Nature年度前沿技术，助力细胞基因疗法

作者：细胞基因疗法

细胞生物学的相关研究一直受限于数据的完整性和表型的完整性，对应激状态和稳态下的细胞区别观察不够充分。

过去五年中，计算机视觉和语音识别领域通过对大量的无标签数据进行学习、建模，很好的解决了数据不足的问题。

而在刚过去的2022年，机器学习方法使用单细胞数据进行扰动建模也推动了细胞生物领域前进。

对于生物学家来讲，无论研究基因、转录本、修饰、蛋白功能，都要频繁的进行人为干预，实现对感兴趣变量的正向或者反向改变，观察细胞表型的变化。整个过程需要对干预工具的构建、导入、实验观察，从而得出表型结论。扰动建模的目的就是想要通过数学模型的建立，通过对已有数据的分析、归纳和总结，对一个分子的功能在没有实验时做出预判，对于生物学家和药物研发者来讲，好的模型一定能够帮助加深对生物机制的理解，推动药物的研发进程

Nature年度前沿技术

2019年单细胞多组学技术：Method of the Year 2019: Single-cell multimodal omics

2020年空间转录组技术：Method of the Year 2022: spatially resolved transcriptomics

单细胞多组学技术”和“空间转录组技术”先后在2019年和2020年被Nature Methods评为年度技术方法。

时间和空间维度多维研究技术结合，将以全新研究思路出发，既能够获得单个细胞间异质性，又能获得细胞在组织空间上的结构位置信息，发现更多未知且精细化结果。总而言之，单细胞测序+空间转录组测序：优势互补，同时获得细胞类型群体，以及基因表达和细胞的空间位置信息。空间转录组能够定位和区分功能基因在特定组织区域内的活跃表达，为研究和诊断提供宝贵见解。10x Visium 的推出使空间转录组成为了新的研究热点，受到广大研究者的青睐，其不仅可以提供研究对象的转录组等数据信息，同时还能定位其在组织中的空间位置，这对于癌症发病机制、神经科学、发育生物学等众多领域的研究都有重要意义。

2021年机器深度学习预测蛋白结构技术：Method of the Year 2021: Protein structure prediction

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动挖掘数据潜在特征得以实现，过去10年，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理领域取得了巨大成功。基因组学大数据与疾病表型间的复杂关系难以解析，运用深度学习挖掘多组学数据探索复杂疾病致病机制及药物反应机制将会极大的提升精准医学和转化医学的进度。，近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究，这一研究成果更是多次发表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology 等知名国际顶刊上，为我们发表顶刊鉴定了基础。

2022年年度**方法，长读长测序技术：Method of the Year 2022: long-read sequencing

2022年4月，T2T联盟发表了首个完整的人类基因组。这一成就是通过实验和计算上的一系列创新实现的，而长读长测序正是负责生成T2T数据的主要技术。参与这项工作的加州大学伯克利分校的Nicolas Altemose博士认为：“这些新的长读长DNA测序技术令人难以置信，它们是游戏规则的改变者。”当然，这只是其中的一个例子，说明了长读长测序正帮助科学家从人类及其他物种的基因组、转录组和表观基因组中获得大量见解。

比较基因组学(Comparative Genomics)利用模式生物基因组与人类基因组之间编码顺序上和结构上的同源性，克隆人类疾病基因，揭示基因功能和疾病分子机制，阐明物种进化关系，及基因组的内在结构。比较不同物种的整个基因组,增强对各个基因组功能及发育相关性的认识。比较不同物种的整个基因组,增强对各个基因组功能及发育相关性的认识。比较基因组学分析已成为生物学尤其是遗传学相关研究的重要手段。通过对生物基因组上遗传信息的挖掘与研究能够促进对不同生物具有的生物学形状下的遗传机制差异、性状演化历史等生物学问题进行深入的了解与研究。

由于学习平台文献、视频教程资料较少，技术不公开，对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰，而培训学习迫在眉睫，应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家共同举办“机器学习单细胞分析+单细胞空间转录组+深度学习基因组学+比较基因组学”专题培训班，本单位已经举办十一期培训，参会人员高达1600余人，对于培训安排和培训质量一致评价极高！将内容全部学懂、学会、学透彻、学以致用，完成科研任务和高质量文章！