单细胞与空间多组学

面向单细胞和空间转录组学的 AI 驱动方法,重点关注 Xenium 数据分析和组织结构建模。

课题组的核心方向之一是发展 single-cell and spatial multi-omics 方法,包括 Xenium spatial transcriptomics 及相关成像平台的数据分析。我们构建可扩展算法,用于细胞分割、组织结构分析、细胞状态图谱构建和细胞间相互作用推断,并应用于癌症、免疫生物学和免疫相关疾病研究。近期空间转录组学研究展示了这些方法如何连接组织结构与疾病机制 (Qin et al., 2025)

此前在 integrative single-cell regulome analysis (Wang et al., 2020) 和癌症干细胞层级结构研究 (Wei et al., 2022) 中的工作,也构成了这一方向的方法学基础。我们还应用单细胞转录组学研究儿童肿瘤模型中治疗响应和耐药相关的非遗传性、转录组机制 (Yang et al., 2025)

参考文献

2025

  1. bioRxiv
    Spatial Transcriptomics Identify T Cell-Driven Mechanisms of Kidney Damage in Immune Checkpoint Inhibitor-Associated Acute Interstitial Nephritis
    Qian Qin, Lennard Ostendorf, Sophia L Wells, and 24 more authors
    bioRxiv, Oct 2025
  2. Nat Commun
    The PIK3CA/AKT pathway drives therapy resistance in rhabdomyosarcoma
    Q Yang, Y Wang, L A Corchete Sanchez, and 13 more authors
    Nature Communications, Dec 2025

2022

  1. Nat Cancer
    Single-cell analysis and functional characterization uncover the stem cell hierarchies and developmental origins of rhabdomyosarcoma
    Y Wei, Qian Qin, C Yan, and 1 more author
    Nature Cancer*Co-first authors , 2022

2020

  1. Genome Biol
    Integrative analyses of single-cell transcriptome and regulome using MAESTRO
    C Wang, D Sun, X Huang, and 13 more authors
    Genome Biology, 2020