换一批时空转录组大数据:解码疾病演进的动态密码
Spatio-Temporal Transcriptomics Big Data:Decoding the Dynamic Code of Disease Progression
摘要疾病演进是动态的生物过程,其分子网络、细胞行为与微环境的协同变化在三维空间和时间维度上呈现高度异质性.近年来,整合成像技术与高通量测序的空间转录组学实现了原位保留组织结构下的全转录组解析.通过多时间点动态采样构建的时空转录组大数据,结合机器学习算法与生物网络建模,可系统解码疾病演进中"分子-细胞-微环境"的跨尺度互作规律.本文将通过综述时空转录组学的技术原理、数据处理方法和目前在疾病中的应用案例,来揭示时空转录组学在疾病演进动态过程中的作用.
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DOI
10.3969/j.issn.2096-4382.2025.04.006
发布时间
2025-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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