Category Archives: Medicine Genomics

our ESCC single cell and stRNA data analysis published in Theranostics

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We integrated single-cell RNA sequencing data from seven datasets (192 ESCC patients, >440k cells) and spatial transcriptomics to delineate the tumor microenvironment (TME) landscape of esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) during progression and immunotherapy response. B-lineage cells decreased with tumor progression but accumulated in immunotherapy-resistant cases. Resistant tumors harbored a malignant subpopulation with elevated cholesterol biosynthesis. Spatial and communication analyses revealed that these cholesterol-biosynthetic tumor cells interacted with germinal center B cells in tertiary lymphoid structures. Mechanistically, tumor-derived MIF disrupted B cell immunity by competing with CXCL12–CXCR4 signaling through MIF–CXCR4 binding.

MIF-expressing tumor cells mediate immunotherapeutic resistance in esophageal squamous cell carcinoma

Jing Song1, Xiaomei Song2, Yue Xie1, Hong Guo2 , Yupeng Cun1 

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基于血浆转录组的小细胞肺癌耐药文章在Front. Immunol.发表

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经过几多波折，我们用血浆转录组来发现小肺化疗耐药相关的生物学标记物（gene signatures）工作终于在Front. Immunol.上见刊了。 由于小肺患者普遍不进行手术治疗，血浆转录组是一个低成本的耐药监测方式。在这篇文章里，我们和云南省肿瘤医院的杨润祥主任和杨芳医生合作，采用了我们团队之前发展的stSVM(2012 PloS One； 2013 Bioinformatics）、核心网络分析（2022 NanoToday，2023 JIPB）和别人的伪单细胞分析（Xcell）对17个小肺患者治疗前后的血浆转录组进行了系统分析，找到和原发耐药（primary resistance）相关的几个基因 PRICKLE3, TNFSFI0, ACSLl and EP300。血浆的东西太混杂，如何从里面找到有效的biomarker来监控肿瘤治疗过程中的分子变异是个非常有挑战性的工作。 我在这里做了一个小尝试，希望能给这个领域的biomaker 发现提供一些方法的路线建议。在这篇文章里，金花也完成了从wet-lab到dry-lab的升级。

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COSINE使用指南_0.1

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一、概述

肿瘤DNA序列的亚克隆重建已成为肿瘤进化研究中的重要组成部分，为研究变异与突变过程的相对顺序提供了新的思路。在以往的研究中，多数研究是通过复现前人研究结果，在此基础上运行新的数据集，以验证分析软件的泛化能力，精确度和灵敏度，等等。然而，近年来逐渐增加的肿瘤进化分析软件，也为医生和研究人员的选择带来困难。如何选择最有效的一个或几个分析软件，如何评价这些软件的优劣，成为亟待解决的热门问题。为评估不断增长的肿瘤进化分析软件、给业内人士提供可靠的、清晰的数据分析信息，我们扩展了前人的工作，将12个肿瘤进化分析软件集成在同一平台内，并为12种软件提供了相应的输入数据的生成方式。使用者可以通过原始数据，即fastq文件，生成12种分析软件所需要的输入文件。此项工作旨在保证软件评估中数据来源相同，评价标准相同。在软件使用中，使用者可以通过参考12种软件的输出结果，对同一份样本测序文件进行更为全面的分析。

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