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类器官研究期刊在线播放_类器官研究期刊有哪些(2024年11月免费观看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

类器官研究期刊

【肉瘤的药物敏感性和耐药性图谱】近日，期刊Cell Stem Cell上发表研究文章，研究人员采集120余个患者样本并通过构建患者源性肿瘤类器官（PDTOs），研究了肉瘤类型的药物敏感性和耐药性。网页链接作者通过PDTOs，在24种肉瘤类型中检测和探讨药物敏感性和耐药模式，并发现患者的亚型特异性反应，与临床特征和预后相关。作者为大多数样本所对应的患者确定了可操作的给药方案，这也强调了类器官在精准医学应用中的巨大潜力。

【培养“迷你大脑”新突破！Nat Methods：开发出具有独特皮层区域和前后模式的大脑类器官，有助深入研究人类特有的大脑发育和疾病】在一项新的研究中，奥地利科学院分子生物技术研究所（IMBA）的J㼲gen Knoblich及其团队开发出一种新方法，使科学家们能够培养出具有独特皮层区域和前后模式的大脑类器官。这项技术让科学家们能够更深入地研究人类特有的大脑发育和疾病。相关研究结果于2024年9月18日在线发表在Nature Methods期刊上，论文标题为“A polarized FGF8 source specifies frontotemporal signatures in spatially oriented cell populations of cortical assembloids”。网页链接

【干细胞移植能闭合猴子的黄斑裂孔】10月3日，Cell Press期刊Stem Cell Reports上发表新文网页链接。研究人员报告说，人类干细胞移植成功地修复了猴子模型的黄斑裂孔。移植后，用视网膜组织持续填充能闭合裂孔。这是首次在非人类灵长类动物模型中证实，胚胎干细胞衍生的视网膜类器官移植促进了黄斑裂孔的闭合。这种方法可成为一种实用、安全、有效的治疗选择，具有最小的侵入风险，特别是对于那些难治性病例。

「人脑科普」人脑为何如此与众不同。人脑必定蕴藏着某些独特于其它动物大脑的“秘密武器”。这赋予了人类规划未来、享受填字游戏、讲述讽刺笑话等非凡能力，使人类在万物中独树一帜。那么，究竟是什么原因让人脑如此与众不同呢？英国《自然》杂志网站在近日的报道中指出，历经数年探索，集结来自细胞图谱、大脑类器官等研究获得的海量数据，科学家终于部分揭开了这一古老问题的“神秘面纱”。体积与重量至关重要。与其它灵长类动物的大脑相比，人脑的一个独特之处是体积大。人脑的体积比黑猩猩、大猩猩以及许多已灭绝的人类“近亲”的大脑大3倍以上。一般而言，大多数动物大脑的大小与其体型大小密切相关，但人类打破了这一常规。研究显示，相对于体型大小，人脑是所有脊椎动物中最大的。与体型相当的动物相比，人脑的重量几乎是它们“预期大脑”重量的7倍，而老鼠大脑仅为同样体型动物“预期大脑”重量的一半左右。进化促使人脑变大，但不同区域的进化程度并不均衡，有些区域会变大更多。其中，皮层区域尤为突出。这一区域负责执行计划、推理、语言等众多人类擅长的行为。此外，大脑后部神经元密集的小脑区域，与运动和规划息息相关，这个区域也变大了很多。（来源：科技日报）

华西医院最新研究，这种氨基酸能抵抗衰老，延长寿命，并改善肠道健康 2024年11月25日，四川大学华西医院陈海洋等研究人员在" Aging Cell "期刊上发表了一篇题为" Asparagine prevents intestinal stem cell aging via the autophagy-lysosomal pathway "的研究论文。研究显示，天冬酰胺对肠道干细胞具有显著的抗衰老能力，可以抑制老肠道干细胞的过度增殖，维持肠道稳态，并延长寿命。此外，天冬酰胺还能增强老年小鼠肠道类器官的功能，表明其具有增强肠道干细胞功能的抗衰老能力。

2024年11月25日，四川大学华西医院陈海洋等研究人员在" Aging Cell "期刊上发表了一篇题为" Asparagine prevents intestinal stem cell aging via the autophagy-lysosomal pathway "的研究论文。研究显示，天冬酰胺对肠道干细胞具有显著的抗衰老能力，可以抑制老肠道干细胞的过度增殖，维持肠道稳态，并延长寿命。此外，天冬酰胺还能增强老年小鼠肠道类器官的功能，表明其具有增强肠道干细胞功能的抗衰老能力。这项研究表明，天冬酰胺可以增强衰老果蝇肠道干细胞的功能，减轻了肠道的功能和屏障损伤，并延长了寿命。「健康科普」「干细胞资讯」「抗衰老」

关于慢性疼痛治疗，科学家又有新发现！近日，北京师范大学、广东省智能科学与技术研究院、中国科学院生物物理研究所等单位科研人员合作，揭示出感觉神经元发育机制，并基于此构建了人类背根神经节类器官，有望为改善与感觉神经元相关疾病的治疗提供新思路新方法。研究成果近日在国际学术期刊《细胞》上发表。人类背根神经节时空发育机制和类器官模型构建人的背根神经节包含多种感觉神经元的复杂体系，通过感觉神经元感知外界冷热、疼痛、触压等外部刺激，理解它们的发育、成熟机制至关重要。然而，长期以来，人类感觉神经元的发育机制如同一个“黑匣子”，科研人员一直尝试揭开它的“面纱”。研究团队通过模拟感觉神经元的发育机制，成功构建了背根神经节类器官，实现了体外模拟人类感觉神经复杂体系的发生发展。“有了这个类器官，就能在体外检测相关药物的有效性，有望为慢性疼痛的治疗提供新的思路。”中国科学院院士、广东省智能科学与技术研究院院长张旭说。据北京师范大学心理学部教授吴倩介绍，科研团队创新利用单细胞测序和空间转录组技术，深入分析人类感觉神经元发育各阶段细胞构成和基因表达，阐明异质性感觉神经元的细胞命运是由多层级信号通路和转录因子联合调控，最终揭示了其发育机制。该团队成员、北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授王晓群教授说，未来将利用这些类器官模型及多元技术体系，继续深入探究感觉神经系统的发育、疾病发生机制，希望推动这一成果从实验室迈向临床应用，助力慢性疼痛、瘙痒症等疾病的药物研发，赋能麻醉镇痛等医学技术的创新发展。（光明日报全媒体记者崔兴毅）「生活方式医学超话」「我的防护手册」「国医的精诚力量」

【人体已知类型细胞图谱草图绘成】　　科技日报北京11月20日电（记者张梦然）《自然》系列期刊20日刊登重磅论文合集，发布了人类细胞图谱（HCA）计划成果，描绘了人体目前已知类型细胞的初步草图。这一成果结合了国际科学家团队的研究，利用基于人工智能和机器学习的最新数据和分析工具，在理解人体生理方面实现了飞跃，帮助人类在细胞水平上认识健康与疾病。　　据估计，人体由37.2万亿细胞组成，每种类型细胞都有独特的功能。在细胞水平上理解人体复杂性一直颇具挑战性，但这对医学的发展十分重要。HCA联盟建立于2016年，旨在为人体中的每种类型细胞都建立一个生物学图谱。该联盟由来自102个国家的超过3600名成员组成，贡献了与18个生物学网络相关的数据。　　最新发表的合集重点介绍了联盟在3个关键领域的近期发现：首先，从人类发育组织中产生了新的数据，例如英国剑桥大学等对头骨、髋关节、膝关节和肩关节提供了新数据；其次，联盟开发了分析工具，包括一个基于机器学习的方法，可以根据表达谱搜索相似细胞，这一合集对特定器官或生物系统的可用数据进行了整合分析，例如美国博德研究所等提出胃肠道图谱，涵盖范围从口腔组织到食道、胃、肠和结肠；最后，瑞士苏黎世联邦理工学院等机构还开发了完整脑类器官图谱，让人们更深入了解类器官呈现发育中大脑的各个方面已达到何种水平。　　这些发现共同代表了绘制首个HCA细胞草图的重要进展，对未来会产生诸多潜在影响。它将改进人类对细胞多样性如何影响个体对治疗反应的理解，帮助研究细胞水平上疾病的遗传学基础。　　在同时发表的观点文章中，美国著名生物分析专家、“基因泰克”公司科学家阿维夫ⷩ›𗦠𜥏Š同事讨论了从这些图谱中获得的启示。虽然要完全获取细胞的动态特性，并将这些见解扩展到不同群体中仍然存在挑战，但全球科学家之间的持续合作将有助于实现个性化医疗，并提高人们治疗疾病的能力。来源：科技日报 #鸭绿江畔丹东真好##有一种美好叫辽宁##辽宁好网民守法好公民#

「科学家发布人类细胞图谱」《自然》系列期刊于11月21日发表了人类细胞图谱（HCA）计划论文合集，描绘了人体细胞的初步草图。这些研究成果结合了新数据和分析工具，其中一些基于人工智能和机器学习，旨在帮助科学家在细胞水平上理解人类健康和疾病。据估计，人体由37.2万亿个细胞组成，每种细胞类型都有独特的功能。在细胞水平上理解人体复杂性一直颇具挑战性，但这对于医学科学的发展十分重要。 HCA联盟成立于2016年，旨在为人体中的每种细胞类型都建立一个生物学图谱。该联盟由来自102个国家的超过3600名研究人员组成，他们贡献了与18个生物学网络相关的数据。此次最新发表的合集重点介绍了HCA联盟近期在3个关键领域的发现。首先，从人类发育组织中产生了新的数据。例如，英国剑桥大学的Sarah Teichmann和同事提供了关于头骨、髋关节、膝关节和肩关节的新数据。其次，HCA联盟开发了分析工具，包括一种基于机器学习的方法，可以根据表达谱搜索相似细胞。最后，该合集对特定器官或生物系统的可用数据进行了整合分析。例如，科学家提出了胃肠道图谱，涵盖范围从口腔组织到食道、胃、肠和结肠，还包括了克罗恩病等炎症性疾病患者的数据。此外，瑞士苏黎世联邦理工学院的Barbara Treutlein和同事开发的完整脑类器官图谱，让人们更深入地了解了类器官呈现的发育中的大脑的各个方面已达到了何种水平。研究人员认为，这些发现共同代表了绘制首个HCA细胞草图的重要进展，对未来的科学研究将产生诸多潜在影响。例如，它将增进人们对细胞多样性如何影响个体对治疗反应的理解，帮助在细胞水平上研究疾病的遗传学基础。在一篇同时配发的观点文章中，美国基因泰克公司的Aviv Regev和同事探讨了从这些图谱中获得的启示。研究人员指出，虽然完全获取细胞的动态特性，并将这些见解扩展到不同群体中仍然存在挑战，但全球科学家之间的持续合作将有助于实现个性化医疗，并提高人们治疗疾病的能力。网页链接

科学家正在建立人体每种细胞的目录，成功就可以揭示从器官形成到炎症原因等各种问题经济学人的报道说，一个成年人身体由约37万亿个细胞组成。不久前的研究认为，这些细胞可分为220种类型。这一结果是通过数十年的艰苦努力得出的，研究者通过显微镜观察经过化学染色的组织切片得出结论，这提供了人体维持运行所需的细胞分工大致印象。然而，这只是一个初步的认识。如今的工具能够深入细胞内部，逐一分解细胞，释放出其中的信使RNA（mRNA），这种分子携带着细胞核中的遗传信息，并传递到蛋白质合成工厂。 mRNA分子显示哪些基因处于活跃状态，从而揭示细胞的本质。许多在显微镜下看似相同的细胞，实际上可能存在极大差异。这么算，细胞类型的数量已超过5000种。领导这一组织学革命的，是2016年成立的人类细胞图谱（HCA）联盟，目前有来自102个国家的190个实验室的3600多名研究者参与。其他细胞图谱项目局限于绘制特定器官或组织类型的图谱，而HCA的目标是全面分类：识别并定位所有正常和患病的人体组织中的细胞类型。任务甚至扩展到“类器官”，即科学界尝试培养的活体器官模型。剑桥大学的莎拉ⷧ‰𙥅‹曼和美国生物制药公司基因泰克的阿维夫ⷩ›𗦝𐥤륈›立了这一项目。她们表示，计划在明年完成这一图谱的初稿。她们的最新进展刚刚以一组论文的形式发表在《自然》和姊妹期刊上。特克曼和雷杰夫指出，HCA的图谱分为两种类型。一种类似地理学家的地图，将每种细胞类型与人体中的四维位置联系起来（通过采集不同时期的数据，加入时间维度）。另一种类型较为陌生，称为流形图，通常用于数学中表示多维空间。在HCA中，这些维度不是空间和时间，而是不同细胞类型的分子特征，如mRNA模式。通过在同一张图上绘制不同的细胞类型，流形图可以增强对它们相似性和差异性的理解。没有被忽略的细胞现实世界的地理也扮演了重要角色。特克曼和雷杰夫从一开始就决心避免过度采样科学家集中的地区（如欧洲、北美和部分亚洲）。相反，她们寻求来自六大洲的参与者。这一决定已经带来了关于免疫反应和乳腺癌易感性的地理差异的细胞基础的新见解。本周发表的论文主题展示了这一项目的广泛范围，包括胎盘、骨骼胚胎发育、肠道炎症以及胸腺（生成免疫系统T淋巴细胞的器官）的形成。这些研究的发现开辟了新天地。比如确认了一些癌症肿瘤形成过程中涉及的细胞过程，也参与了胎盘的快速生长；识别出在骨骼和软骨细胞发育过程中表达的基因，这些基因可能导致晚年的关节炎；通过对比健康和患病肠道，发现一种引发炎症的来源可能是肠道细胞意外地发育成了通常存在于胃中的一种类型；还提供了基于标准化表示的胸腺详细描述。最引人注目的论文之一探讨了模拟大脑的类器官。由实验室培养的干细胞生成的人类脑细胞类器官，让生物伦理学家感到担忧。目前，由于缺乏支持生长所需的血液供应，这些类器官直径仅能达到三四毫米，因此不太可能产生任何形式的意识。但一些人担心，等变得更大了就不好说了。尽管如此，它们对研究仍然十分有用，因为可以研究活体人脑组织，而无需移除真实组织。如果能够可靠预测特定版本类器官中的特定神经元类型，价值将更大，因为神经元占已知细胞类型的大部分，每种神经元都有不同的功能。人类细胞图谱（HCA）项目将使研究更加容易。一项由苏黎世联邦理工学院的芭芭拉ⷧ‰𙩲特莱恩领导的研究，分析了36个此类类器官的mRNA数据，这些类器官是通过26种不同的实验方案生成的。研究者不仅成功识别了每个类器官中生成的神经元类型，还确定了这些神经元与其自然等效物的相似程度。这些数据整合后，生成了一张关于类器官的统一流形图，显示出各种实验方案的优劣势，有助于未来研究的规划。除了公布项目成员的最新研究成果（尽管原始数据自采集后便已上线），这些论文还让特克曼和雷杰夫阐述了她们的愿景：利用人工智能（AI）将图谱转化为更接近于人类工作机制模型的工具。两人都是计算生物学家，正是这种背景促使她们最初构想了HCA项目。如果没有支撑这一项目的软件——将数据转化为图表并使这些图表可供查询，这一项目就不会存在。但她们的愿景更大。她们很早便采用了基础模型，这是一类AI（例如近年来备受关注的大型语言模型），通过大量训练数据识别出人类无法察觉的模式。 HCA的基础模型并非从文本段落中训练，而是以细胞集合为基础。目标不是模拟人类的表达方式，而是生成更优质、更有用的图谱。一些模型从细胞类型的mRNA数据中学习，另一些则依赖传统组织学切片及其现代化版本，例如三维样本的光片成像。这些模型目前足够先进，可用于为新样本中的细胞加注释，在不同样本中搜索相似细胞，甚至发现特定特性背后的基因程序。未来，这些模型还可能预测细胞谱系的发展，甚至设想出尚未知晓的细胞类型。这类模型不仅比人工研究者更快，还能完成超出人类能力范围的任务。这一系统不仅能强化图谱本身，还能将其用于实际应用。例如，制药公司已经开始使用HCA的数据和模型“虚拟”筛选潜在药物，在实验测试前进行预测；通过发现药物候选物与其作用的非目标组织中的基因表达，预测可能的副作用；或者相反，在这些非目标组织中寻找机会，扩展药物的治疗靶点范围。未来，这一努力可能为创建人类“数字双胞胎”奠定基础。这种数字双胞胎将整合关于蛋白质工作机制的基础模型（如谷歌DeepMind开发的AlphaFold蛋白质折迭模型）以及关于人体发育的模型。尽管这一天仍遥远，但如今看来更有可能实现。蓝天：causmoney.bsky.social 电报频道：网页链接

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