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潘兴华团队在《Nature Methods》发表灵长类衰老多组学图谱大成果

今日，联勤保障部队第920医院基础医学实验室潘兴华教授团队联合中国科学院昆明动物研究所孔庆鹏研究员团队在国际顶级学术期刊《Nature Methods》发表突破性研究成果《A multi-omics molecular landscape of 30 tiss

而以 Slide-seq 和 Slide-tags 为代表的 Nature、Science 级别技术，正推动空间转录组学向前迈进以应对这些挑战 ——无需专用空间组学设备，即可实现近乎单细胞级别的高分辨率，并具备广泛的真核生物物种兼容性。

生命，在其最本真的状态下，是一个三维的存在。从单个细胞的精微结构，到组织器官的复杂构型，再到生命系统整体的动态演化，空间维度定义了功能的起点。近年来，显微成像技术的飞跃，特别是光片照明显微镜 (light-sheet microscopy) 和组织透明化技术的

生命，是一部宏伟的交响乐。从一个受精卵（Zygote）开始，音符（细胞）不断分裂、分化，最终奏响了构成复杂有机体的华美乐章。在这个过程中，一个核心问题始终萦绕在研究人员的心头：细胞是如何知道自己将要成为什么？一个神经元为何没有变成皮肤细胞？一个干细胞又如何保留

戴琼海院士团队又发Nature Methods了。10月20日，清华大学戴琼海与吴嘉敏合作，作为共同通讯作者在方法学顶级期刊《Nature Methods》上报道了用于大规模高效细胞追踪的对比嵌入学习框架—CELLECT。大规模细胞行为的定量分析在理解多种生理

DNA通常被誉为“生命蓝图”的总导演，而蛋白质则是那些在舞台上执行各种复杂任务的明星演员。那么，RNA（核糖核酸）是什么角色？在很长一段时间里，它被看作是连接两者的谦卑信使。然而，这个观念早已过时。我们现在知道，RNA不仅传递信息，它本身就是一位多才多艺的演员

随着冷冻电镜技术的进展，数据质量的提升，人们开发一系列计算方法尝试从中获取丰富的蛋白构象分布信息，但是不同的方法得到的构象景观异质性比较强，很难评估其可靠性[2]。

想象一下，你正试图在一场盛大烟火表演的璀璨光芒中，寻找一颗特定颜色的、一闪而过的微弱流星。这几乎是一项不可能完成的任务。烟火的绚烂背景，就像巨大的噪声，将你真正想要观测的信号，那颗流星，完全淹没。

想象一下，你正凝视着一张百年历史的黑白老照片。照片里有建筑，有人群，轮廓清晰，姿态各异。你能分辨出男女老少，能猜测他们的社会角色，甚至能从建筑风格中读出那个时代的印记。但你永远无法知道，那一刻，照片中每个人心中在想什么，他们在窃窃私语什么，他们身体的每一个细胞

想象一下，如果你是一位地图绘制师，你的任务是描绘一片广袤而神秘的新大陆。然而，你手中唯一的工具，是一架视野极其狭窄的望远镜。你只能透过它，一次观察一小块区域。你或许能看到一座雄伟的山峰，或是一片宁静的湖泊，但你很难将这些零散的景象拼接成一幅完整的、能揭示大陆全

皮肤老化、睡眠差、气血不足、精力下降、记忆力减退等是衰老的常见表征。人类对抗衰老的探索从未停止，在此过程中，中医基于几千年的实践经验积累了独特智慧，而现代医学则凭借科技手段持续取得创新突破。科学界正致力于将二者的优势相结合，通过探索中西抗衰策略的融合与转化应用

我们正处在一个生物学研究的黄金时代。高通量测序技术，特别是单细胞组学(single-cell omics)，正以前所未有的分辨率揭示着生命的复杂性。每一个细胞都像一颗独特的星球，蕴藏着独特的遗传信息和功能状态。将数以百万计的细胞信息汇集起来，构建“细胞图谱”(

在人体这个由亿万细胞构成的精密国度里，T细胞无疑是最富传奇色彩的卫士。它们是免疫系统的核心执行者，如同身怀绝技的特种兵，能够精准识别并清除被病毒感染的细胞、狡猾的癌细胞，甚至还能“记忆”曾经的敌人，以便在下次入侵时迅速反应。然而，这些细胞卫士并非千人一面。它们