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公报说,以后单细胞测序技术日益成熟,使钻研职员能考察生物样本平分比方细胞群体的基因抒发特色,并探索其对于集体细胞性能的影响。在肿瘤情况中,这种钻研尤其主要,既能够考察治疗对于癌细胞自身的感化,也能剖析其对于肿瘤四周匆匆癌或者抗癌细胞的影响。然而,现在相干测序技术还存在一些问题,使患上钻研职员难以精准缉捕管制细胞性能的遗传程序变化。
钻研职员示意,scNET系统将单细胞数据与基因互动收集整合起来,描述出分比方基因之间能够的相互影响门路。该系统提高了对于样本中细胞群体的识别准确性,能够展现细胞在分比方条件下的基因行动特色,帮助迷信家明白衰弱状态的细胞机制及其对于药物治疗的反应。
钻研团队重点钻研了拥有抗癌后劲的T细胞群体,借助新系统首次清晰考察到药物怎样激活T细胞的细胞毒性性能,从而更实用袭击肿瘤细胞,而这一发明此前在传统剖析方法中是难以识其余。
公报说,scNET展现了人工智能与生物医学融合的微小后劲,未来无望展现疾病潜伏机制,开辟新型治疗计划。
相干钻研后果已经发表在英国迷信期刊《自然-方法》上。
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