高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
人类细胞图谱
跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统、建立70多万个单细胞的转录组数据库、鉴定人体100余种细胞大类和800余种细胞亚类……世界首个人类细胞图谱在浙大绘制成功了。北京时间2020年3月26日,国际顶级期刊《自然》在线刊登了浙江大学医学院郭国骥教授团队的这项最新研究成果。 细胞是生命的基本单位。在过去的数百年时间里,科学家主要利用显微镜和流式分析等技术,依靠若干表型特征对自然界里不同物种的细胞进行分类和鉴定。这些表型特征的选取往往引入了较多的人为主观性。而单细胞测序技术的出现对这一传统的细胞认知体系带来了革命性的变化。 此前,郭国骥团队自主研发了Microwell-seq高通量单细胞分析平台,并于2018年在国际顶级期刊《细胞》上发表了世界首个小鼠细胞图谱。此后,郭国骥团队一直在这个领域精耕细作,并与浙江大学医学院几家附属医院的张丹团队、王伟林团队、陈江华团队、梁廷波团队和黄河团队等保持紧密合作,时隔两年,再出重量级成果。一张单细胞水平的人类细胞图谱 团队对60种人体组织样品和7种细胞培养样品进行了Microwell-seq高通量单细胞测序分析,系统性地绘制了跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统的人类细胞图谱。 郭国骥介绍说,Microwell-seq具有成本低廉、双细胞污染率低和细胞普适性广等优势,由此团队建立了70多万个单细胞的转录组数据库,鉴定了人体100余种细胞大类和800余种细胞亚类。同时,团队开发了scHCL单细胞比对系统用于人体细胞类型的识别,并搭建了人类细胞蓝图网站。 “这项工作概括地说就是人体细胞数字化。我们能用数字矩阵描述每一个细胞的特征,并对它们进行系统性的分类。我们定义了许多之前未知的细胞种类,还发现了一些特殊的表达模式。” 通过这张图谱,团队发现,多种成人的上皮、内皮和基质细胞在组织中似乎扮演着免疫细胞的角色。“趋化因子阳性上皮细胞、抗原呈递阳性内皮细胞和白介素阳性成纤维细胞广泛地分布在成体的各种组织器官之中,并在分类上独立于传统的上皮、内皮、基质和免疫细胞。这些非专职的免疫细胞也在兼职干着免疫的活。我们认为成年人非免疫细胞的广泛免疫激活是人体区域免疫的一种重要调节机制。” 此外,通过跨时期、跨组织和跨物种的细胞图谱分析,团队揭示了一个普适性的哺乳动物细胞命运决定机制:干细胞和祖细胞的转录状态混杂且随机,而分化和成熟细胞的转录状态就变得分明且稳定,也就是说,细胞分化经历了一个从混乱到有序的发展过程。 该研究首次从单细胞水平上全面分析了胚胎和成年时期的人体细胞种类,研究数据将成为探索细胞命运决定机制的资源宝库,研究方法将对人体正常与疾病细胞状态的鉴定带来深远影响。在未来,临床医生就可能通过参照正常的细胞状态来鉴别异常的细胞状态和起源。 论文的第一作者包括浙江大学医学院韩晓平副教授(并列通讯)、17级硕士生周子茗、19级博士生费丽江、17级直博生孙慧宇、18级博士生汪仁英、16级直博生陈瑶、博士后陈海德和王晶晶。论文最后通讯作者为浙江大学医学院郭国骥教授。项目获得了国家自然科学基金和科技部干细胞与转化医学重点专项的支持。
浙江大学 2021-04-10
植物细胞模型
宁波浪力仪器有限公司(余姚市朗海科教仪器厂) 2021-08-23
免疫细胞存储
山东翰康生物科技有限公司 2021-09-01
蟾蜍甾烯类化合物及蟾蜍甾烯盐化物在制备治疗妇科肿瘤药物中的应用
【发 明 人】马宏跃;段金廒;周婧;唐于平【技术领域】本发明涉及蟾蜍甾烯类化合物及蟾蜍甾烯盐化物的新用途,具体是涉及蟾蜍甾烯类化合物及蟾蜍甾烯盐化物用于制备治疗妇科肿瘤疾病药物的应用。【摘要】本发明提供了一种蟾蜍甾烯类化合物及蟾蜍甾烯盐化物在制备治疗妇科肿瘤药物中的应用,通过对蟾蜍甾烯提取物和单体化合物华蟾毒精、蟾毒灵、蟾毒它灵、日蟾毒它灵及以上四个单体化合物的盐酸盐或硫酸盐体外对人卵巢癌细胞(A2780)、人卵巢癌细胞(SK-OV-3)、人宫颈癌细胞(SiHa)和人子宫内膜癌细胞(shikawa)四种妇科肿瘤的抗癌实验,实验结果显示蟾蜍甾烯提取物和单体化合物华蟾毒精、蟾毒灵、蟾毒它灵、日蟾毒它灵及以上四个单体化合物的盐酸盐或硫酸盐对四种妇科肿瘤细胞均有很强的抑制作用,抗癌活性强于阳性药紫衫醇,且不良反应小,有望开发成新的抗癌药物。
南京中医药大学 2021-04-13
郑州大学附属肿瘤医院在治疗HER2阳性乳腺癌脑转移方面取得新进展
该研究是评价吡咯替尼联合卡培他滨治疗HER2阳性乳腺癌脑转移疗效和安全性的首个前瞻性临床研究,也是首个根据乳腺癌脑转移既往是否接受过脑部局部放疗,分为两个独立队列进行的前瞻性临床研究,为乳腺癌脑转移患者的临床治疗带来了新的启示。
郑州大学 2022-06-08
生物转化甲烷气体联产细胞蛋白和多糖
针对我国蛋白饲料和多糖产品的巨大市场空间,团队借助专有的合成生物学技术平台自主研发了甲烷气体高值化生物转化技术,拥有我国行业内首个专利授权。利用该技术可以实现将页岩气、沼气等甲烷气体通过微生物高效转化为细胞蛋白和多糖。 所产甲烷基细胞蛋白富含包括全部必需氨基酸的 18 种氨基酸,菌体粗蛋白含量大于 60%,其中 9 种必需氨基酸在总氨基酸中占比达 30%,其在总氨基酸含量、限制性氨基酸含量等参数水平上明显优于豆粕蛋白,并与鱼粉蛋白相似。 所产多糖经权威机构鉴定,其结构与保湿霜类护肤品添加剂海藻多糖结构相似度达97%,具有保湿、修复等功能,目前主要应用于医美产品添加剂与化妆品添加剂。 本项目具有生产成本低、制备工艺简洁高效和制备过程环保无污染的优势。通过前期建立甲烷生物制造的全链条研发平台,该技术已完成从实验室向产业化的推进。
西安交通大学 2025-02-08
中国药科大学李曹龙/王飞课题组在Biosensor and Bioelectronics上发表基于循环肿瘤细胞的嗜铬细胞瘤早诊的最新研究成果
课题组首先开发双靶向探针通过共识别循环肿瘤细胞用于嗜铬细胞瘤的早期诊断。利用间碘汴胍 (MIGB)功能化的磁珠作为捕获探针和奥曲肽(DOTA)修饰的信号探针,通过与甲肾上腺素转运体(NET)和生长抑素SSTR2结合,实现全血中PCC-CTCs的精准捕获与检测,同时为嗜铬细胞瘤早期诊断提供实时、特异生物标志物和治疗靶标。
中国药科大学 2022-05-31
ACS nano|郑枫/王怀松团队发表肿瘤细胞膜表面标志物检测的最新研究成果
近日,中国药科大学药学院郑枫、王怀松团队合作在学科顶尖期刊ACSNano(IF:18.027)上发表肿瘤细胞膜表面标志物检测的最新研究论文
中国药科大学 2022-09-02
用RNAi抑制Cbfa1表达阻断软骨细胞肥大分化治疗骨性关节炎技术
骨关节炎(osteoarthritis,OA)是全球最常见的肌-骨骼系统慢性退变性疾病之一,目前可供选择的临床治疗方法很少,并且均不能有效延缓疾病进展,因此研究新的方法治疗OA 有重要的临床意义。基础研究显示,软骨细胞肥大分化是造成OA 病变持续进展的重要原因之一,而Cbfa1 基因是调控软骨细胞肥大分化的关键基因,是各种调控因素的汇集点,Cbfa1 只在骨骼系统中表达,并且应用Cbfa1(﹢/﹣)实验小鼠研究发现,Cbfa1 表达量减少会减轻OA 的病变程度,延缓疾病进展,我们前期研究显示表达Cbfa1 siRNA的腺病毒能够有效阻断Cbfa1 的表达。因此我们准备用RNA 干扰技术抑制Cbfa1 的表达,阻断OA 病变组织中软骨细胞进一步成熟分化,研究采用这种方式能否延缓OA 病变进展,或者能够修复关节病变组织,并且进一步明确软骨细胞肥大分化对OA 发病和病变进展的影响。
四川大学 2016-04-26
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。  
中国人民大学 2021-05-15
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 8 9 10
  • ...
  • 77 78 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    63届高博会于5月23日在长春举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1