病理分析 之 细胞分析

细胞分割与分析：模式识别初探
最新推荐文章于 2025-07-12 08:54:56 发布
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   这属于模式识别的内容了，不过还没有到，先说说自己的思路！ 

 

   1. 细胞分割 

              1) 二值化

              2) 填冲孔洞

              3) 使用9*9的圆形进行极限腐蚀

              4) 流域分割法实现分割细胞

    2. 细胞分析  -->  这就是模式识别部分了...

     

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空转数据分析之特异性生态位基因依赖的细胞通讯
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10X单细胞（10X空间转录组）数据分析之代谢推断篇
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单细胞线粒体分析套路
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为进一步验证这一假设的可靠性，作者对DDC、HDC及它们对应的原始细胞类型做了相关性分析，证明它们的基因表达矩阵均与原始细胞类型类似，即DDC与HDC。该文虽然研究的是diabetic kidney disease (DKD)，但其巧妙的借用了肿瘤研究中常用的思路(类似于肿瘤组织与癌旁组织的比较)，作者通过对DKD肾脏细胞的非监督式聚类，鉴别出了处于。而DDC与HDC之间的差异基因与模型组与对照组间的差异基因基本一致(Figure 4C)，这进一步证明了模型组的内部。算是证明了一波单细胞测序的价值所在。
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单细胞分析是一种革命性的生物技术，它通过分析和理解单个细胞的基因表达和功能，帮助科研人员深入了解生命过程中的复杂性和多样性。与传统的群体细胞分析相比，单细胞分析可以揭示异质细胞群体中的细微差异，提供更加精准的细胞分类与功能鉴定。细胞分离技术是利用细胞或细胞团块之间的物理和化学性质差异，将特定细胞类型从复杂混合物中挑选出来的过程。这些差异可能包括细胞大小、密度、电荷、表面分子表达或细胞对特定环境条件的响应等。常见的细胞分离方法大致可以分为两大类：基于物理性质的分离和基于表面标志物的分离。
单细胞分析之标准化处理
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03-12 4998
书籍原始链接：https://www.bioconductor.org/books/release/OSCA/normalization.html 本篇笔记根据书中介绍的内容，按照自己的实际操作情况，进行复现和重新整理。 为什么要做标准化？要解决什么样的问题？进一步消除细胞之间的系统差异（我们前面做质控分析，其实也涉及到这一点），使得后面在比较细胞之间的表达量的时候，这种差异主要来源于生物条件的不同，而非是一些实验过程中的系统误差。 补充小知识点1：标准化与批次校正的区别 标准化：不管批次结构，.
空间转录组+单细胞核+单细胞ATAC联合分析揭示人心肌梗死多组学图谱
weixin_53637133的博客
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心脏病数据分类及分析
2401_89831436的博客
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用一个数据去了解心脏病的分类，可以借用pandas等库处理数据，借用逻辑回归、随机森林等模型分析，再借用metrics评估效果，跟着代码来探索心脏病分类的原因从数据预处理（异常值、逻辑矛盾处理），到多维度可视化（年龄、生理指标等分布），再关联诊断结果。多指标与心脏病关联渐显，为后续建模、疾病机制探究及精准医疗筑牢基础。
审稿人：那么好发的单细胞测序的生信分析都还没人做吗？
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此外，研究还发现SPP1在巨噬细胞中的表达水平在HSIL和CC中上调，而CD44在上皮细胞中的表达在HSIL中也有所增加，这进一步支持了SPP1-CD44轴在宫颈癌发展中的潜在作用。同时，作者鉴定了几个新基因，包括SRGN和HIST1H1C。T细胞亚群分析显示，CD8+ T细胞的比例在LSIL中下降，但在HSIL和CC中上升，表明保护性的T细胞免疫反应在HSIL中开始建立。这些数据为改善宫颈癌的早期诊断、优化患者分层提供了更深入的见解，并为未来的研究提供了宝贵的资源，以发现新的生物标志物和潜在的治疗靶点。
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