Igenebook的博客

细胞通讯分析基于单细胞转录组数据，通过整合细胞亚群基因表达与配体-受体（L-R）数据库，解析L-R互作模式，推断细胞间潜在作用关系，揭示生理调控机制及疾病状态下的异常变化。

科研常用小工具单细胞比率可视化 - 教程来啦~

本文主要介绍了单细胞标记的marker基因数据库 Cell Marker2.0，包括其优势、使用方法、在线分析工具及数据下载功能等具体使用指南，希望可以为您的单细胞研究提供有力支持。

最终，对测序后的文库进行生物信息学分析，良好的单细胞CUT&Tag数据特征表现为理想的细胞捕获量、有着与核小体分布一致的规律，包括单核小体、双核小体和三核小体的捕获、在每个细胞中捕获的unique fragments数量应足够多、有较好的分群效果能够区别不同的细胞类型、能够揭示细胞状态的多样性等。传统的CUT&Tag通常是在大量细胞中进行实验，可能掩盖了细胞间的异质性，虽然CUT&Tag理论上也可以实现单个细胞层面的解析，但是由于通量的限制和实验操作的难度也并未得到很好的推广和应用。

单细胞CUT&Tag技术能够在单细胞水平探测蛋白-DNA相互作用，深入分析基因调控和染色质重塑在细胞命运决定及疾病发展中的作用。然而，目前相关研究主要集中在技术研究，关于生物学问题的研究仍较少。本期，我们详细解读了一篇2024年发表的关于发育的scCUT&Tag+scRNA-seq文章，不论是实验室设计、研究思路还是分析方法都值得参考。该研究发表在国际杂志Nature Neuroscience（IF=21.2）上，题为“Single-cell epigenomic reconstruct

通过ATAC-Seq和ChIP-Seq技术，揭示了在淋巴瘤细胞中CDK9抑制剂（CDK9i）通过染色质可及性的双向改变诱导表观遗传重塑，抑制启动子激活，并导致超级增强子景观的持续重编程，并且发现超级增强子驱动的选择癌基因的恢复可能有助于对CDK9i的抗性。