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來源：瑞孚迪生命科學作者：王多魚單細胞測序單細胞測序是指在單個細胞水平上，對基因組、轉(zhuǎn)錄組、表觀組等遺傳信息進行高通量測序分析的一項技術。它能夠揭示單個細胞的基因結(jié)構(gòu)和基因表達狀態(tài)，反映細胞間的異質(zhì)性，在腫瘤、發(fā)育生物學、微生物學、神經(jīng)科學等領域發(fā)揮重要作用，正成為生命科學研究的焦點。與傳統(tǒng)的測序技術相比，單細胞測序不僅測量基因表達水平更加精確，而且還能檢測到微量的基因表達子或罕見非編碼RNA，其優(yōu)勢是多層次的。如何實現(xiàn)單細胞測序單細胞測序流程包括：單細胞的分離制備、遺傳物質(zhì)的提取擴增以及遺傳物
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告別水浴鍋！安升達Barkey無水復蘇儀：細胞治療合規(guī)的革新之選
2024年7月，國家藥品監(jiān)督管理局核查中心發(fā)布《細胞治療產(chǎn)品生產(chǎn)現(xiàn)場檢查指南（征求意見稿）》，明確要求：“細胞復蘇儀宜采用無水加熱方式，如使用水加熱方式應采取對水的隔離措施?！边@一要求直指傳統(tǒng)水浴鍋復蘇細胞的痛點——開放水環(huán)境易滋生微生物、溫度控制不精準、操作無法追溯，已成為細胞治療產(chǎn)品污染和批次差異的主要風險源！傳統(tǒng)水浴鍋合規(guī)隱患常規(guī)水浴鍋操作需將凍存管/袋直接浸入37℃水中。但實踐表明：污染風險高：水浴環(huán)境易滋生細菌，直接威脅無菌生產(chǎn)環(huán)境活率不可控：溫度波動大，復蘇終點難判斷，細胞損傷率高無 -
探索細胞治療平臺：從基礎研究到臨床轉(zhuǎn)化的挑戰(zhàn)與機遇
細胞治療平臺是一個集成了多種先進技術和資源的綜合性體系，它涵蓋了細胞的分離、培養(yǎng)、擴增、改造、輸注等多個關鍵環(huán)節(jié)。通過標準化的操作流程和嚴格的質(zhì)量控制，平臺能夠確保細胞治療產(chǎn)品的安全性、有效性和穩(wěn)定性。細胞治療平臺的重要性不言而喻。首先，它極大地提高了細胞治療的研發(fā)效率。在平臺上，科研人員可以利用先進的技術設備，如高通量測序、基因編輯等，加速疾病機理研究和藥物篩選。同時，標準化的細胞制備流程能夠縮短研發(fā)周期，提高生產(chǎn)效率，讓更多的患者能夠早日受益于細胞治療。其次，平臺建設確保了細胞治療的安全性。 -
賽橋PortTrans全封閉自動液體轉(zhuǎn)移小助手：實驗室效率革命性突破
一、傳統(tǒng)：全封閉自動液體轉(zhuǎn)移時代來臨在分子生物學、細胞培養(yǎng)和臨床診斷等領域，液體轉(zhuǎn)移操作是實驗室最基礎卻最頻繁的工作。傳統(tǒng)手動移液方式不僅效率低下，而且面臨交叉污染和人為誤差的風險。賽橋PortTrans全封閉自動液體轉(zhuǎn)移小助手的問世，改變了這一局面。這款創(chuàng)新產(chǎn)品采用全封閉設計，實現(xiàn)了從樣本管到反應容器的全程零接觸液體轉(zhuǎn)移，有效避免了氣溶膠污染和樣本間交叉污染。其自動化操作模式將實驗人員從重復性勞動中解放出來，顯著提升了實驗效率和結(jié)果可靠性。二、核心優(yōu)勢：為何選擇PortTrans小助手全封閉系 -
炎癥反應是機體對抗感染和損傷的核心防御機制，但其失控或慢性化卻是眾多重大疾病（如自身免疫病、神經(jīng)炎癥、癌癥、感染性疾病等）的關鍵推手。傳統(tǒng)炎癥活性檢測方法依賴組織活檢、血清標志物檢測或終點犧牲動物進行組織學分析，存在顯著局限性，難以實時監(jiān)測炎癥的發(fā)展進程。傳統(tǒng)炎癥活性檢測靜態(tài)分析盲區(qū)1.動態(tài)缺失：犧牲不同時間點的動物獲取“快照”，無法連續(xù)觀察炎癥發(fā)生、發(fā)展、消退或慢性化的實時動態(tài)過程（如免疫細胞募集、活化、細胞因子風暴、組織損傷進展）。2.時空信息匱乏：難以精確定位炎癥發(fā)生的具體解剖位置及其在體
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微流控電泳系統(tǒng)在生物分析中的創(chuàng)新與發(fā)展
在科技飛速發(fā)展的今天，微觀領域的研究正不斷深入，對分析檢測技術的精度和效率提出了更高要求。微流控電泳系統(tǒng)作為一種融合了微流控技術與電泳技術的前沿分析工具，猶如微觀世界的“精準導航儀”，為生命科學、化學分析等領域的研究帶來了革命性的變化。微流控電泳系統(tǒng)巧妙地將微流控芯片與電泳分離技術相結(jié)合。微流控芯片是其核心載體，它以微米級的通道網(wǎng)絡構(gòu)建起一個微型化的分析平臺。這些微通道就像城市中錯綜復雜的道路，能夠精確引導樣品在芯片內(nèi)流動。而電泳技術則是驅(qū)動樣品分離的“動力引擎”，通過在微通道兩端施加電場，帶電 -
Beacon融合動力學與機器學習的混合建模加速細胞株開發(fā)
前言GSK和劍橋大學的研究者在預印版發(fā)表了自己的研究結(jié)果：一種結(jié)合機器學習（ML）與動力學模型的混合方法，用于預測CHO細胞在微小型培養(yǎng)體系（包括Beacon®，孔板，flask）中的表現(xiàn)，該模型為生物制藥行業(yè)提供數(shù)字化決策工具。其中，在Beacon®單細胞光導系統(tǒng)上完成了單細胞克隆，初始細胞株篩選以及實驗數(shù)據(jù)（Cp,Qp）的收集。01研究背景和方法針對細胞株開發(fā)（CLD）流程中“傳統(tǒng)方法需要6-12個月篩選數(shù)百個細胞株，早期小規(guī)模數(shù)據(jù)無法預測后期生物反應器性能"的行業(yè)痛點，研究者創(chuàng)新性地提出混 -
2025年4月份有44篇新的Simoa文章，其中41篇集中在神經(jīng)領域，其余3篇分布在腫瘤（1）、傳染病（1）和炎癥（1）。今年共有210篇新發(fā)表文章，總數(shù)達到3489篇。請參閱下面的詳細分類。2025年4月份出版物亮點分為3類01阿爾茨海默病02鄰近學研究1阿爾茨海默病1）無癥狀常染色體顯性阿爾茨海默病中突觸標志物β-突觸核蛋白的早期增加突觸降解早于阿爾茨海默病發(fā)生，這項研究評估了β-突觸核蛋白作為常染色體顯性阿爾茨海默病(ADAD)中的一種潛在的基于血液的生物標志物。使用DIAN研究的縱向數(shù)據(jù)
