。 图片说明 ◉ 图 S4。去孤儿化亚细胞定位——与图 4 相关 (A) 标签蛋白的蛋白质丰度。 ◉ （E）ACSL4、NCOA4和GPX4的亚细胞重塑评分（参见图5B）。◉ （F）在感染和未感染条件下，以NCOA4为中心的局部k-NN网络。所有自噬相关蛋白都被突出显示。 ACSL4、GPX4和NCOA4均表现出高亚细胞重塑评分（图6E），这表明感染后可能会调节多种铁死亡途径。 这种重塑并未伴随蛋白质丰度的变化（图S6E）。 Subcellular fractionation and whole cell extract preparation Para_01 为了粗略的细胞器亚分馏（"N/O/C"组分，参见正文和图1E），
68110编辑于 2025-02-27 - 来自专栏顶刊美图
跟着顶刊学习单细胞CD4T细胞功能基因集评分！
，今天卡卡继续带大家学习这篇推文中的CD4T细胞功能基因集评分。 往期推文如下：跟着顶刊学习单细胞CD8T细功能基因集评分！回复20250411获取本期数据的CD4T细胞功能基因集评分！ # 用于rescale函数##这里加载自己的CD8T细胞处理好的Seurat对象即可load("CD4_Obj.Rdata")CD4_Obj$seurat_clusters=as.factor(CD4_ Obj$seurat_clusters)加载CD4T细胞功能基因集library(scales)# 设置输出路径figurePath <- ". 后台回复20250411获取本期数据的CD4T细胞功能基因集评分！
34610编辑于 2025-04-11 - 来自专栏新智元
【Nature Methods】 2016 最值得关注的 8 大技术
最近由美国卫生国家研究院资助的4D Nucleome计划，是一项倡议，旨在结合这种专业技能并联合大型数据库来比对基因组结构，应用高分辨率成像并研究细胞核内区室。 蛋白定位亚细胞图谱（Subcellular maps） 系统绘制蛋白质在细胞中分布的方法也在不断发展。 ? 在早期的工作中，人们先进行细胞分馏，随后对蛋白质位置进行生化分析，这其中主要用了质谱方法（Cell 125，187-199，2006）。 在系统中使用Workhorse方法，如以抗体为基础的免疫组化方法，以产生亚细胞图谱。 虽然蛋白质位置的亚细胞地图会让我们看到前所未有的图像，但是蛋白质只是组成这种图像的为数不多的一种分子类型。然而，在对细胞的探索中，蛋白质图谱肯定是开始的地方。
1.4K80发布于 2018-03-14 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现4
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648 单细胞数据复现-肺癌文章代码复现2https://cloud.tencent.com /developer/article/1995619 单细胞数据复现-肺癌文章代码复现3https://cloud.tencent.com/developer/article/1996043 前面是主要对 epi细胞进行的基本的分析。 patient_id", dims = c(1,2)) DimPlot(epi_pca, reduction = "pca", group.by = "patient_id", dims = c(3,4) ", "SCGB3A2", "HLA-DRA", "CD74", "ADGRF5", "C16orf89", "FOLR1", "SELENBP1", "HLA-DRB1", "ID4", "MGP",
1.2K20编辑于 2022-05-18
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