MIA PaCa-2 细胞

如何解析空间转录组 spot 细胞组成

Intersection Analysis，MIA） 该方法基于单细胞转录组基因表达数据和空转的基因表达矩阵，采用超几何分布检验，分别得到单细胞测序和空间转录组测序的两个genelist，对于单细胞和空转的某个区域中的markergene信息分析，推算空间转录组区域内的细胞组成。该方法见于2020年发表于《Nature Biotechnology》的一篇整合空间转录组和单细胞转录组分析的文章。 单样本基因集富集分析（ssGSEA） 基因集富集分析（GSEA）相信大家都比较熟了，ssGSEA即single

A Genome-wide RNAi Screen for Polypeptides that Alter rpS6 Phosphorylation

depletion of cellular polypeptides. We have used a pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) cell line, Mia-PaCa for this screen; as with many pancreatic cancers, these cells exhibit constitutive activation of mTORC1. PDAC is the most common form of pancreatic

肿瘤领域研究方向之肿瘤发生、发展和进化

肿瘤的发生、发展与进化是一个多因素参与、动态演变的复杂过程。其起源通常始于正常细胞内基因突变与表观遗传修饰的累积，这些分子层面的改变逐步打破细胞生长调控平衡，最终引发细胞恶性转化与增殖失控。在此过程中，肿瘤细胞通过持续适应微环境压力——如缺氧、营养匮乏及免疫监视等——逐步获得侵袭、迁移及免疫逃逸等恶性表型特征。 随着疾病进展，肿瘤内部的细胞异质性不断加剧：不同克隆在进化谱系中分化出不同分支，呈现出基因型与表型的多样化特征。这种异质性赋予肿瘤在治疗压力下的适应性优势，既可通过选择性扩增耐药克隆