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张小明 2026/1/11 16:26:09
提供网站建设教程的网站,宠物出售的网站怎么做,东莞 外贸网站设计,网页转发到WordPress作者#xff0c;Evil Genius 贝纳基因听过么#xff1f;我之前是没听过#xff0c;2012年成立的公司。 如今公司已经从十几人发展到现在的国家高新企业。 目前这个公司也在招聘#xff0c;大家如果有兴趣#xff0c;可以参加一下社招校招#xff5c;贝纳科技12月热…作者Evil Genius贝纳基因听过么我之前是没听过2012年成立的公司。如今公司已经从十几人发展到现在的国家高新企业。目前这个公司也在招聘大家如果有兴趣可以参加一下社招校招贝纳科技12月热招销售、研发岗、产品经理。这个经历让我想起了诺禾2011年李瑞强董事长也是这样的经历从十几人的小公司发展到如今的上市公司可见大公司都是从小公司发展而来不知道大家自己有没有眼光看出现在的小公司哪些是潜力股。做科服做生信分析做培训永远是低端也就混口饭吃不可持续没有好的环境土壤且无法规避盗版等问题而且无论定价如何永远有人觉得贵不合适一家公司想要发展壮大必须有产品比如说单细胞想做单细胞必须用10X的产品 测序得到单细胞数据、矩阵这个过程是逃不开的花钱也是必须的只有这样才能脱离低端向上发展也足可见工业的重要性。5000块钱可以学到分析单细胞空间的所有技能凭借这个这个技能可以找到一份生物信息的工作大部分人觉得有点贵但是5000块钱一个单细胞样本都做不起大家还不得不做且大家获取单细胞数据个人能力提升很有限整个样本处理到拿到数据的过程大家作为客户几乎是接触不到的这可能是做企业必须做产品必须规模化的核心逻辑。今天我们汇总一下关于visium的通讯分析。在2025年单细胞空间系列课程中提到过通讯分析主要是以下两种策略。进行细胞通讯Cell-Cell Communication, CCI分析时由于每个 spot 通常包含多个细胞约1–10个因此需要结合空间邻近性和配体-受体Ligand-Receptor, L-R互作数据库来推断潜在的细胞间相互作用。一、基于距离的通讯分析Distance-based CCI核心思想细胞之间的通讯强度随空间距离增加而减弱尤其适用于分泌型信号如细胞因子、生长因子等。典型工具COMMOTCOMMOT 利用 配体-受体对的空间分布 和 扩散模型 来估计信号从“源细胞”到“靶细胞”的流动方向与强度。支持整合 Visium HD 或普通 Visium 的 spot-level 表达数据。可识别主导信号流的细胞类型即主要的信号发送者或接收者。适用于分析 可溶性因子介导的长程通讯。✅ 优势考虑了信号分子的物理扩散特性更贴近生物学现实。❌ 局限依赖于高质量的 L-R 数据库对非分泌型膜结合型信号建模能力有限。参考文献二、基于邻域的通讯分析Neighborhood-based CCI核心思想仅在空间上相邻或共定位的细胞之间才可能发生有效通讯特别适合膜结合型 L-R 对如 Notch-Delta。常用方法CellChat推荐虽最初为单细胞设计但可结合 Visium 的 spot 注释如通过 Seurat 或 SPOTlight 推断的细胞类型比例 进行空间通讯分析。利用 CellChatDB含多亚基复合物、辅助因子、抑制/激活信号比其他工具更全面。实证研究表明CellChat 在区分空间相邻 vs. 遥远细胞的通讯强度方面表现最优优于 CellPhoneDB、iTALK 等。可输出通讯网络、信号通路聚类、关键信号源/靶点识别。CellPhoneDB也支持多亚基 L-R 复合物。在空间数据中表现良好但推断的互作数量较多Top 交互的特异性略低于 CellChat。通常需配合空间邻域定义如取每个 spot 的 K 近邻 spots 构建“生态位”。NicheNet / cellcall / scMLnet 等这些工具侧重于 配体 → 受体 → 下游靶基因/TF 的调控链路适合机制深入挖掘。需要额外整合单细胞参考图谱以解卷积 Visium spot 的细胞组成。邻域定义策略关键步骤对每个 spot定义其 空间邻域如欧氏距离最近的 6–10 个 spots或固定半径内的 spots。计算邻域内细胞类型的组成可通过反卷积获得。仅在邻域内计算 L-R 互作概率避免远距离虚假信号。✅ 优势符合“接触依赖型”通讯的生物学逻辑计算效率高。❌ 局限可能遗漏长程信号依赖准确的细胞类型注释或反卷积结果。参考文献综合结论邻域依赖型与距离依赖型CCI 分析可同时开展、互为补充。二者结果共同揭示特定细胞互作是更倾向于通过直接接触发生还是通过远距离分泌信号介导。这种整合策略有助于全面解析组织微环境中细胞通讯的空间模式与作用机制。生活很好有你更好。
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