单细胞技术

摘要：2022年10月《Nature Biotechnology》发表了一篇空间转录组（ST）技术的综述文章，详细描述了现有的ST技术及其发展方向。

摘要：该文章总结了当前已报道的时空组学技术的优缺点，描述了该类技术在肿瘤发病机制的应用进展，阐明了时空组学技术在包括病理检测应用等在内的精准医学领域中的革命性意义，同时也指出了临床数据计算所面临的挑战。

摘要：2022年10月，《Nucleic Acids Research》发表了一种名为EmAtlas的数据库，收集了最全面的多组学数据，并提供了多尺度工具来探索哺乳动物胚胎发生过程中的时空动态。

摘要：《Nucleic Acids Research》发表了一个准确且通用的深度学习框架：DeepST，用于识别空间域。

摘要：来自美国研究团队在《Computational and structural biotechnology journal》上发布了一个用于表达数据的开源和可视化分析平台：OmicsView。

摘要：近日，《Trends in Genetics》发表了一篇综述文章，描述了通过综合多组学方法获得的四种相关复杂疾病的最新进展。

摘要：近日，《Scientific Reports》发表了一种名为 RISynG的新型多组学聚类算法，可有效识别癌症亚型，并通过基准测试证明了RISynG优于该领域的其他方法。

摘要：比利时鲁汶VIB癌症生物学中心的研究人员，利用包括Stereo-seq等在内的scRNA-seq空间转录组测序联合分析方法，在黑色素瘤中鉴定出一群数量有限但能有效支持肿瘤生长的致瘤细胞群，为开发黑色素瘤的早期检测以及制定治疗措施提供帮助。该研究成果于北京时间9月21日晚发表在Nature上。

摘要：《Nature Reviews Cancer》发表了一篇综述文章，全面回顾了利用大数据推进癌症研究和治疗的技术现状和未来挑战，其中包含超实用的癌症研究数据库分析平台研究策略等信息。

摘要：近日，Nature子刊《Laboratory Investigation》发表了一篇高通量蛋白组的mini-review，概述了高通量蛋白质组学技术统计和算法的进展。