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引言 细胞间通信是维持生物体内稳态以及实现复杂生物过程的核心机制之一。 细胞通过分泌和接收化学信号,与周围的细胞进行交流,从而协调发育、免疫反应、组织修复等关键生理过程 。近年来,单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)和空间转录组学(spatial transcriptomics, ST)技术的发展,为研究者提供了在单细胞水平上解析细胞间通信的前所未有的机会。这些技术能够同时检测成千上万个基因的表达,生成具有高维度的基因表达模式,从中提取与疾病状态、空间位置和时间轴相关的特定基因模块。然而,如何有效整合这些高维度数据,并在此基础上推断出驱动生物过程的细胞间通信流,仍然是一个重大的挑战。 在这个背景下,8月26日 Nature Methods 的研究报道“ Inferring pattern-driving intercellular flows from single-cell and spatial transcriptomics ”,提
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