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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 2026-03-09AbMole| 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。 研究人员通过构建gRNA 文库进行CRISPR-Cas9 筛选，并在筛选的结果中，将 ABCG2 作为潜在的衣康酸输出体进行进一步研究。 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。 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
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 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。 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。 PMID: 34302920 接下来，我们重点关注CD4⁺T细胞。首先来看尚未确定的第3、4、7、9簇细胞。 因此，我们可以初步判断：第3簇和第4簇倾向于CD4⁺T细胞，第9簇倾向于CD8⁺T细胞，而第7簇的分类暂时还不能确定。
89710编辑于 2025-02-22 - 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）
辅助性T细胞：主要通过信号传导支持其他免疫细胞的功能。根据它们分泌的细胞因子不同，可以分为多个亚型(Th1，Th2，Th9，Th17，Th22，Tfh)，每种亚型在免疫应答中发挥不同的作用。 ./9-CD4+T/")setwd("./9-CD4+T")sce <- qread("sub_data_cd4+T.qs")DimPlot(sce)table(sce@meta.data$RNA_snn_res .2)# 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 421 410 408 390 379 第7-9、12、18簇可能为Naïve CD4⁺ T细胞，因其标志物为CCR7、SELL。第10簇可归类为Treg细胞，因为其高表达FOXP3、CTLA4、IKZF2。 的基因表达量情况来人工审查单细胞亚群名字celltype[celltype$ClusterID %in% c(7:9,12,18 ),2]='Naive T'celltype[celltype$ClusterID
2K00编辑于 2025-03-23 - 来自专栏生信修炼手册
Euk-mPLOC:预测真核生物蛋白的亚细胞定位
对于蛋白质功能研究而言，亚细胞定位是非常重要的分析内容。蛋白质在细胞中是流动的，所以一个蛋白可以具有一个到多个的亚细胞定位信息。 比如转录因子等蛋白，其亚细胞定位是动态变化的，在不同亚细胞中产生不同的细胞功能。 了解蛋白质的亚细胞定位信息，可以对预测其生物学功能提供帮助。 Euk-mPLOC是一个在线软件，可以预测真核生物蛋白的亚细胞定位。 网址如下 http://www.csbio.sjtu.edu.cn/bioinf/euk-multi-2/ 将亚细胞定位分成了以下22种不同区域 Acrosome Cell wall Centriole 对于每条输入的蛋白序列，都会给出预测到的多个亚细胞定位信息。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
2.7K30发布于 2020-05-08 - 来自专栏生物信息云
单细胞专题 | 9.如何人工注释单细胞类群？
单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵 单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入 单细胞专题 | 7.单细胞下游分析——常规分析流程案例一 单细胞专题 | 8.单细胞类型注释之SingleR包详解 1.细胞类型的marker基因 单细胞人工注释依赖于marker gene的调查，简单来说，就是收集各种细胞类型的标志物 ，根据标志物在不同细胞亚群中的表达来判断细胞类型。 ，因为这个类群是很确定的癌细胞。
8.7K21编辑于 2022-12-16 - 来自专栏生物信息云
scGHOST:鉴定单细胞3D基因组亚区室
scGHOST，这是一种使用带约束随机游走采样的图嵌入技术的单细胞亚区注释方法。 scGHOST在单细胞Hi-C数据和由单细胞3D基因组成像推导出的接触图中的应用，证明了其能可靠地识别单细胞亚区，为核亚区的细胞间变异性提供了见解。 通过使用来自复杂组织的单细胞Hi-C数据，scGHOST识别出与各种细胞类型和发育阶段中的基因转录相关的细胞类型特异性或等位基因特异性亚区，这表明了单细胞亚区的功能意义。 scGHOST是一种在广泛生物背景下注释单细胞3D基因组亚区的有效方法。 Nat Methods(2024). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02230-9----
64510编辑于 2024-05-06 - 来自专栏文献分享及代码学习
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现9
单细胞数据复现-肺癌文章代码复现1https://cloud.tencent.com/developer/article/1992648单细胞数据复现-肺癌文章代码复现2https://cloud.tencent.com /developer/article/1995619单细胞数据复现-肺癌文章代码复现3https://cloud.tencent.com/developer/article/1996043单细胞数据复现 /developer/article/2008487单细胞数据复现-肺癌文章代码复现6https://cloud.tencent.com/developer/article/2008704单细胞数据复现 /results", width = 10, height = 9, units = "cm")CXCL9 <- read_excel("Quantification_CXCL9.xlsx")CXCL9 因此对上面的一系列的流程结果进行总结，可以发现是首先流程性的分析，然后开始对注释后的亚群进行了精细的分析，将不同的细胞类群叶放到脚本里面进行分析。
1.1K40编辑于 2022-07-11 - 来自专栏单细胞天地
OSCA单细胞数据分析笔记9—Clustering
clust <- igraph::cluster_walktrap(g)$membership table(clust) #clust # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 clust.5 <- igraph::cluster_walktrap(g.5)$membership table(clust.5) # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 18 19 20 21 22 #523 302 125 45 172 573 249 439 293 95 772 142 38 18 62 38 30 16 15 9 .50 <- igraph::cluster_walktrap(g.50)$membership table(clust.50) # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 second=NNGraphParam(k=5) #5个最近邻居 ) ) table(kgraph.clusters) # 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2.7K21发布于 2021-07-02 - 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 - 来自专栏单细胞天地
单细胞分析十八般武艺9：DoubletFinder
Doublets及其形成的原因 单细胞测序期望每个barcode标签下只有一个真实的细胞，但是实际数据中会有两个或多个细胞共用一个barcode的情况，业内称之为doublets或multiplets 填充液滴的概率会随着输入细胞浓度升高而增加。 T细胞和B细胞的marker基因。 DoubletFinder简介 分析原理 依据单细胞表达矩阵建立的低维空间中，表达特征相似的细胞彼此之间距离更近。 需要注意的是DoubletFinder对相同细胞类型构成的doublets不敏感，因为这些细胞在表达特征上与真实的单细胞没有明显的差异。 分析流程 ?
13.3K68发布于 2021-05-18 - 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 10x Genomics单细胞转录组测序，结果共获得60,459 个细胞的表达谱数据，成功鉴定出肿瘤细胞、内皮细胞、T细胞等9种细胞类型。 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 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
R中单细胞RNA-seq分析教程 (9)
seurat_ref, group.by="celltype") plot3 <- FeaturePlot(seurat_ref, c("SOX2","DCX","FOXG1","EMX1","DLX2","LHX9" 基于细胞簇的转录组相似性分析 可以将查询数据集中每个细胞群体的转录组特征与参考数据集中不同细胞类型的转录组特征进行比较。 通过这种比较，查询数据中的细胞簇可以被归类为参考数据集中转录组特征最相似的细胞类型。 首先，需要分别计算参考数据集中每种注释细胞类型和查询数据集中每个细胞簇的平均转录组特征。 比如查询数据里的不少细胞簇，像被标注为“Dorsal telen. IP”的那个细胞簇，就和参考数据中的“Cortical IP”细胞类型，有着最高的相似度。
35310编辑于 2025-02-18 - 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。 我们使用基于CRISPR-Cas9的内源性标记技术来生成一个HEK293T人类细胞系文库，该文库表达覆盖所有主要亚细胞区室（包括无膜细胞器）的表位标记标志物。 9,10,38 Para_03 我们的基于IP的策略扩展了用于蛋白质组范围的亚细胞定位表征的方法集合。 一项专注于线粒体蛋白质组的分析揭示了我们注释的高度精确性和召回率。 Method details 方法细节 Cell culture & CRISPR/Cas9 engineering 细胞培养 & CRISPR/Cas9 工程 Cell culture Para_01 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 - 来自专栏新智元
【Nature Methods】 2016 最值得关注的 8 大技术
Photonics 9, 572–576, 2015; Nano Lett. 15, 5647–5652, 2015），这类探针有非常窄的色谱，因而彼此区分比较容易。 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 - 来自专栏单细胞学习小组
day9 二次分群和细胞周期
二次分群输入数据并指定感兴趣的细胞这里我选择CD8T细胞rm(list = ls())library(Seurat)library(dplyr)load(".. "Phase")p2 = VlnPlot(ch2,"G2M.Score",group.by = "Phase")wrap_plots(p1,p2,nrow = 1) & ylim(-0.5,1)去除细胞周期的影响如果是大多数点都集中在 0点附近的，就可以不用去除细胞周期的影响！ ob1对象1### 不考虑细胞周期f = "ob1.Rdata"if(! 0.5) %>% RunUMAP(dims = 1:15) %>% RunTSNE(dims = 1:15) save(ob1,file = f)}load(f)ob2对象2### 考虑细胞周期
25010编辑于 2024-07-01
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