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RSS订阅原创 病理沉积周围的细胞如何组成局部微环境？PCF细胞邻域分析的应用思路
更新于2026年11月13日识别病灶周围的细胞类型之后，神经退行性疾病研究还需要回答它们如何共同分布。两处病理区域即使具有相近的细胞比例，其组织方式也可能不同：部分细胞集中在沉积边缘，另一些细胞分布于更外侧，或与血管结构相邻。因而，描述局部微环境不仅需要统计“有哪些细胞”，还需要分析“哪些细胞经常共同出现，以及这种组合位于哪里”。PCF空间单细胞蛋白组可以在完成细胞表型识别后，进一步开展距离、邻近和邻域组成分析，为研究病理区域中的多细胞组织方式提供原位证据。
2026-11-13 09:51:24
281
原创 世界肺炎日｜肺炎恢复期：巨噬细胞重塑肺微环境、重建稳态
更新于2026年11月12日肺炎的发生发展不仅包括病原体感染和急性炎症反应，还涉及感染控制后的炎症消退与组织修复。肺泡巨噬细胞是维持肺部免疫稳态的重要细胞群，能够清除病原体、凋亡细胞及组织碎片，并参与局部炎症调控。然而，严重肺部感染可能导致原有组织驻留巨噬细胞大量受损，同时诱导外周单核细胞进入肺组织，形成具有不同功能状态的巨噬细胞群体。随着单细胞测序与空间组学技术的发展，研究者开始认识到，肺炎恢复过程并非简单的炎症细胞减少，而可能伴随巨噬细胞状态转换、局部细胞互作及肺组织空间微环境的重建。
2026-11-12 09:50:59
351
原创 EGFR与KRAS突变肺癌，为什么形成不同的免疫生态？
然而，随着肿瘤免疫研究的发展，研究者逐渐发现，驱动基因状态可能不仅影响恶性细胞自身，还与局部免疫细胞组成及免疫抑制相关特征存在联系。尤其是EGFR和KRAS突变肺癌，即使同属非小细胞肺癌，也可能形成不同的免疫细胞空间分布模式。研究发现，与野生型肿瘤相比，EGFR和KRAS突变肿瘤均具有不同程度的免疫细胞浸润减少，其中部分细胞毒性T细胞及抗原呈递相关细胞群的分布存在差异。已有研究揭示，EGFR与KRAS突变肺癌具有不同的免疫细胞组成及空间组织特征，为理解分子亚型与局部免疫微环境之间的关系提供了新的研究证据。
2026-11-11 09:40:20
203
原创 EGFR与KRAS突变肺癌，为什么形成不同的免疫生态？
然而，随着肿瘤免疫研究的发展，研究者逐渐发现，驱动基因状态可能不仅影响恶性细胞自身，还与局部免疫细胞组成及免疫抑制相关特征存在联系。尤其是EGFR和KRAS突变肺癌，即使同属非小细胞肺癌，也可能形成不同的免疫细胞空间分布模式。研究发现，与野生型肿瘤相比，EGFR和KRAS突变肿瘤均具有不同程度的免疫细胞浸润减少，其中部分细胞毒性T细胞及抗原呈递相关细胞群的分布存在差异。已有研究揭示，EGFR与KRAS突变肺癌具有不同的免疫细胞组成及空间组织特征，为理解分子亚型与局部免疫微环境之间的关系提供了新的研究证据。
2026-11-10 10:36:50
235
原创 肺癌从原位走向浸润，肿瘤边界发生了什么？
更新于2026年11月9日肺腺癌的发生发展通常经历不典型腺瘤样增生、原位腺癌、微浸润腺癌及浸润性腺癌等不同病理阶段。长期以来，研究者主要通过组织形态、驱动基因改变及细胞增殖特征理解这一过程。然而，恶性细胞从局限于原有组织结构转向浸润生长，并不只是肿瘤细胞自身发生变化，还涉及免疫细胞募集、基质重塑及局部细胞互作。随着单细胞测序和空间组学的发展，研究者逐渐发现，肿瘤边界可能具有不同于肿瘤中心的分子状态与细胞组成。
2026-11-09 09:42:29
175
原创 病理沉积周围有哪些细胞状态？PCF如何分析神经退行性疾病中的局部细胞反应
更新于2026年11月6日在神经退行性疾病研究中，病理性蛋白沉积是观察组织变化的重要切入点。围绕沉积区域，研究者不仅关注哪些细胞聚集，还希望明确这些细胞是否呈现不同的蛋白表型，以及这种差异是否与病灶位置相关。对于同一份脑组织，靠近沉积物与远离沉积物的细胞可能处于不同的局部环境。因此，回答“病理沉积周围有哪些细胞状态”，需要同时获得细胞身份、状态标志物和空间位置。PCF空间单细胞蛋白组的应用思路，正是将这些信息对应到同一组织切片中，使细胞表型能够结合具体病理环境进行解释。
2026-11-06 10:08:13
322
原创 PCF空间单细胞蛋白组在神经退行性疾病研究中的应用：从细胞表型到病理微环境
更新于2026年11月5日神经退行性疾病研究需要将分子变化与组织损伤联系起来。发现某类胶质细胞比例增加，或某组炎症相关基因表达升高之后，研究者仍需回答：这些变化发生在哪里？异常细胞是否靠近病理性蛋白沉积？其周围的神经元、突触和血管是否同时出现变化？这些问题涉及细胞与组织结构之间的空间关系，也是空间蛋白组学的重要应用方向。PCF空间单细胞蛋白组作为CODEX的技术升级，本文以已发表的CODEX研究为参考，介绍PCF空间单细胞蛋白组在神经退行性疾病研究中的应用思路。
2026-11-05 10:01:37
275
原创 同样是银屑病，为什么不同皮损的炎症微环境可能不同？
更新于2026年11月4日银屑病是一种具有明显临床异质性的慢性炎症性皮肤病。不同患者的皮损面积、红斑程度、鳞屑表现及疾病严重程度可能存在差异，即使同一患者，不同部位的皮肤表现也不完全相同。传统研究常通过银屑病面积和严重程度指数（PASI）及皮肤病理学观察评估疾病状态，但这些指标难以完整反映组织内部的细胞组成及分子表达变化。近年来，单细胞测序和空间组学研究逐渐发现，银屑病皮肤中的免疫细胞、角质形成细胞、成纤维细胞及血管相关细胞具有不同的炎症状态和空间分布特征。
2026-11-04 10:02:32
251
原创 为什么换一批差异基因，GO和KEGG富集结果就变了？
如果研究问题更关注一组基因在整体排序中的协调变化，可以补充GSEA，减少对单一差异基因截断阈值的依赖，但GSEA同样受到排序统计量和基因集定义影响，并非自动消除所有不确定性。最终报告应保留主要分析结果与参数变化记录，清楚区分稳定发现和依赖设置的线索，使读者能够理解结论在什么条件下成立，而不是只看到一张经过选择的富集图。对于ORA而言，输入对象是已经筛选完成的基因列表，某个基因是否进入列表，会直接改变功能条目的命中情况。因此，筛选阈值不是分析之外的简单准备步骤，而是定义了本次富集实际研究的对象。
2026-11-03 09:37:21
79
原创 银屑病皮损中的免疫细胞分布有何特点？空间蛋白组如何揭示局部微环境
银屑病皮损不仅表现为表皮增厚、角质形成细胞异常分化及炎症细胞浸润，还具有复杂的局部组织结构。T细胞、树突状细胞、巨噬细胞、成纤维细胞和血管相关细胞共同构成皮肤微环境，但这些细胞在表皮和真皮中的分布并不相同。传统流式细胞术和单细胞测序能够识别不同细胞亚群及其分子特征，却难以在组织解离后完整保留细胞原有的位置关系。因此，近年来银屑病研究开始更加关注免疫细胞分布、组织区域特征以及细胞之间的空间邻域。
2026-10-30 10:06:16
109
原创 从单细胞转录组到空间蛋白组：银屑病研究如何整合不同层级的证据？
银屑病是一种涉及免疫细胞、角质形成细胞及组织基质细胞相互作用的慢性炎症性皮肤病。随着单细胞RNA测序、空间转录组和多重蛋白成像技术的发展，研究者能够从不同层面分析皮损组织中的细胞组成、分子表达和组织空间结构。然而，不同技术回答的问题并不完全相同：单细胞转录组擅长识别细胞状态及候选通路，空间转录组用于观察RNA表达与组织位置之间的关系，空间蛋白组则可在组织原位分析多个蛋白标志物，而体液多因子检测能够提供可溶性蛋白的定量信息。
2026-10-29 09:43:04
248
原创 ORA富集分析到底在比较什么？看懂基因列表与背景基因集
因此，一份可复核的ORA报告，应同时保留目标列表、背景集合、筛选规则和完整结果表，让结论能够追溯到明确的统计比较。映射失败并非单纯的格式问题，因为丢失的基因可能改变目标列表和背景中的功能组成，进而影响命中数与显著性。对于表达数据，背景通常应对应经过合理检测、过滤和标识符处理后，有机会进入目标列表的基因，而不是不加区分地使用数据库中的全部基因。GO官方说明也强调，自定义参考列表应包含目标列表实际从中选出的基因。这个问题包含两个必要参照，一是研究者实际提交的目标基因列表，二是这些目标基因可能来自的背景集合。
2026-10-28 09:58:17
154
原创 GO和KEGG有什么区别？功能富集入门先分清这两个概念
例如，一份同时包含三类GO结果和若干KEGG通路的报告，可以先按GO描述的层面梳理功能，再利用KEGG图查看候选基因之间已有的关系。阅读GO结果时，不能把相近条目一律视为彼此独立的发现，也不能把BP、MF和CC混在一起解释为多条信号通路，需要先明确每个条目所属的描述层面。例如，若GO提示某类免疫过程，而KEGG出现相关信号通路，应回到命中基因确认两者的联系，而不能只凭名称相似就拼接机制。实际上，GO与KEGG首先提供的是不同组织方式的生物学知识资源，富集检验则是利用这些资源解释基因列表的统计过程。
2026-10-27 10:07:17
335
原创 拿到差异基因之后，为什么还要做功能富集分析？
例如，当某组差异基因与炎症反应、细胞迁移等功能相关时，可以结合具体命中基因、表达方向和已有实验现象，确定需要进一步验证的分子与细胞过程。这样，GO和KEGG分析才能从报告中的常规图表，转化为支持研究决策的证据，而不是替代机制验证的结论。功能富集分析的价值，是将基因层面的结果与已有功能注释联系起来，寻找在这组基因中具有统计支持的共同主题。开展分析前，必须明确输入基因对应的研究问题。因此，富集分析并不是给每个基因贴上功能标签后统计数量，而是将观察到的功能组成放回实验背景中比较，判断哪些变化值得进一步关注。
2026-10-26 10:08:06
259
原创 光遗传学与空间蛋白组学如何结合？从神经元精准调控到空间解析
对于神经科学研究者，光遗传学与PCF具有明确的技术互补性：前者通过选择性干预研究神经环路功能，后者可用于描述干预后不同细胞群的分布、蛋白表达与空间邻域。对于光遗传学实验，PCF可考虑在刺激结束后的预设时间点开展组织检测，结合NeuN、MAP2、GFAP、IBA1、OLIG2等标志物识别细胞群，并根据课题需求进一步纳入c-Fos、突触相关蛋白或经过验证的信号通路标志物。与传统电刺激相比，光遗传学能够结合遗传学靶向策略，对特定类型的神经元进行相对精准的调控，并在毫秒级时间尺度上控制部分神经活动过程。
2026-10-23 09:37:32
62
原创 类风湿关节炎为什么会持续发炎？关键细胞因子如何维持滑膜炎症？
其中，炎症相关FLS可通过IL-6等信号影响巨噬细胞，促进炎症反应；在科研研究中，可根据研究假设联合检测TNF-α、IL-6、IL-1β、IFN-γ、GM-CSF、OSM以及CCL2、CXCL8、CXCL10等炎症相关因子，并结合患者的疾病活动度、治疗状态和临床指标进行分析。2023年《Nature Immunology》发表的研究发现，TNF、IFN-γ与IL-1β能够驱动滑膜成纤维细胞形成不同的转录响应状态，部分活化FLS还表现出IL6、CCL2、MMP3等炎症相关基因的表达特征[1]。
2026-10-22 10:13:04
102
原创 炎症发生在哪里？空间组学揭示RA滑膜细胞因子微环境的异质性
更新于2026年10月21日类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis，RA）的持续性滑膜炎症与多种细胞因子及免疫细胞相互作用密切相关。TNF、IL-1β、IL-6和IFN-γ等炎症相关介质可参与免疫细胞活化、滑膜成纤维细胞功能改变及局部组织重塑。传统研究通常利用血清、滑液或整体组织样本进行细胞因子检测，以评价不同炎症介质的表达水平。然而，组织中检测到某种炎症因子，并不意味着其在所有区域均匀分布，也无法直接判断哪些细胞正在响应相关信号。
2026-10-21 10:12:42
291
原创 同样是类风湿关节炎，为什么患者的滑膜炎症模式不同？
研究者根据主要细胞群的相对丰度，将RA滑膜划分为六类细胞类型丰度表型（Cell-Type Abundance Phenotypes，CTAPs），分别为内皮细胞、成纤维细胞和髓系细胞富集型（EFM），成纤维细胞富集型（F），T细胞与成纤维细胞富集型（TF），T细胞与B细胞富集型（TB），T细胞与髓系细胞富集型（TM），以及髓系细胞富集型（M）。近年来，单细胞测序与空间组学研究发现，RA患者滑膜组织中的免疫细胞和基质细胞组成并不相同，部分患者以T细胞和B细胞浸润为主，另一些则表现出髓系细胞或成纤维细胞富集。
2026-10-20 09:53:46
142
原创 类风湿关节炎滑膜微环境：从免疫细胞浸润到空间生态位重塑
更新于2026年10月19日类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis，RA）是一种以慢性滑膜炎症、关节软骨破坏及骨侵蚀为主要特征的系统性自身免疫性疾病。长期以来，滑膜组织中的免疫细胞浸润被认为是RA的重要病理特征，T细胞、B细胞、巨噬细胞及滑膜成纤维细胞共同参与局部炎症反应。然而，随着单细胞测序和空间组学技术的发展，研究者逐渐发现，RA滑膜的变化不仅体现在免疫细胞数量增加，还涉及不同细胞群在组织中的分布、功能状态及空间关系的改变。
2026-10-19 09:46:24
203
原创 从单细胞测序到空间蛋白组：RA滑膜研究为什么需要多组学整合？
更新于2026年10月16日类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis，RA）是一种以慢性滑膜炎症和关节损伤为主要特征的自身免疫性疾病。随着单细胞RNA测序、空间转录组及空间蛋白组学技术的发展，研究者已经能够从不同维度解析RA滑膜中的免疫细胞、基质细胞及局部炎症网络。然而，不同技术所提供的信息并不完全相同，单一组学也难以完整解释细胞功能、组织位置及局部相互作用之间的关系。因此，多组学整合逐渐成为RA滑膜微环境研究的重要方向。
2026-10-16 11:05:09
108
原创 类风湿关节炎中的巨噬细胞：为什么空间位置可能影响其功能？
针对RA滑膜，可考虑联合CD68、CD163、CD206、LYVE1、MERTK和HLA-DR等标志物，并加入CD31、PDPN、THY1及T/B细胞相关指标，分析巨噬细胞与血管、成纤维细胞和免疫细胞之间的空间关系。研究发现，健康组织中的多个生态位主要由组织驻留巨噬细胞、成纤维细胞及血管细胞组成，而活动性RA中，炎症相关细胞形成新的局部聚集结构，并改变原有生态位之间的联系[1]。然而，近年来的单细胞与空间组学研究表明，滑膜巨噬细胞并非单一群体，不同亚群具有不同的功能状态和空间分布特征。
2026-10-15 10:04:14
325
原创 滑膜成纤维细胞不只是结构细胞：RA炎症微环境中的关键调控者
例如，部分CD34高表达的衬里下层FLS，对炎症因子刺激表现出相对较弱的转录及分泌反应。针对RA滑膜研究，可考虑纳入PDPN、THY1、CD34、CD55及HLA-DR等标志物，并联合CD3、CD20、CD68、CD31等指标，对成纤维细胞、免疫细胞和血管相关细胞开展原位分析。然而，随着单细胞测序与空间组学技术的发展，研究者逐渐认识到，滑膜成纤维细胞（Fibroblast-like Synoviocytes，FLS）并非仅承担组织结构支持作用，还参与局部炎症信号调控、免疫细胞募集及组织损伤等过程。
2026-10-14 09:45:00
425
原创 类风湿关节炎中的三级淋巴结构：B细胞和T细胞如何形成局部免疫生态位？
随着多重免疫荧光及空间组学技术的发展，研究者开始进一步关注T细胞与B细胞在滑膜中的相对位置，以及不同空间结构与局部免疫状态之间的关系。针对RA滑膜，可考虑组合CD3、CD4、CD8、CD20、CD138、PD-1、CXCR5等标志物，识别主要T细胞与B细胞群体，并进一步加入ICOS、CD21、CD23或PNAd等与细胞活化、滤泡组织化或血管结构相关的指标。通过组织区域注释、细胞密度统计及邻近关系分析，可比较滤泡样聚集区域与弥散性炎症区域的免疫细胞组成，并探索不同局部生态位与疾病表型之间的联系。
2026-10-13 10:29:21
218
原创 世界关节炎日：为什么自身免疫性疾病研究越来越关注组织空间微环境？
研究者依据主要细胞群的相对丰度，将RA滑膜划分为六种细胞类型丰度表型（Cell-Type Abundance Phenotypes，CTAPs），包括以内皮细胞、成纤维细胞和髓系细胞为主的类型，以及T/B细胞富集型、T细胞与髓系细胞富集型等。然而，随着单细胞测序、空间转录组和空间蛋白组学的发展，研究者逐渐认识到，理解RA的发病机制不仅需要分析免疫系统发生了哪些变化，还需要进一步明确这些变化发生在组织的什么位置，以及不同细胞如何共同塑造局部炎症微环境。滑膜是RA炎症发生的重要组织部位。
2026-10-12 11:16:43
194
原创 光遗传学研究前额叶皮层神经环路，为什么还需要空间单细胞蛋白组？
更重要的是，研究并非只统计不同细胞的比例，还将蛋白表型与空间邻域信息相结合，揭示了局部组织环境与小胶质细胞状态之间的关联。传统神经活动记录可以发现特定神经元或脑区与行为之间的相关性，而光遗传学则可以通过选择性刺激或抑制目标神经元，进一步检验相关神经环路的功能作用。2011年，Yizhar等人在《Nature》发表研究，利用新型光遗传学工具调节小鼠内侧前额叶皮层的兴奋与抑制平衡，发现提高局部兴奋/抑制比值能够引起信息处理能力下降，并伴随特定社会行为异常。
2026-10-10 09:27:10
195
原创 光遗传学刺激后只检测c-Fos够吗？空间蛋白组学如何解析神经元及胶质细胞响应
1]这一研究的重要价值在于，它并非仅通过一个指标判断细胞活动，而是从行为、细胞活动、蛋白表达及细胞状态等多个维度建立证据链。PCF分析重点可包括目标脑区内c-Fos阳性神经元的分布、胶质细胞表型、细胞密度，以及不同细胞群之间的空间邻近关系。因此，当研究目标从验证神经元活动进一步扩展到分析组织内多种细胞的响应时，单独检测c-Fos可能无法提供足够完整的信息。如果实验设计涉及炎症响应，还可以根据抗体兼容性及研究目的，考虑增加CD68、MHC-II等相关指标，并对不同细胞群的蛋白表达与空间分布进行比较。
2026-10-09 09:28:39
328
原创 光遗传学与空间蛋白组学如何结合？从神经元精准调控到组织空间解析
对于神经科学研究者，光遗传学与PCF具有明确的技术互补性：前者通过选择性干预研究神经环路功能，后者可用于描述干预后不同细胞群的分布、蛋白表达与空间邻域。对于光遗传学实验，PCF可考虑在刺激结束后的预设时间点开展组织检测，结合NeuN、MAP2、GFAP、IBA1、OLIG2等标志物识别细胞群，并根据课题需求进一步纳入c-Fos、突触相关蛋白或经过验证的信号通路标志物。与传统电刺激相比，光遗传学能够结合遗传学靶向策略，对特定类型的神经元进行相对精准的调控，并在毫秒级时间尺度上控制部分神经活动过程。
2026-10-08 17:16:06
373
原创 做疫苗和感染动物模型，为什么越来越需要空间蛋白组？
这样得到的信息不再只是“病毒存在于某块组织”，而可以进一步研究病毒周围的T细胞、B细胞、巨噬细胞、血管以及免疫活化和细胞增殖状态。因此，对于感染、疫苗和临床前动物模型来说，PCF（CODEX）超多重空间蛋白技术提供的不只是“更多免疫标志物”，而是一种把病原体、免疫细胞、细胞状态和组织结构放回同一空间背景中的研究方式。例如，在未来类似研究中，可以进一步关注特定免疫细胞是否进入关键组织区域，局部是否形成有效的T细胞或B细胞反应，感染靶细胞周围是否出现免疫抑制性微环境，以及干预前后细胞邻域是否发生改变。
2026-09-30 09:57:10
312
原创 同一张切片，同时看蛋白和RNA：空间多组学为什么需要PCF？
因此，真正理想的空间多模态研究，并不是简单把两套数据放在一起，而是尽可能让不同类型的信息来自同一张组织切片、同一批细胞，甚至同一套空间坐标。最终，他们建立了一个更简单、可重复的Comb-CODEX-RNAscope流程：在实验开始时尽可能整合两套方法的前处理，然后先完成高多重蛋白成像，再进行RNAscope检测。PCF在这里的意义，还体现在对空间关系的保留。论文在讨论部分明确指出，不同细胞群、蛋白、RNA和DNA分子在天然组织结构中的空间关系，对于理解疾病发生、诊断和治疗具有重要意义。
2026-09-29 10:53:34
371
原创 从“哪里有RNA”到“哪类细胞在表达”：PCF如何补全RNAscope的空间信息
单独观察RNA时，一个阳性信号首先告诉我们的是“目标分子存在于这里”；真正决定生物学意义的，常常是这个RNA信号来自什么细胞、这些细胞处于什么状态、周围分布着哪些免疫细胞，以及它们位于怎样的组织结构中。RNAscope回答“目标RNA在哪里”，PCF进一步帮助回答“是哪类细胞在表达、这些细胞处于什么状态，以及它们位于怎样的微环境中”。PCF（CODEX）超多重空间蛋白技术与RNAscope的结合，正好提供了这样一种研究路径：从“哪里有RNA”，进一步走向“哪类细胞在表达，以及它所在的空间微环境是什么”。
2026-09-28 15:59:41
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原创 从单细胞到细胞社区，什么是细胞邻域分析
最终，研究人员获得了9种具有生物学意义的细胞邻域，包括T细胞富集邻域、巨噬细胞富集邻域、粒细胞富集邻域、滤泡邻域、肿瘤主体邻域和肿瘤边界邻域等。以肿瘤组织为例，某个区域可能主要由肿瘤细胞和成纤维细胞构成，另一个区域则可能同时富集CD8⁺ T细胞、CD4⁺ T细胞、树突状细胞和巨噬细胞。研究者还需要分析这些细胞所占的比例、彼此之间的空间关系、细胞所处的功能状态，以及整个邻域位于肿瘤核心、肿瘤边界还是癌旁组织。单细胞分析解决的是“组织由谁组成”的问题，细胞邻域分析进一步回答“这些细胞如何共同组织并发挥作用”。
2026-09-23 16:00:31
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原创 从空间多组学看淋巴结免疫衰老：B细胞“衰老热点”如何形成
生发中心是B细胞增殖、抗体亲和力成熟和记忆形成的关键区域，因此，衰老样细胞在这里聚集，可能直接干扰正常的体液免疫反应。综合多组学结果，研究提出了淋巴结免疫衰老的空间模型：随着年龄增长，B细胞中的衰老程序不断增强，衰老样细胞逐渐从滤泡外区域迁入生发中心，并伴随抗体相关程序减弱、炎症信号增强、代谢异常和染色质重塑，最终形成局部衰老热点。空间分析显示，衰老信号主要集中在B细胞谱系，包括记忆B细胞、初始B细胞、生发中心暗区和明区B细胞、活化B细胞以及干扰素响应型B细胞。
2026-09-22 13:38:04
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原创 从空间图像到“虚拟组织”：空间蛋白组学基础模型正在走向哪里？
获得多通道组织图像之后，研究者首先进行图像预处理和细胞分割，再根据 CD3、CD4、CD8、CD20、PanCK 等 Marker 的表达进行细胞分型，随后开展空间邻域、细胞互作、组织区域以及临床结局分析。与针对某一种疾病或某一个分类任务训练模型不同，基础模型首先利用大规模数据进行自监督预训练，学习较为通用的组织形态、蛋白表达和空间关系表征，再将这些表征迁移到细胞分型、组织区域识别、患者分层、生物标志物发现等不同任务。不同实验室在抗体、染色条件、曝光、背景、组织处理和成像平台上的差异都会进入图像。
2026-09-21 15:05:36
141
原创 IN-DEPTH同片空间为何需要空间分析
相关空间特征用于科研文献解读、机制假设和候选指标研究，不构成诊断、疗效预测、预后判断、治疗选择或用药建议。PCF（CODEX）空间蛋白组可围绕研究问题同步分析细胞类型、蛋白状态、坐标和邻域，并与空间转录组、单细胞测序或病理图像形成互补。研究复现需要锁定抗体 panel、染色循环、图像配准、分割、细胞注释、区域边界和邻域半径，并报告组织面积、细胞数、排除标准、批次差异和原始图像复核结果。淋巴瘤等FFPE组织的同片空间多组学研究面对的核心难点，是细胞组成、功能状态和组织位置同时变化。
2026-09-16 17:08:12
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原创 溶瘤病毒后GBM免疫空间为何需要空间分析
相关空间特征用于科研文献解读、机制假设和候选指标研究，不构成诊断、疗效预测、预后判断、治疗选择或用药建议。PCF（CODEX）空间蛋白组可围绕研究问题同步分析细胞类型、蛋白状态、坐标和邻域，并与空间转录组、单细胞测序或病理图像形成互补。研究复现需要锁定抗体 panel、染色循环、图像配准、分割、细胞注释、区域边界和邻域半径，并报告组织面积、细胞数、排除标准、批次差异和原始图像复核结果。说明：本文仅用于科研文献与技术方法交流，不构成疾病诊断、治疗、用药、疗效预测或临床决策建议。
2026-09-15 13:46:08
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原创 肺腺癌进展空间转录图谱为何需要空间分析
相关空间特征用于科研文献解读、机制假设和候选指标研究，不构成诊断、疗效预测、预后判断、治疗选择或用药建议。PCF（CODEX）空间蛋白组可围绕研究问题同步分析细胞类型、蛋白状态、坐标和邻域，并与空间转录组、单细胞测序或病理图像形成互补。研究复现需要锁定抗体 panel、染色循环、图像配准、分割、细胞注释、区域边界和邻域半径，并报告组织面积、细胞数、排除标准、批次差异和原始图像复核结果。说明：本文仅用于科研文献与技术方法交流，不构成疾病诊断、治疗、用药、疗效预测或临床决策建议。
2026-09-14 14:12:09
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原创 滤泡性淋巴瘤为何要细分滤泡T细胞
围绕滤泡T细胞异质性的复现应保留图像处理、细胞注释和统计分析版本。针对滤泡T细胞异质性，原文观察到三类非TFH滤泡T细胞的表型与空间差异。研究识别出三类扩增的非TFH滤泡T细胞，包括TFR、TFC4和TFC8，并显示它们具有不同的表型和空间特征。相较于仅统计总体T细胞数量，空间分析可以回答某类细胞是在肿瘤滤泡内部、边界还是周围间质富集，以及它与B细胞、其他T细胞和趋化因子环境是否共同出现。实施时仍需控制抗体特异性、组织质量、批次效应、细胞分割、阈值和滤泡区域标注，并在原始图像中复核稀有表型。
2026-09-09 16:23:17
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原创 实体瘤抗体递送空间药理为何需要空间分析
相关空间特征用于科研文献解读、机制假设和候选指标研究，不构成诊断、疗效预测、预后判断、治疗选择或用药建议。超多重免疫荧光成像可围绕研究问题同步分析细胞类型、蛋白状态、坐标和邻域，并与空间转录组、单细胞测序或病理图像形成互补。研究复现需要锁定抗体 panel、染色循环、图像配准、分割、细胞注释、区域边界和邻域半径，并报告组织面积、细胞数、排除标准、批次差异和原始图像复核结果。超多重免疫荧光成像能够记录多标志物表达与单细胞坐标，使区域差异、细胞邻近和局部生态位得到联合分析，并为后续机制实验提供清晰的问题边界。
2026-09-09 12:15:08
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原创 乳腺与前列腺癌前到癌变3为何需要空间分析
原文采用三维连续切片整合Xenium、CosMx、Visium、Visium HD、CODEX和组织学，重点回答组织结构和分子状态如何共同变化。PCF（CODEX）空间蛋白组可围绕研究问题同步分析细胞类型、蛋白状态、坐标和邻域，并与空间转录组、单细胞测序或病理图像形成互补。研究复现需要锁定抗体 panel、染色循环、图像配准、分割、细胞注释、区域边界和邻域半径，并报告组织面积、细胞数、排除标准、批次差异和原始图像复核结果。解读时还需区分发现队列、验证队列、动物模型和功能实验各自提供的证据层级。
2026-09-09 12:11:21
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原创 皮肤T细胞淋巴瘤免疫地形如何设计样本
PCF（CODEX）空间单细胞蛋白组可围绕样本设计同步分析细胞类型、蛋白状态、坐标和邻域，并与空间转录组、单细胞测序或病理图像形成互补。研究复现需要锁定抗体 panel、染色循环、图像配准、分割、细胞注释、区域边界和邻域半径，并报告组织面积、细胞数、排除标准、批次差异和原始图像复核结果。从样本设计角度看，研究观察到：应答者和非应答者细胞频率差异不明显，但效应T细胞、肿瘤细胞和Treg地形构成SpatialScore。晚期皮肤T细胞淋巴瘤研究面对的核心难点，是细胞组成、功能状态和组织位置同时变化。
2026-09-08 12:23:33
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