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  • 来自专栏药物代谢与原代肝细胞研究

    细胞(Kupffer Cells)是什么?从DILI、NASH到肝纤维化的关键免疫调控机制解析

    关键词:细胞、Kupffer Cells、药物性肝损伤、原代细胞、DILI、NASH机制、肝纤维化、肝脏免疫、肝脏巨噬细胞、肝病研究、原代人肝细胞 一、细胞为何受到广泛关注? 因此,无论是在基础研究领域还是新药开发领域,细胞都已经成为重要研究对象。二、细胞的定位与发育来源细胞主要分布于肝小叶内的肝窦腔中,并且在门静脉周围区域呈现更高密度分布。 图1:肝脏巨噬细胞的分布与肝小叶结构示意图,细胞主要富集于门周区肝窦内。三、细胞在肝脏稳态中的核心作用作为肝脏免疫系统的重要组成部分,细胞承担着多种关键生理功能。 四、细胞在肝脏疾病中的双重角色细胞既能够保护机体,也可能在特定条件下促进疾病发展。在药物性肝损伤研究中,细胞被认为是免疫介导型DILI的重要参与者。 图2:人原代细胞形态示意图。七、常见问题(FAQ)为什么原代细胞不能传代?细胞属于终末分化细胞,体外培养条件下几乎不具备增殖能力,因此无法像常规细胞系一样进行连续传代培养。

    7420编辑于 2026-06-01
  • 来自专栏细胞培养

    人肝非实质细胞NPC如何突破传统肝细胞模型局限?Kupffer Cells、肝星状细胞与LSECs应用解析

    本文围绕细胞(KupfferCells)、肝星状细胞(HSCs)以及肝窦内皮细胞(LSECs)的功能特点与应用价值展开介绍,并分析肝NPC在药物ADME-Tox评价、NASH/NAFLD研究、肝纤维化机制研究以及 图1:肝脏代表性细胞类型及其在健康与疾病状态下的旁分泌与自分泌信号。二、什么是肝非实质细胞(NPC)?肝脏细胞通常可分为肝实质细胞与肝非实质细胞两大类。 其中,肝实质细胞主要指成熟肝细胞,承担代谢、解毒、蛋白合成等核心功能;而肝非实质细胞则是除成熟肝细胞外,所有构成肝脏微环境的细胞群统称。 目前研究中较受关注的肝NPC主要包括细胞(KupfferCells)、肝星状细胞(HSCs)以及肝窦内皮细胞(LSECs)等。三、KupfferCells为何是肝脏免疫研究的重要核心细胞? 此外,KupfferCells还能通过分泌多种炎症因子与趋化因子调控肝星状细胞活化,从而参与肝纤维化进程。图2:人细胞(KupfferCells)。

    11810编辑于 2026-05-18
  • 来自专栏单细胞天地

    最新人类肝细胞图谱

    摘 · 要 本篇文章对从来自9个人提供的正常肝组织捕获的约10,000个细胞进行单细胞RNA测序,构建了人类肝细胞图谱。 文章发现并定义了内皮细胞细胞和肝细胞中以前未知的亚型,并且这些细胞具有transcriptome-wide zonation。 https://cran.r-project.org/web/packages/RaceID/vignettes/RaceID.html 总结 这篇文章首次发现了肝细胞、内皮细胞和巨噬细胞的新亚型 同时还发现了可能与肝脏再生相关的前体细胞或祖细胞。 临床意义 本篇文章构建的人类肝脏的细胞图谱将是肝癌研究的重要参考数据,可以用来识别新的肿瘤细胞标记物以及肿瘤内不同细胞类型的干扰基因活性模式。

    1.5K40发布于 2020-03-30
  • 来自专栏生信菜鸟团

    Cell | 单细胞技术揭示人肝细胞图谱

    progenitors 该团队对来自9个正常人体的肝组织的10000+个细胞进行单细胞分析,描绘了一个详尽的肝细胞图谱(GSE124395),确认了内皮细胞、Kupffer细胞和肝细胞新的亚型。 其进一步使用研究的图谱来阐明发生在肝癌细胞和移植到小鼠肝脏的人肝细胞和肝内皮细胞中的表型变化。该人类肝细胞图谱提供了一个强大的资源,使我们能够在正常和病变的肝脏中发现以前未知的细胞类型。 方法: ? 基于marker基因的表达,该图谱包含了几乎所有的肝细胞类型:肝细胞、EPCAM+胆管细胞(胆管细胞)、CLEC4G+肝窦内皮细胞(LSECs)、CD34+PECAMhigh大血管内皮细胞(MaVECs )、肝星状细胞和肌成纤维细胞细胞和免疫细胞。 总结 该研究建立了一个人肝细胞图谱,揭示了主要肝细胞群的异质性和成人肝脏中上皮祖细胞的存在。

    6.6K31发布于 2020-03-30
  • 来自专栏智能生信

    使用 Benisse 解释单细胞基因表达的B细胞受体

    所有当前的BCR分析方法都只研究BCR序列,而忽略了它们与B细胞转录组学的相关性,从而得出关于BCR和B细胞作用的未知功能相关性的结论,并可能产生有偏见的解释。 许多单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术现在可以捕获每个B细胞的基因表达和BCR,这可能会解决这个问题。 在这里,作者用匹配的scBCR测序研究了来自13个scRNA-seq数据集的43938个B细胞,并观察到BCR与B细胞转录组学之间的关联。 作者发现在新冠肺炎感染期间,BCR和B细胞基因表达之间存在较强的耦合。并且与T细胞受体的趋同进化模式相比,BCR形成了连续和线性进化的定向模式,以实现最高的抗原靶向效率。 总的来说,通过Benisse的视角,同时消化BCR和B细胞的基因表达,将导致对不同生物背景下BCR基因功能相关性的更深入的解释。

    67510编辑于 2022-12-29
  • 来自专栏单细胞天地

    细胞免疫组基础介绍

    BCR/TCR 的 CDR3 由 V、 D、 J 三个基因编码,淋巴细胞的成熟过程中,通过 V、 D、 J 基因的重排形成了各种重组序列片段,由于 V、 D、 J 基因片段本身具有多样性,再加上体细胞突变 、 V(D) J 区之间碱基的插入删除(Indel)等形成了 T/B 细胞的多样性。 因此对于淋巴细胞多样性的研究便集中在了 CDR3 区多样性的研究。 基础知识理解 免疫组:V(D)J序列多样性的集合即为免疫组(Immune Repertoire, IR) 免疫组测序目标:5‘转录组+V(D)J片段分析,可同时获得单细胞转录组以及免疫组数据。 组装后的有效细胞数:有效的细胞数的估计与表达靶向 V(D)J 转录本相关,要求 barcode 有一个 contig 能够有至少 2 个具有足够 reads 支持的 UMI。

    2.6K31编辑于 2022-11-24
  • Elabscience 助力巨噬细胞研究升级!形态观察、代谢分析、免疫特征检测,成果呈现更优质

    巨噬细胞是单核吞噬细胞系统中的核心免疫细胞,在机体免疫防御、监视及内环境稳态维持中发挥关键作用。 一、巨噬细胞的起源与分类:高度异质性的“变形金刚”巨噬细胞可分为胚胎来源的巨噬细胞和骨髓来源的巨噬细胞。 胚胎来源的巨噬细胞在胚胎发育阶段就已定植于各个组织,如大脑中的小胶质细胞、肝脏中的细胞、皮肤中的朗格汉斯细胞等,这类细胞具有长期自我更新的能力,主要负责维持组织内的巨噬细胞的数量与稳态。 例如,当中性粒细胞死亡后释放的“中性粒细胞胞外陷阱(NETs)”后,巨噬细胞可及时清除这些细胞,避免过度炎症反应发生。​​ 胆固醇代谢:肝脏中的细胞通过清道夫受体SR-A和CD36摄取氧化低密度脂蛋白(ox-LDL),转化为泡沫细胞,进而促进动脉粥样硬化斑块形成。​​

    96510编辑于 2025-09-04
  • 来自专栏用户7627119的专栏

    细胞免疫组的应用

    T细胞和B细胞是适应性免疫应答的重要成分。 T细胞表面的TCR(T cell receptor)与MHC分子-抗原肽复合物结合,通过促进吞噬细胞杀灭细胞内的微生物或直接杀伤受感染的细胞来执行细胞免疫功能。 此外,该研究还描绘了初始T细胞向耗竭状态的发展轨迹,并在耗竭性CD8 T细胞亚群中发现了一类FOXP3+抑制性T细胞的存在,提出了耗竭T细胞会进一步发展成抑制性T细胞的潜在发展方向。 该文章通过TCR测序结合单细胞测序,阐明T细胞处于活化的连续状态,T细胞状态是由不同的TCR使用决定的。 单细胞免疫组研究在抗体开发、用药及疫苗评估等方面也有较高的应用价值。

    1.5K10发布于 2020-08-06
  • 来自专栏大数据文摘

    Nature | 干细胞图片数据共享,深度学习预测细胞外观

    Allen细胞研究所的科学家们,用6000多幅干细胞的荧光照片,展示了在细胞这样的小小空间里,如何别有洞天。 改变一个基因对细胞整体而言,如同一场正在进行的球赛换了球员,细胞的命运或将被改变。而细胞内部这场球赛的后续过程,也将在人们眼前栩栩如生地呈现。 干细胞为何如此重要? 干细胞在一定条件下,可以分化成多种功能细胞。人,都是从受精卵这一个干细胞发育而来。 诱导多能干细胞(iPS),是首度无需使用受精卵或是胚胎干细胞而创造出具有分化能力的干细胞,它为干细胞的研究提供了丰富的细胞来源,也促进了细细胞分化机制的研究。 遗传相同干细胞的DNA(紫色)和细胞膜(蓝色)的结构差异 艾伦研究所着眼于干细胞图片研究,与一些其他机构试图将细胞的其他方面进行分类相契合。

    1.7K60发布于 2018-05-22
  • 来自专栏单细胞天地

    人肝肿瘤微环境单细胞图谱

    细胞测序技术 MARS-seq LCMseq 分析细胞数量 六名接受肝切除术的患者的组织,共分析7947个细胞(来自恶性部位的4,140个细胞和来自非恶性部位的3,807个细胞) 主要单细胞分析结果 来自非恶性肝部位的细胞包括肝细胞簇和几个非实质细胞群-肝星状细胞,血管平滑肌细胞(vSMC),细胞,T细胞,B细胞,肝窦窦内皮细胞(LSEC),肝血管内皮细胞(LVEC)和胆管细胞,后者与癌细胞成簇 来自非恶性肿瘤部位的T细胞群体主要由细胞毒性T细胞组成,表达CCL5GZMK和NKG7。作者进一步评估了胆管癌患者和转移患者的肿瘤部位之间的内皮细胞,单核吞噬细胞和T细胞的表达特征的差异。 内皮细胞和T细胞在这两种病因之间没有表现出差异表达。 作者在这些区域上进行了批量RNAseq,并根据批量测量结果,使用了单细胞图集中细胞类型的表达特征来估计每种细胞类型的比例。发现不同的细胞类型差异地处于不同的肿瘤区。

    1.2K20发布于 2021-03-10
  • 来自专栏Michael阿明学习之路

    python 获取英文人名翻译

    Campbell 坎贝尔 Carroll 卡罗尔 Carr 卡尔 Cox 考克斯 Carpenter 卡朋特 Chambers 钱伯斯 Christian 克里斯琴 Combs 姆斯 Compton 康顿 Conley 康利 Carson 卡森 Conner 康纳 Carver 卡 Chandler 钱德勒 Charles 查尔斯 Chase 蔡斯 Cherry 彻丽/彻里 Castro 卡斯特罗 加里 Covington 科温顿 Coulter 科尔特 Carlisle 卡莱尔 Connell 康奈尔 Carnes 卡恩斯 Carmichael 卡迈克尔 Connelly 康奈利 Couch 奇 麦克威廉斯 Manuel 曼纽尔 McNally 麦克纳利 Mansfield 曼斯菲尔德 Mead 米德 McNair 麦克奈尔 McMullen 麦克马伦 Milton 米尔顿;弥尔顿 Marcus 马斯 Pryor 赖尔 Pettit 佩蒂特 Purcell 珀塞尔 Purvis 珀维斯 Proctor 普罗克特 Pritchett 里切特 Pritchard 里查德 Platt 普拉特 Pollock

    4K20编辑于 2022-01-07
  • 来自专栏生信技能树

    scQTLbase——人类单细胞eQTL数据

    academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1010/7288825 网站:http://bioinfo.szbl.ac.cn/scQTLbase scQTLbase 是一个综合性的数据, 专门用于探索人类单细胞表达数量性状位点(sc-eQTLs),这些数据可以揭示细胞类型特异性基因调控的遗传基础。 scQTLbase 整合了来自不同来源的304个 sc-eQTL 数据集,涵盖了57种细胞类型和95种细胞状态。 scQTLbase 数据包括三种主要类型的 eQTLs: cell-type-specific eQTLs (63.82%), response eQTLs (24.34%) dynamic eQTLs (5.26%) scQTLbase 的主要功能包括: 单细胞eQTL搜索:用户可以根据感兴趣的GWAS数据集进行sc-eQTL搜索。

    2.3K11编辑于 2024-03-25
  • 来自专栏医学数据库百科

    CellMarker:细胞标志物数据

    我们都知道,细胞标志物是我们用来对细胞定义和分选的重要标志。当我们想查看某细胞的标志物时,不可能对所有细胞都进行测序分析,首先,经费就烧不起。。。。。。 所以,今天小编就给大家介绍一个特别优秀的数据:CellMarker(http://biocc.hrbmu.edu.cn/CellMarker/index.jsp),直接通过点点点,就能查看哪些细胞的标志物 /基因是什么,是不是瞬间感觉高大上~ 该数据通过手动收集超过100,000篇发表的论文,涵盖细胞标志物信息,组织类型,细胞类型,癌症信息和来源等4,124个条目。 下面我们就来简要看一下该数据的使用方法。 Home 主页提供了人和鼠的全局视图。该图可以帮助我们快速浏览列出的细胞类型的细胞标志物。 交互式气泡图显示了感兴趣的基因在不同组织的不同细胞中用作细胞标记的频率。 ? ? Download CellMarker数据提供TXT格式的下载文件。

    3.1K40发布于 2021-04-30
  • 来自专栏用户7627119的专栏

    细胞测序公共数据(上)

    就小编所知,目前NCBI中的GEO数据就囊括了大量单细胞测序的数据,但是相对于一些专库专用的数据来说,其存储相对比较零散。 如果需要寻找特定组织或者特定疾病的单细胞数据,还要借助大量的单细胞文献,费时费力。今天小编就“知你所想,予你所求”,为大家介绍几款单细胞测序的数据。 篇非免疫的单细胞文献,且数据仍在持续更新中。 该数据涉及到25种癌症类型的4,1900个癌症细胞的14个功能状态。 CancerSEA下载界面 当然如此火热的单细胞领域不仅仅只有上面几款数据,偷偷告诉你:其实小编还收藏了其他几款实用的数据,想get吗?下期敬请期待!

    8.8K21发布于 2020-08-05
  • 来自专栏生信技能树

    CellCommuNet—细胞通讯网络数据(人和小鼠单细胞转录组)

    细胞通讯分析已经是单细胞转录组领域的常规步骤,它强烈的依赖于数据资源,就是自分泌,旁分泌,近分泌和内分泌这些生物学过程背后的基因配对信息。 大家需要自己提前了解一下:细胞通讯分析的背景知识,而且呢,还得看看细胞通讯分析的实例,多读文献,比如:细胞通讯分析结果的解读。 而且呢,并不是说一定要使用专门的细胞通讯分析软件才能做这个细胞通讯分析,比如:构建单细胞亚群网络(类似于细胞通讯分析),就是另辟蹊径。 接下来我们介绍一个新鲜出炉的CellCommuNet—细胞通讯网络数据(人和小鼠单细胞转录组) 文章:Ma, Q., Li, Q., Zheng, X., & Pan, J. (2024). 第一部分由单细胞聚类和细胞注释结果组成。

    83310编辑于 2024-03-25
  • 来自专栏单细胞天地

    人类胸腺发育的细胞图谱揭示了T细胞的形成

    摘要 INTRODUCTION:胸腺(thymus)是 T 细胞发育和 T 细胞受体(T cell receptor, TCR)组形成的重要器官,塑造了机体的适应性免疫。 另外,作者系统地比较了人和小鼠胸腺单细胞转录组数据的异同。最后,作者还获取了单细胞 TCR 组数据以探索人类 TCR 重排和选择的时空偏倚。 CD45 分别富集免疫细胞和非免疫细胞 CD3 分别富集 T 细胞和非 T 细胞 EPCAM 富集上皮细胞方法: 10x Genomics Single Cell 3' v2 and 5’ Reagent 人 TCR 组形成和选择的偏倚 TCRβ 的 VDJ 基因重排偏倚从 DN 到成熟 T 细胞的过程中持续存在,该偏倚可能和基因座的襻环结构有关。 总结 本文构建了人类经典和非经典 T 细胞的分化轨迹以及 TCR 组信息,发现了 TCR 组在成熟 T 细胞中的偏倚,可能提示了人体如何应对不同的抗原挑战。

    4.5K51发布于 2021-04-16
  • 来自专栏FreeBuf

    研究发现,攻击者能利用Chromium浏览器书签同步功能泄露数据

    SANS技术研究所的学术研究人员大卫·(David Prefer)的这一发现,是对攻击者如何滥用浏览器功能,从被破坏的环境中偷取数据并执行其他恶意功能研究的一部分。 在最近的一篇技术论文中,将这一过程描述为 "bruggling"——浏览器和偷渡的谐音。 在实操层面,举例,即攻击者可能已经破坏了一个企业环境并访问了敏感文件。为了通过书签同步来渗出数据,攻击者首先需要把数据放到可以存储为书签的形式中。 通过反复试验发现,如今的浏览器允许将大量字符存储为单个书签,实际数量因浏览器不同而存在差异,例如,在使用Brave浏览器时,发现他只需使用两个书签就可以很快同步整个《勇敢的新世界》(Brave 表示,在同步过程中没有利用任何漏洞,主要集中在如何通过书签同步这一实用功能进行恶意滥用。

    53730编辑于 2023-03-30
  • 来自专栏用户7627119的专栏

    细胞测序公共数据(下)

    此外,通过外部单细胞数据进行自身数据的验证也是今后单细胞数据分析的一个重要趋势。前面一期我们介绍了单细胞测序公共数据(上),今天,小编就基于上篇的基础,继续为大家介绍几款单细胞测序公共数据。 SCPortalen数据下载界面 2、scRNASeqDB scRNASeqDB是一个专门收集人类单细胞测序数据的数据,涉及36个人类数据集约174种细胞类型或细胞系的8910个细胞。 但可惜的是,该数据只更新到2017年,现已停止更新。scRNASeqDB主要目的是促进基于公共数据的各种人类单细胞基因表达谱的分析和可视化。 相比于前三个数据(多为低通量测序数据,细胞数较少)来说,Single cell portal收录了169个研究的4152655个单细胞的测序数据,并且仍在持续更新当中。 Single cell portal数据下载界面 结合上下篇,小编总共为大家介绍了七款单细胞公共数据,如果你想利用公共数据对自己的数据进行验证,或者想要深挖公共数据,不妨试一试吧!

    6.6K21发布于 2020-08-05
  • 来自专栏医学数据库百科

    疾病相关单细胞数据

    对于单细胞测序而言,目前已经有很多文章做了其相关的检测,因此也有好多单细胞测序的数据已经公开了,进而也就有很多和单细胞相关的数据了。 相较于其他单细胞的很多分析,这个数据只要还是用来分析疾病当中的细胞和正常细胞哪些基因有差异的。因此有这个方面需求的可以使用哈。 ? 背景数据集介绍 这个数据就是收集了目前已经发表的公开的单细胞测序数据。利用相同的流程来分析疾病细胞和正常细胞有没有区别。 ? 由于目前单细胞测序的数据相对来说还是少。 所以这个数据目前还没有做到分析作用疾病或者组织的细胞。目前这个数据纳入的疾病只有这些。所以有研究这些疾病的童鞋可以尝试使用一下。 ? 数据使用 相较于其他的数据,这个数据的使用更像是对于分析结果的检索功能和下载功能。作者在使用相同的流程分析完目前有的单细胞数据了。

    82620发布于 2020-11-23
  • 来自专栏「3306 Pai」社区

    3306π嘉宾专访-Dmall数据负责人冯光

    冯光 新零售电商Dmall数据负责人 保障生产MySQL、Redis、MongoDB等集群稳定高效运营,及数据自动化运维平台建设 分享时间:14:00-14:50 分享议题:《MGR(MySQL 冯光:大家好,我是冯光,之前在阿里数据团队做MySQL内核开发,目前是多点Dmall(新零售电商)数据负责人,保障MySQL、Redis、MongoDB等集群高效稳定运行,并负责数据自动化运维平台建设 冯光:个人对分布式数据集群非常感兴趣,其实在研究MGR之前,也深度接触过MariaDB Galera Cluster,多节点写,节点间『准同步』复制,故障快速自动切换,这些特性可以解决很多痛点,非常适合数据一致性及高可用要求都比较严格的业务场景 冯光:MySQL近几年发展迅猛,从5.6到5.7,再到8.0,性能指数级优化提升,在大内存,高性能SSD下MySQL的性能不再是显著问题,然而其原生异步复制或半同步复制方案,都需要外部的failover 冯光:哈哈,过奖了,如果以后想从事运维DBA的工作,我推荐『MySQL Manual』及《MySQL运维内参》,如果想未来从事MySQL内核研发,推荐『MySQL Internals Manual』、

    1.3K10发布于 2018-09-14
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