JW
Jingjing Wu
Author with expertise in Comprehensive Integration of Single-Cell Transcriptomic Data
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(50% Open Access)
Cited by:
27
h-index:
40
/
i10-index:
164
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Impact of biochar-induced vertical mobilization of dissolved organic matter, sulfamethazine and antibiotic resistance genes variation in a soil-plant system

Linlin Qiu et al.Sep 1, 2021
+5
Q
J
L
The migration risk of antibiotic and antibiotic resistance genes (ARGs) have attracted lots of attentions due to their potential threaten to public health. Strategies to reduce their vertical mobilization risk are urgently required for groundwater safety and human health. Biochar enjoys numerous interests due to its excellent sorption affinity. However, little was known about the efficacy of biochar amendment in impeding the vertical mobilization of antibiotic and ARGs. To fill this gap, a column study was carried out to investigate biochar-induced variations in the leaching behavior of dissolved organic matter (DOM), sulfamethazine (SMZ) and ARGs. Results showed that biochar addition enhanced DOM export from soil, changed its composition and impeded the vertical transport of SMZ. Biochar amendment could effectively decrease the occurrence of extracellular and intracellular sul2 in soil and impede its vertical transportation, however, it did not work out with sul1 gene. Structural equation modeling analysis demonstrated that the abundance of sul2 was significantly controlled by SMZ concentration, while the primary drivers of sul1 were SMZ concentration and DOM content. These results indicated the failure in inhibiting the vertical transfer of sul1 under biochar amendment and highlighted the important role of DOM in the leaching of soil ARGs.
0
Paper
Citation27
0
Save
4

METI: Deep profiling of tumor ecosystems by integrating cell morphology and spatial transcriptomics

Jing Jiang et al.Oct 7, 2023
+28
J
J
J
The recent advance of spatial transcriptomics (ST) technique provides valuable insights into the organization and interactions of cells within the tumor microenvironment (TME). While various analytical tools have been developed for tasks such as spatial clustering, spatially variable gene identification, and cell type deconvolution, most of them are general methods lacking consideration of histological features in spatial data analysis. This limitation results in reduced performance and interpretability of their results when studying the TME. Here, we present a computational framework named, Morphology-Enhanced Spatial Transcriptome Analysis Integrator (METI) to address this gap. METI is an end-to-end framework capable of spatial mapping of both cancer cells and various TME cell components, robust stratification of cell type and transcriptional states, and cell co-localization analysis. By integrating both spatial transcriptomics, cell morphology and curated gene signatures, METI enhances our understanding of the molecular landscape and cellular interactions within the tissue, facilitating detailed investigations of the TME and its functional implications. The performance of METI has been evaluated on ST data generated from various tumor tissues, including gastric, lung, and bladder cancers, as well as premalignant tissues. Across all these tissues and conditions, METI has demonstrated robust performance with consistency.