本文复现了《Nature Communications》上关于头颈癌免疫逃逸机制的研究，通过Python实现单细胞数据分析。研究利用scRNA-seq和scTCR-seq技术，揭示了肿瘤转移过程中AXL/AURK信号通路依赖的前转移细胞亚群，以及SOX4调控的CD8+ T细胞功能衰竭机制。复现内容包括数据下载、细胞注释、CNV分析、拟时序轨迹分析和细胞互作等关键步骤，提供了完整的Python代码和

本手册系统介绍了单细胞RNA测序数据中拷贝数变异(CNA)的分析方法。主要内容包括：1)两类主流CNA推断工具：基于表达的inferCNV、copykat等工具，以及结合表达与等位基因信息的Numbat等方法；2)详细操作指南：从环境配置、数据预处理到infercnvpy和copykat工具的参数设置、运行及可视化；3)肿瘤细胞识别流程：通过CNV谱聚类、UMAP展示、热图绘制等技术区分肿瘤与正常

是基于空间位置的细胞/spot邻域划分与表达谱分析，具有从“单细胞”到“细胞群落”的表型解析，揭示群体功能的核心价值，以及阐明细胞间通讯、微环境异质性、结构-功能关联的生物学意义。6、基因共表达分析：以调控细胞分化、细胞类型转换的基因调控网络为研究核心，依托SCENIC、hotspot、decoupler等工具，系统开展。可重构潜在的生物学动态过程（如分化、发育、响应、演化等）的拓扑结构与相对顺序

本文介绍了一种优化SCENIC分析流程的方法，通过结合R和Python的优势来加速转录因子共表达网络预测。针对R中runGenie3计算耗时且易崩溃的问题，提出使用Python的grnboost2进行并行计算，速度可提升数十倍。详细展示了R预处理数据后导出到Python计算，再导回R完成后续分析的完整流程，包括数据转换、TF筛选、GRN计算等关键步骤，并提供了测试数据和环境配置说明。该方法在保持S

多组学数据整合已成为癌症研究的重要策略，但传统方法难以处理其高维异构特性。人工智能（AI）尤其是深度学习，通过无监督预训练、多模态融合及专用架构（如Transformer、图神经网络），在肿瘤早期筛查、精准分型及治疗预测中展现出优势。然而，AI模型的“黑箱”问题限制了其生物学解释性，可解释AI（XAI）正成为关键发展方向。当前挑战包括数据获取困难、模型泛化能力不足等，而患者专属数字孪生技术有望推动

Claudecode具备进程记忆功能，支持会话恢复，可通过以下方式继续操作：1)输入"claude--continue"恢复最近会话；2)使用"claude--resume编号"重启指定对话。建议配合Tmux管理终端会话防止掉线。程序支持后台运行，并提供快捷键操作提升效率。该功能支持跨会话记忆用户习惯，也可通过CLAUDE.md配置全局上下文。

南方医科大学广东省人民医院Echo博士团队通过整合生物信息学与机器学习方法，揭示了泛凋亡（PANoptosis）是糖尿病肾病（DKD）肾小管间质损伤的核心机制。研究鉴定出6个关键枢纽基因（CASP1、FAS等），构建了具有诊断价值的风险评分模型（AUC=0.981），并通过动物实验验证了其生物学意义。该成果发表于《Frontiers in Immunology》（IF=5.9），为DKD的早期诊断

南方医科大学Echo博士将于2026年4月27日直播分享其发表在《Frontiers in Immunology》（IF=5.9）的研究成果。该研究通过整合生物信息学与机器学习，首次揭示泛凋亡（PANoptosis）是驱动糖尿病肾病免疫激活和肾小管间质损伤的核心机制。研究鉴定出6个关键泛凋亡枢纽基因（YWHAH、PRKACB等），构建了具有诊断价值的风险评分模型，并筛选出CASP1、FAS等4个潜

《Nature Biotechnology》最新研究提出混合蛋白质结构预测方法D-I-TASSER，结合深度学习与物理模拟，显著提升预测精度。该方法在单/多结构域蛋白质预测中均优于AlphaFold系列，CASP15盲测表现突出，尤其对复杂多结构域蛋白提升显著。成功预测81%人类蛋白质结构域，与AlphaFold2结果高度互补。研究证明深度学习与物理模拟融合的策略可突破现有技术瓶颈，为结构生物学难

《STAID：一种基于生物信息建模的空间细胞类型去卷积自优化深度学习框架》发表于《Advanced Science》（IF=14.1）。该研究针对空间转录组数据分辨率不足的问题，提出创新性深度学习框架STAID，通过整合伪点生成与模型训练形成自我优化闭环，并引入图信号处理建模基因共表达关系。在乳腺癌、胚胎发育等复杂组织分析中，STAID展现出优于11种现有方法的性能，能精准识别肿瘤细胞群、解析胚胎