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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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321 | 2024-08-09 |
Pinpointing Cancer Stem Cells in Oligodendroglioma
2017-01, Cancer discovery
IF:29.7Q1
DOI:10.1158/2159-8290.CD-NB2016-149
PMID:27864226
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序技术研究低级别少突胶质瘤,识别出具有神经干细胞和祖细胞基因表达特征的细胞群体 | 首次通过单细胞RNA测序技术在低级别少突胶质瘤中识别出具有神经干细胞特征的癌症干细胞 | NA | 识别并研究少突胶质瘤中的癌症干细胞 | 低级别少突胶质瘤中的单个细胞 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 具体样本数量未提及 |
322 | 2024-08-09 |
Exploring viral infection using single-cell sequencing
2017-07-15, Virus research
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.virusres.2016.10.016
PMID:27816430
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综述 | 本文综述了利用单细胞测序技术研究病毒多样性和细胞对病毒复制的响应变异性的最新研究 | 利用单细胞测序技术从病毒和宿主细胞的角度研究病毒感染的动态变化 | NA | 探讨单细胞测序技术在病毒学领域的应用 | 病毒多样性和细胞对病毒复制的响应变异性 | 基因组学 | NA | 单细胞测序(SCS) | NA | 基因组和/或转录组数据 | NA |
323 | 2024-08-09 |
De Novo MS/MS Sequencing of Native Human Antibodies
2017-01-06, Journal of proteome research
IF:3.8Q1
DOI:10.1021/acs.jproteome.6b00608
PMID:27779884
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研究论文 | 本研究展示了一种新的MS/MS抗体发现方法,该方法仅需要血清抗体,无需基因材料测序 | 首次证明了仅通过MS/MS技术直接从血清中纯化和测序抗体的可行性 | NA | 探索一种新的抗体发现方法,以简化从感染个体中获取治疗性单克隆抗体的过程 | 来自巨细胞病毒暴露个体的血清多克隆抗体 | 生物技术 | NA | MS/MS | NA | 血清 | 单个巨细胞病毒暴露个体 |
324 | 2024-08-09 |
Single-Cell RNA Sequencing of Human T Cells
2017, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-6548-9_16
PMID:27787803
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研究论文 | 本文描述了一种生成人类血液CD4和CD8 T细胞单细胞转录组文库的协议,并介绍了处理由此产生的序列数据以进行进一步计算分析的基本生物信息学步骤 | 本文采用单细胞RNA测序技术,通过转录组分析无假设地评估细胞状态和亚群,这种方法在研究T细胞时尤为重要,因为它可以识别传统表型标准无法区分的不同T细胞亚型和过渡状态 | NA | 研究人类T细胞如何利用细胞异质性、可塑性和多样性在动态过程中(如发育、分化和抗原反应)实现广泛的功能灵活性 | 人类血液中的CD4和CD8 T细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 |
325 | 2024-08-09 |
Robust classification of single-cell transcriptome data by nonnegative matrix factorization
2017-01-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btw607
PMID:27663498
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研究论文 | 本文通过非负矩阵分解(NMF)方法对单细胞转录组数据进行分类,以识别细胞亚群 | 采用细胞中心的NMF方法,识别细胞亚型('metacells'),而不是传统的基因中心的NMF方法 | NA | 研究如何通过非负矩阵分解(NMF)方法准确且稳健地识别单细胞转录组数据中的细胞亚群 | 单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | 非负矩阵分解(NMF) | 非负矩阵分解(NMF) | 转录组数据 | 数千个单细胞转录组 |
326 | 2024-08-09 |
Attention to Detail by Single-cell Sequencing
2017-01, European urology
IF:25.3Q1
DOI:10.1016/j.eururo.2016.09.005
PMID:27633437
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
327 | 2024-08-09 |
Single-cell RNA-sequencing: The future of genome biology is now
2017-05-04, RNA biology
IF:3.6Q2
DOI:10.1080/15476286.2016.1201618
PMID:27442339
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研究论文 | 本文探讨了单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术在基因组学研究中的应用及其对未来科学和社会的影响 | 介绍了更敏感和自动化的方法,提高了数据质量和通量,减少了操作时间 | NA | 探索单细胞RNA测序技术在基因组学研究中的应用及其对未来科学和社会的影响 | 单细胞RNA测序技术及其在复杂多细胞生物中的转录组景观研究 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | 数千个单细胞 |
328 | 2024-08-09 |
Comparison of methods to detect differentially expressed genes between single-cell populations
2017-09-01, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbw057
PMID:27373736
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research paper | 比较了五种统计方法在两个不同单细胞群体中检测差异表达基因的效果 | 探讨了原本为传统批量RNA-seq数据开发的差异表达方法是否适用于单细胞RNA-seq数据分析 | 未发现当前可用单细胞特异性方法的系统性优势 | 评估不同统计方法在单细胞RNA-seq数据中检测差异表达基因的有效性 | 两个不同的单细胞群体中的差异表达基因 | NA | NA | RNA-seq | NA | single-cell RNA-seq data | 三个不同的比较设置 |
329 | 2024-08-09 |
Single-cell Sequencing Reveals Variants in ARID1A, GPRC5A and MLL2 Driving Self-renewal of Human Bladder Cancer Stem Cells
2017-01, European urology
IF:25.3Q1
DOI:10.1016/j.eururo.2016.06.025
PMID:27387124
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研究论文 | 本研究通过单细胞测序技术分析了59个细胞,包括膀胱癌干细胞、膀胱癌非干细胞、膀胱上皮干细胞和膀胱上皮非干细胞,以揭示人类膀胱癌干细胞的遗传基础和起源 | 首次通过单细胞测序技术全面揭示了人类膀胱癌干细胞的遗传基础,并通过进化分析展示了膀胱癌干细胞的双克隆起源 | NA | 揭示人类膀胱癌干细胞的遗传基础和起源 | 膀胱癌干细胞、膀胱癌非干细胞、膀胱上皮干细胞和膀胱上皮非干细胞 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 单细胞测序 | NA | 细胞 | 59个细胞,包括膀胱癌干细胞、膀胱癌非干细胞、膀胱上皮干细胞和膀胱上皮非干细胞 |
330 | 2024-08-09 |
Integrative Single-Cell Transcriptomics Reveals Molecular Networks Defining Neuronal Maturation During Postnatal Neurogenesis
2017-03-01, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhw040
PMID:26989163
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研究论文 | 本研究利用单细胞转录组学结合新的整合生物信息学方法,揭示了在哺乳动物海马体中,DCX表达的未成熟神经元在神经发生过程中通过特定的转录网络进展到不同的发育阶段 | 本研究首次通过单细胞RNA测序和整合生物信息学方法,分类了未成熟神经元的不同发育亚群,并揭示了与神经元成熟相关的新途径 | NA | 测试DCX表达的未成熟神经元通过特定转录网络进展到不同发育阶段的假设 | 哺乳动物海马体中的未成熟神经元及其在神经发生过程中的分子网络 | 数字病理学 | 神经发育疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA |