提高体外研究质量与推进替代方法发展的资源汇编

《Alternatives to Laboratory Animals》:Resources Round-up

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月20日 来源:Alternatives to Laboratory Animals 3.1

编辑推荐:

   在查看器中打开DRIVER建议(https://nc3rs.org.uk/3rs-resources/driver-recommendations)一套用于提高体外研究质量的实用框架。SenNet联盟(https://sennetconsortium.org/)旨在全面识别和

  
DRIVER建议(https://nc3rs.org.uk/3rs-resources/driver-recommendations)
一套用于提高体外研究质量的实用框架。
SenNet联盟(https://sennetconsortium.org/)
旨在全面识别和表征人体不同部位、不同健康状态和不同生命周期阶段中衰老细胞的差异。
激素细胞图谱(https://hormonecellatlas.org.uk/)
利用单细胞转录组学技术在细胞分辨率水平上绘制47种无疾病人体组织的激素生成与作用图谱。
BimmoH:生物医学模型中心(https://bimmoh.eu/)
一个基于人体生物学的精选数据库,旨在整合和梳理有关模型的信息以支持生物医学研究。
欧盟动物试验替代方法参考实验室(EURL ECVAM)(https://joint-research-centre.ec.europa.eu/scientific-activities/reference-and-measurement/european-union-reference-laboratories/eu-reference-laboratory-alternatives-animal-testing-eurl-ecvam_en)
是联合研究中心(JRC)的重要组成部分,致力于推广和促进在非动物检测方法中替代动物实验的应用。
NAMWISE(https://namwise.eu/namwisethe-project/)
旨在通过提供一套明确的建议、具体指导及相关培训资源,鼓励并促进新方法学(NAMs)的采纳,指导如何有效验证、整合和使用NAMs来评估化学品和药物制品的安全性和有效性。
替代动物研究(https://replacinganimalresearch.org.uk/resources/),前身为医学实验动物替代基金(FRAME),提供了该领域的多种资源。

DRIVER建议

由国际专家团队制定的DRIVER建议1提出了六个要素:实验单位、偏倚风险、实验模型、实验程序、实验分组与排除,以及数据可用性与呈现。这些原则帮助研究人员设计高质量的体外研究并以透明方式报告。这些建议还包括审稿人和编辑评估研究的方法学严谨性、可靠性和可重复性所需的关键信息。DRIVER建议的每个要素都有专门页面,包括:
— 设计与报告指南:关于在实验规划和论文撰写过程中应用最佳实践的简明建议。
— 交互式示例:通过示例和自学机会深入探索关键概念的互动内容。
参考文献
1. NC3Rs. DRIVER建议。https://nc3rs.org.uk/3rs-resources/driver-recommendations(访问日期:2026年9月19日)。

SenNet联盟

细胞衰老网络(SenNet)项目1旨在全面识别和表征人体不同部位、不同健康状态以及不同生命周期阶段中衰老细胞的差异。
SenNet的目的是催生一个框架,用于在单细胞分辨率水平上绘制细胞衰老及其相关分泌表型的图谱,提供多种组织和不同条件下(包括早期发育阶段)的细胞衰老图谱。该项目通过利用从多种人体和模式生物组织收集的数据,提供公开可获取的衰老细胞图谱、它们之间的差异及其分泌的分子信息。为识别和表征这些稀有细胞,SenNet正在开发创新的工具和技术,建立在单细胞分析领域此前的进展基础之上。它还旨在通过制定衰老细胞的通用术语和分类标准,团结细胞衰老研究人员。1
参考文献
1. SenNet. 主页。https://sennetconsortium.org/(访问日期:2026年9月19日)。

激素细胞图谱

激素细胞图谱利用单细胞转录组学技术在细胞分辨率水平上绘制无疾病人体组织中激素生成与作用的图谱。该团队在包含47种人体组织、涵盖1400万个单细胞和细胞核的转录组数据集中,分析了379个激素及受体基因的表达情况。1该免费使用的门户可用来探索:组织中激素生成和作用位点的预测;单个组织的细胞组成与基因表达;与单基因内分泌疾病相关的基因表达;图谱中选定内分泌基因的表达情况;以及激素产生/接受强度(按组织或细胞类型划分)。2
参考文献
1. Fei L, Huang-Doran I, Lawler K, et al. A Hormone Cell Atlas maps the human endocrine system at cellular resolution. Science 2026; 393: eaeb2672.
2. 激素细胞图谱。主页。https://hormonecellatlas.org.uk/(访问日期:2026年9月19日)。
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