随着单细胞测序、空间转录组等技术的迅猛发展，科研人员获得了前所未有的细胞和组织水平的基因表达信息。然而，这些丰富的组学数据往往与临床诊断中最常见的 H&E 染色组织切片相互割裂，限制了对组织空间异质性的深度理解。现有基于视觉-语言的基础模型（如 PLIP、OpenAI CLIP）主要用自然语言描述取代分子信息，因此难以反映潜在的分子机制。训练目标是最大化图像-转录组配对的相似度，同时最小化错误配对

细胞因子在肿瘤微环境中的作用复杂多样，从促进肿瘤进展到作为治疗靶点，它们既是敌人也是盟友。特别是像CCL2、CXCL8和CCL5这样的趋化因子，既参与了肿瘤相关免疫逃逸，又为新型治疗提供了希望。通过深入研究细胞因子网络和机制，并结合多靶点联合治疗和个性化策略，我们有望在抗击肿瘤的道路上开创全新篇章。这篇综述文章为未来的研究和治疗提供了丰富的启示，也为免疫治疗的进一步发展指明了方向。

我们提出了scenery，一种用于从单细胞 rna-seq 数据中同时进行基因调控网络重建和细胞状态识别的计算方法 (http://scenic.aertslab.org)。根据肿瘤和大脑的单细胞数据概要，我们证明顺式调控分析可用于指导转录因子和细胞状态的识别。scenic为驱动细胞异质性的机制提供了重要的生物学见解。细胞的转录状态产生于潜在的基因调控网络（GRN），其中有限数量的转录因子（TF）

关于IMvigor210CoreBiologies包的使用和安装，在原文中都进行了介绍。但是原作者的说明文档已经是18年的内容，随着R版本的更新和变化，安装过程总有一些问题出现。结合这个package的内容和其他文章，进行一个学习和总结。

Nature：单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）+ 空间定位 + 功能钙成像 + 单细胞形态重建：视顶盖（OT）、转录组异质性、功能映射、形态学、拓扑位置斑马鱼视顶盖（optic tectum，OT）是处理视觉信息的重要脑区，与哺乳动物上丘（superior colliculus）同源，具有、外部环境和发育时序明显的特点。本研究通过整合等多种手段，全面揭示了的现象。