26、单细胞多组学:剖析癌症

单细胞多组学:剖析癌症

癌症是一种复杂且异质性高的疾病,有着独特的“肿瘤生态系统”。在这个系统中,肿瘤细胞与周围细胞相互作用,不断适应和进化。下面我们将深入探讨肿瘤微环境的主要组成部分、传统测序方法的局限性,以及单细胞测序技术在癌症研究中的应用。

1. 肿瘤生态系统与单细胞分析简介

癌症具有自身的“肿瘤生态系统”,肿瘤细胞与周围细胞相互作用,使其能够持续适应和进化。肿瘤微环境(TME)由肿瘤细胞以及周围的多种细胞类型组成,包括成纤维细胞、上皮细胞、免疫细胞、炎症细胞、血液和血管网络,还有细胞外基质(ECM)。在稳态下,TME 是对抗恶性细胞的物理屏障,但肿瘤的进化会重新编程相邻的 TME,以促进肿瘤的生长和进展。肿瘤微环境与肿瘤细胞之间的相互作用会导致宿主代谢被劫持、免疫逃逸,最终引发转移。

1.1 肿瘤微环境的主要组成部分及其在致癌作用中的作用
  • 癌症相关成纤维细胞(CAFs) :肿瘤微环境中的成纤维细胞是基质成分的主要亚群。肿瘤细胞分泌的转化生长因子β(TGFβ)可作为趋化因子,将成纤维细胞转化为 CAFs。肿瘤细胞分泌的生长因子和缺氧的肿瘤微环境会招募间充质干细胞,这些干细胞可分化为 CAFs、巨噬细胞或内皮细胞。TGFβ 能诱导间充质干细胞分化为 CAFs,为肿瘤细胞提供优势。CAFs 通过重塑细胞外基质、诱导血管生成、恢复炎症细胞和指导细胞间相互作用来促进肿瘤进展。
  • 免疫和炎症细胞 :免疫系统在识别和清除肿瘤细胞等入侵者方面起着重要作用。肿瘤抑制基因和癌基因的突变会改变肿瘤微环境中的细胞因子、趋化因子和炎症介质,招募炎症细胞。所有免疫细
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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