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一直习惯性的用Scenic初步看看有没有啥好的结果，看了这篇文章才知道还有Scenic+，一篇17年，一篇23年的，都是同一个课题组发的，发了两篇Narure Methods。
SCENIC+与之前相比，引入了更多的调控元素（例如增强子、miRNA等），并且集成了更多的功能模块（如ChIP-seq数据），以获得更准确的调控信息。
原版SCENIC依赖于转录因子和目标基因之间的共表达模式进行推断，但没有很充分地整合更多的调控元件（例如DNA甲基化、染色质开放性等）。
其实最明显的就是它可以结合单细胞ATAC-seq（染色质开放性数据)了，能够纳入多组学数据。
本文内容
无论是SCENIC+原文的代码，还是直接看这篇文章的代码应用都行，这篇文章给的这部分都挺详细的，还能学一些绘图技巧
多组学研究揭示T细胞急性淋巴细胞白血病治疗抵抗的新突破
T细胞急性淋巴细胞白血病（T-ALL）研究取得重要突破，发现与治疗抵抗相关的骨髓祖细胞样癌症亚群，为高风险患者的精准治疗带来新希望。
T细胞急性淋巴细胞白血病（T-ALL）是最常见的儿童癌症之一，也是导致儿科患者死亡的主要原因之一。尽管化疗和靶向治疗技术的进步极大改善了B细胞急性淋巴细胞白血病（B-ALL）的治疗效果，但T-ALL的治疗进展却相对滞后。尤其是在复发和治疗抵抗的病例中，患者的预后极差。针对这一挑战，近日发表在《Nature Cancer》上的一项研究提供了突破性进展。
研究亮点
多组学数据解析T-ALL异质性：研究团队分析了40例T-ALL患者的单细胞多组学数据，共收集了超过59.5万个癌细胞样本。研究人员绘制了一张涵盖健康儿童造血系统的多组学参考图谱，将T-ALL患者的癌细胞映射到这一图谱中，识别出一种具有骨髓祖细胞特征的癌细胞亚群（BMP-like亚群），该亚群与化疗和类固醇治疗抵抗相关。
预后预测与精准分型：研究发现，BMP-like亚群的存在显著降低了患者的五年总生存率。这一发现为通过分子标志物快速进行风险分层提供了可能性。研究人员进一步通过体外和计算模拟药物筛选，发现这种亚群对诱导细胞凋亡的药物（如Venetoclax）表现出潜在的治疗敏感性。
3.NOTCH1突变的双重作用：研究还揭示了NOTCH1突变对T-ALL细胞分化状态的影响。尽管NOTCH1激活通常被视为治疗敏感性的标志，但研究显示其对癌细胞的分化具有多重调控作用，通过推动癌细胞从BMP-like状态向T细胞特异化方向分化，可能改善患者的治疗反应。
4.治疗抵抗的潜在机制：BMP-like亚群被证明具有显著的自我更新能力，并且对常规诱导治疗药物表现出100倍以上的抗性。此外，该亚群还具有较低的类固醇受体表达，使其对类固醇治疗具有显著的抗药性。
研究意义
这项研究不仅深入揭示了T-ALL治疗失败的细胞和分子基础，还为高风险患者提供了全新的治疗方向。通过将单细胞组学与分子机制研究相结合，研究团队提出了一种全新的诊断和治疗策略。这项研究为精准医学的发展提供了坚实基础，尤其是在治疗高度异质性癌症如T-ALL方面。
关键词：单细胞测序，单细胞多组学，转录因子分析，生信分析，生物信息学
这次生信的大纲内容进行全面的调整，想了解生信的，跟班的，可以看下面👇这个文章
这次可不是只学单细胞，基本上从基础到多组学、空间、机器学习一条龙全打通了
后苔↩️之前贴子的岸号即可霍得之前的代码，今日关键词：241127
引文，原文：
Xu, J., Chen, C., Sussman, J.H. et al. A multiomic atlas identifies a treatment-resistant, bone marrow progenitor-like cell population in T cell acute lymphoblastic leukemia. Nat Cancer (2024).
