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序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
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1 | 2024-08-09 |
Using phage display selected antibodies to dissect microbiomes for complete de novo genome sequencing of low abundance microbes
2013-Nov-27, BMC microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.1186/1471-2180-13-270
PMID:24279426
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研究论文 | 本文介绍了一种结合抗体噬菌体展示和荧光激活细胞分选(FACS)的新方法,用于从微生物群中测序单个物种的基因组 | 该方法通过抗体噬菌体展示选择特定抗体,结合FACS技术,能够有效富集低丰度的微生物,实现完整的从头基因组测序 | NA | 提高复杂微生物群中低丰度微生物基因组测序的覆盖率 | 乳酸杆菌(Lactobacillus acidophilus)及其在微生物群中的富集 | 微生物学 | NA | 抗体噬菌体展示,荧光激活细胞分选(FACS) | NA | 基因组数据 | 实验室培养和商业来源的细菌混合物 |
2 | 2024-08-09 |
Mosaic copy number variation in human neurons
2013-Nov-01, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.1243472
PMID:24179226
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研究论文 | 本研究利用单细胞基因组学方法,在从人诱导多能干细胞(hiPSC)系和死后人脑中获得的神经元中绘制DNA拷贝数变异(CNV) | 发现了神经元中存在大量的亚染色体CNV,以及神经元中CNV的大小和类型与成纤维细胞和神经前体细胞的差异 | NA | 研究人类神经元中的拷贝数变异 | 人诱导多能干细胞(hiPSC)系和死后人脑中获得的神经元 | 基因组学 | NA | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | 涉及多个hiPSC系和死后人脑样本,具体数量未详述 |
3 | 2024-08-09 |
Investigating intratumour heterogeneity by single-cell sequencing
2013-Nov, Asian journal of andrology
IF:3.0Q1
DOI:10.1038/aja.2013.106
PMID:24141534
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研究论文 | 本文通过单细胞测序技术探讨肿瘤内异质性 | 采用单细胞测序技术作为新兴方法来研究肿瘤内异质性 | NA | 探讨肿瘤内异质性的存在及其在研究和临床环境中的相关性 | 肿瘤内异质性及其对疾病起始和进展的影响 | 数字病理学 | NA | 单细胞测序 | NA | 细胞数据 | NA |
4 | 2024-08-09 |
Accounting for technical noise in single-cell RNA-seq experiments
2013-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/nmeth.2645
PMID:24056876
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研究论文 | 本文开发了一种定量统计方法,用于区分单细胞RNA测序实验中的真实生物变异与高水平的实验技术噪声 | 提出了一个量化统计方法来区分单细胞RNA测序中的生物变异和技术噪声 | NA | 旨在区分单细胞RNA测序实验中的生物变异和技术噪声 | 单细胞RNA测序实验中的生物变异和技术噪声 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 统计方法 | 基因表达数据 | 使用了来自拟南芥和老鼠的两个独立数据集 |
5 | 2024-08-09 |
SAMstrt: statistical test for differential expression in single-cell transcriptome with spike-in normalization
2013-Nov-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btt511
PMID:23995393
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研究论文 | 本文介绍了SAMstrt,一个用于单细胞转录组差异表达分析的统计测试方法,支持内参标准化 | SAMstrt扩展了SAMseq方法,引入了内参标准化,并基于估计的每细胞绝对转录本数量进行统计测试 | NA | 重新审视单细胞转录组研究的统计假设 | 单细胞RNA-seq数据中的差异表达分析 | 自然语言处理 | NA | 单细胞RNA-seq | SAMseq | 转录组数据 | NA |
6 | 2024-08-09 |
Cancer genome sequencing: understanding malignancy as a disease of the genome, its conformation, and its evolution
2013-Nov-01, Cancer letters
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.canlet.2012.10.018
PMID:23111104
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研究论文 | 本文探讨了癌症基因组测序技术的发展及其在理解癌症基因组结构和进化中的应用 | 介绍了高通量测序技术在癌症基因组和转录组变异分析中的新化学和计算技术,以及单细胞测序在研究肿瘤进化中的潜力 | NA | 研究癌症基因组测序技术,以更好地理解癌症作为基因组、其结构和进化的疾病 | 癌症基因组及其结构和进化 | 数字病理学 | NA | 高通量测序 | NA | 基因组数据 | 涉及多种恶性肿瘤 |