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编者按 虽然单细胞技术极大地促进了人们对人类脑细胞类型和功能的理解，但需要包括大量供体和多个大脑区域的研究来扩展人们对脑细胞异质性的理解。 整合图谱水平的单细胞数据提供了一个机会来揭示罕见的细胞类型和跨脑区域的细胞异质性。 2024年8月2日，广州实验室苗智超、中山大学刘胜共同通讯在 Nature Medicine （IF=58.7） 在线发表题为 “ A brain cell atlas integrating single-cell transcriptomes across human brain regions ” 的研究论文， 该研究报道了一个 整合人类大脑区域单细胞转录组的脑细胞图谱。 在这里，研究人员展示了脑细胞图谱，这是一个全面的脑细胞参考图谱，通过收集来自70个人类和103个小鼠大脑研究的单细胞数据，这些数据贯穿了大脑区域的主要发育阶段，涵盖了来自健康和病变组织的2630多万个细胞或细胞核。使用基于机器学习的算法，
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