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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 | 2024-08-05 |
Droplet barcoding for single-cell transcriptomics applied to embryonic stem cells
2015-May-21, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2015.04.044
PMID:26000487
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研究论文 | 该文章介绍了一种用于单细胞转录组学的高通量液滴条形码技术。 | 提出了一种高效的液滴微流控方法,可以从成千上万个单细胞中标记RNA,并进行后续的下一代测序分析。 | 没有明确提到该方法在特定样本上的适用性或潜在的技术障碍 | 旨在有效识别和分析单细胞水平的基因表达。 | 分析小鼠胚胎干细胞以揭示细胞群体结构和分化异质性。 | 数字病理学 | NA | 下一代测序 | NA | RNA数据 | 数千个单细胞 |
2 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptome analyses reveal signals to activate dormant neural stem cells
2015-May-21, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2015.04.001
PMID:26000486
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组和加权基因共表达网络分析(WGCNA)揭示了成年小鼠前脑神经发生区中CD133(+)/GFAP(-)室管膜细胞的分子特性 | 研究发现室管膜CD133(+)/GFAP(-)静息细胞特有的基因网络中显著的枢纽基因富集了免疫应答基因和编码血管生成因子受体的基因,并揭示了损伤后丰富的信号激活这些休眠的室管膜神经干细胞 | NA | 揭示休眠神经干细胞的分子特性和激活信号 | 成年小鼠前脑神经发生区中的CD133(+)/GFAP(-)室管膜细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞转录组分析, 加权基因共表达网络分析 (WGCNA) | NA | 转录组数据 | 成年小鼠前脑神经发生区的室管膜细胞 |
3 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptomics enters the age of mass production
2015-May-21, Molecular cell
IF:14.5Q1
DOI:10.1016/j.molcel.2015.05.019
PMID:26000840
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研究论文 | 本文介绍了两种高通量单细胞转录组学的新方法,通过使用液滴微流控技术和复杂的条形码方案,对数千个单个细胞进行转录组分析 | 引入了液滴微流控技术和复杂的条形码方案,实现了高通量的单细胞转录组学分析 | NA | 探索和实现高通量的单细胞转录组学技术 | 单细胞转录组学 | 单细胞转录组学 | NA | 液滴微流控技术 | NA | 转录组数据 | 数千个单个细胞 |
4 | 2024-08-09 |
Advances and applications of single-cell sequencing technologies
2015-May-21, Molecular cell
IF:14.5Q1
DOI:10.1016/j.molcel.2015.05.005
PMID:26000845
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综述 | 本文综述了单细胞测序技术(SCS)的发展及其在多个生物学领域的应用 | SCS技术为研究稀有细胞和复杂细胞群体提供了强大的工具 | NA | 探讨单细胞测序技术及其在临床转化应用中的应用 | 单细胞测序技术在微生物学、神经生物学、发育生物学、组织镶嵌性、免疫学和癌症研究中的应用 | NA | NA | 单细胞测序(SCS) | NA | DNA和RNA数据 | NA |
5 | 2024-08-09 |
The technology and biology of single-cell RNA sequencing
2015-May-21, Molecular cell
IF:14.5Q1
DOI:10.1016/j.molcel.2015.04.005
PMID:26000846
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研究论文 | 本文介绍了单细胞RNA测序技术的发展及其在生物学和医学中的应用 | 单细胞mRNA测序方法提供了无偏差、高通量和高分辨率的单细胞转录组分析,相较于传统的细胞群分析方法,增加了转录组信息的维度 | NA | 探讨单细胞RNA测序技术在生物学和医学中的应用 | 单细胞的转录组 | 分子生物学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 单个细胞 |
6 | 2024-08-09 |
High-throughput spatial mapping of single-cell RNA-seq data to tissue of origin
2015-May, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/nbt.3209
PMID:25867922
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研究论文 | 本文介绍了一种高通量方法,用于确定通过单细胞RNA测序分析的细胞在特定组织中的空间起源 | 该方法通过比较细胞的完整、特异性加权的mRNA谱与从基因表达图谱中获得的位点基因表达谱,实现了细胞在组织中的精确分配 | 该方法的有效性依赖于具有足够高分辨率的参考基因表达数据库 | 旨在理解多细胞生物中细胞类型身份,通过整合单个细胞的基因表达谱及其在特定组织中的空间位置 | 研究对象为通过单细胞RNA测序分析的细胞及其在特定组织中的空间位置 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 研究中使用了海洋环节动物Platynereis dumerilii的脑组织样本 |
7 | 2024-08-09 |
Spatial reconstruction of single-cell gene expression data
2015-May, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/nbt.3192
PMID:25867923
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Seurat的计算策略,通过整合单细胞RNA测序数据与原位RNA模式来推断细胞定位,并应用于斑马鱼胚胎的851个单细胞的空间映射 | Seurat策略能够将单细胞RNA测序数据与原位RNA模式结合,实现复杂组织中细胞空间定位的精确推断 | NA | 开发一种新的计算方法来推断细胞在复杂组织中的空间定位 | 斑马鱼胚胎中的851个单细胞 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | Seurat | 基因表达数据 | 851个单细胞 |
8 | 2024-08-09 |
SC3-seq: a method for highly parallel and quantitative measurement of single-cell gene expression
2015-May-19, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkv134
PMID:25722368
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SC3-seq的新型单细胞mRNA 3'端测序方法,该方法基于PCR扩增和3'端富集,能够高度并行和定量地测量单细胞中的基因表达 | SC3-seq方法在定量测量转录水平和达到转录检测饱和所需的测序深度方面优于其他典型的单细胞RNA-seq方法 | NA | 开发一种新的单细胞mRNA测序方法,以提高基因表达测量的定量性和并行性 | 单细胞中的基因表达 | 生物医学科学 | NA | PCR扩增,3'端富集 | NA | mRNA | 从10,000个细胞到单个细胞 |