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바이오 대표

[ 공간전사체 논문 ] FFPE 이용 가능한 공간전사체 툴 비교/밴치마킹 (10x Xenium vs Vizgen MERSCOPE vs Nanostring(bruke) CosMX) "Systematic benchmarking of imaging spatial transcriptomics platforms in FFPE tissues" 2023.12

⇒ OVERALLCell Segmentation 은 지금 2025/02에는 또 달라졌을 수도 있지만 해당 페이퍼에서는 CosMx가 Segmentation은 잘하지만, Cell type recovery based on gene markers는 Xenium이 확실히 뛰어난다. 만약 샘플이 오래되어서 RNA degradation 이 심하면 Xenium와 같이 fewer landing sites, heavily amplified 되는 프로레스가 가장 적합하다. 샘플 퀄리티가 좋으면 어떤 플랫폼이든 비슷한 결과를 보인다.참고로 최근에 'proseg'라고 segmentation하는 툴 나온게 있는데 확인해볼만 하다.https://github.com/dcjones/proseg Spatial Transcriptomic..
논문 2025. 2. 21. 09:19
[ 논문 brain ] Glutamate/GABA 가 무엇일까? 뇌세포를 활동/억제 상태로 만드는 신경 전달 물질

""The glutamate/GABA-glutamine cycle: aspects of transport, neurotransmitter homeostasis, and ammonia transfer" 요약 읽고 유투브 찾아봤는데 너무 설명쉽게 알려준 영상 있어서 이를 이용합니다. 참고: https://www.youtube.com/watch?v=wP9QD-5FL5U 뉴런/뇌세포는 [1]Excitatory (흥분성) [2]Inhibitory (억제성) 두 역할을 합니다. 흥분성 일 때, 뉴런은 다른 뉴런들을 자극해, 전기 메세지에 반응하고 전달하도록 하는 반면, 억제성 뉴런은 해당 반응을 억제하는 역할을 합니다. 뉴런이 흥분성인지 억제성인지는 세포막을 기준으로 주위의 전압 값에 의해 결정됩니다. 밖보다 뉴런..
논문 2023. 8. 5. 06:39
[ 싱글셀 논문 ] Gene Network 모델 (SCENIC vs WGCNA) “Single-cell network biology for resolving cellular heterogeneity in human diseases” (2020)

Single-cell network biology Network 찾는 방법 Bulk RNAseq 에서는 Boolean networks, Bayesian networks, ordinary differential equations (ODEs), information theory, regression, and correlation18,19,20 와 같은 방법이 사용되었습니다. scRNAseq 에서도 위의 방법 사용 가능하지만, 싱글셀로만 얻을 수 있는 정보를 이용하기도 합니다. 예로, trajectory analysis (psueotime 정보) 를 기반으로 하는 방법이 있습니다. 즉, 세포들이 특정 developmental/differentiation 상태에 있다고 가정하고 시간대로 나열한, time-ord..
논문 2023. 7. 22. 03:51
[싱글셀 논문] Background/Ambient RNA 제거 툴 비교 (SoupX, DecontX, Cellbender) “The effect of background noise and its removal on the analysis of single-cell expression data” 2023

요약 2개의 다른 subspecies mice (M.m.castaneus 와 M.m.domesticus) 를 이용하여서 background noise 실험을 진행하였다. 사용된 Mice들은 imbred(근친계) 임으로 99% 유전자가 동일하고 homozygous SNP을 이용해서 ~7000 유전자의 subspecies를 구별해 낼 수 있다. 즉, SNP을 이용하여 cell 의 endogenous, exogenous UMI 가 구별이 되고 이를 이용해서 background noise를 계산할 수 있다는 뜻이다. 논문 실험에서는 총 5개의 replicate (3 scRNAseq, 2 snRNAseq)에서 background noise를 계산하였고, 꽤 variability 가 큰 noise 값을 보였다 (3..
논문 2023. 7. 10. 07:19
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