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因为细胞是铺在平面上的,我们可以先用显微镜给它们拍一张“集体照”。通过这张照片,结合后续的测序数据,算法可以精确地定位每个细胞、分割出它的边界,并把那些靠得太近或者重叠的“双细胞”剔除掉。我们还可以结合免疫荧光染色,在测序前就看到某些关键蛋白在细胞上的分布。最终,我们能在一张芯片上,同步获得从几百到上百万个细胞的转录组信息、蛋白表位信息和细胞形态位置信息,实现真正意义上的高通量、多模态单细胞分析。

  团队还提出了一个全面的测试基准数据集MIRAGE,该数据集使用13种主流的商用大模型以及4种先进的开源大模型,生成了接近10万条“人类—AI”文本对。

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  按照梁月的形容,在她的世界里,最大的烦恼是镜子里那张不对称的脸,“存在大小脸”。最初她尝试过各种瘦脸操和按摩仪,但收效甚微,“刷社交媒体时,看到无数张精致无瑕的面孔,我愈发觉得自己的脸不对称得厉害”。

Stereo-cell则是这个思路的自然延伸和创新。既然芯片能捕获组织切片的RNA,那能不能直接用来捕获悬浮的单个细胞呢?答案是肯定的。我们无需复杂的微流控设备或油滴,只需将单细胞悬液滴在平整的芯片上,细胞会依靠静电吸附均匀地“坐”在芯片表面。随后,细胞内的转录本被原位释放,并被下方的DNB探针捕获、建库和测序。

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