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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 |
Massively parallel single-cell RNA-seq for marker-free decomposition of tissues into cell types
2014-Feb-14, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.1247651
PMID:24531970
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研究论文 | 本文介绍了一种自动化的大规模并行单细胞RNA测序方法,用于分析数千个单细胞在体内的转录状态,并结合无监督分类算法,对脾脏组织的细胞类型进行从头鉴定。 | 本文创新性地使用大规模并行单细胞RNA测序技术,结合无监督分类算法,实现了对复杂组织中细胞类型的全面分解。 | NA | 研究目的是开发一种新的方法,用于解析多细胞生物中由异质细胞类型组成的复杂器官的细胞组成。 | 研究对象包括脾脏组织中的树突状细胞和其他造血细胞类型。 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | 无监督分类算法 | 转录组数据 | 数千个单细胞 |
2 | 2024-08-09 |
Quantitative single-cell RNA-seq with unique molecular identifiers
2014-Feb, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/nmeth.2772
PMID:24363023
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研究论文 | 本文介绍了使用独特分子标识符(UMI)进行定量单细胞RNA测序的方法,以减少cDNA合成和扩增过程中的量化误差。 | 通过使用分子标签和微流体样品制备技术,实现了mRNA捕获效率的五倍提升,并几乎消除了扩增噪声。 | NA | 提高单细胞RNA测序的定量准确性,以揭示细胞异质性和肿瘤微进化。 | 单细胞RNA测序中的cDNA合成和扩增过程。 | 基因组学 | NA | RNA-seq | NA | 文本 | NA |
3 | 2024-08-09 |
Serotonergic neuron regulation informed by in vivo single-cell transcriptomics
2014-Feb, FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology
IF:4.4Q2
DOI:10.1096/fj.13-240267
PMID:24192459
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研究论文 | 本文通过使用单细胞转录组学技术,研究了背侧中缝(DR)的血清素能(5-HT)神经元在抑郁症和焦虑症中的分子组成和潜在药物靶点 | 首次通过单细胞RNA测序分析,识别了超过500种G蛋白偶联受体(GPCRs),并发现催产素和溶血磷脂酸1受体与α1-肾上腺素受体共同刺激DR 5-HT神经元的放电活动 | NA | 揭示血清素能神经元的分子调控机制 | 背侧中缝的血清素能神经元 | NA | 抑郁症,焦虑症 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 单个血清素能神经元 |