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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 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 141 | 2024-08-07 |
Single-cell transcriptome analysis of lineage diversity in high-grade glioma
2018-07-24, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-018-0567-9
PMID:30041684
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研究论文 | 本研究通过高密度微孔系统对分离的人体手术样本进行大规模单细胞RNA测序,分析高级别胶质瘤(HGG)中的细胞系多样性 | 首次揭示了高级别胶质瘤中细胞身份与增殖之间的关系,并发现恶性转化细胞中神经与非神经系相似性的不同群体结构 | NA | 深入理解高级别胶质瘤中的细胞系身份、分化和增殖 | 高级别胶质瘤(HGG)细胞及其微环境细胞 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序 | 图论方法 | 转录组 | 多个分离的人体手术样本 | NA | NA | NA | NA |
| 142 | 2024-08-07 |
Gli3 is a negative regulator of Tas1r3-expressing taste cells
2018-02, PLoS genetics
IF:4.0Q1
DOI:10.1371/journal.pgen.1007058
PMID:29415007
|
研究论文 | 研究探讨了Gli3在味觉细胞再生中的作用,特别是在Tas1r3表达的味觉受体细胞中的表达和功能 | 首次揭示了Gli3作为抑制因子在成年后舌味觉细胞再生中的作用,特别是在Tas1r3+细胞中的作用 | 研究主要集中在后舌的味觉细胞,前舌的情况未详细探讨 | 探究Gli3在成年后舌味觉细胞再生中的作用及其对味觉功能的影响 | 小鼠的味觉细胞和味觉干细胞 | NA | NA | 单细胞RNA测序、PCR和免疫组织化学 | NA | RNA | Gli3CKO和Gli3WT小鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 143 | 2024-08-07 |
The European Bioinformatics Institute in 2017: data coordination and integration
2018-01-04, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkx1154
PMID:29186510
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research paper | 本文介绍了欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)在2017年如何通过提供开放数据、开源软件和分析工具以及技术基础设施来支持全球生命科学研究,并整合日益多样化的数据类型 | EMBL-EBI通过整合高质量的生物成像、生物银行和其他类型的分子数据,以及参与Open Targets、植物表型标准(MIAPPE)和人类细胞图谱数据协调平台等项目,展示了其在数据整合和服务开发方面的深入参与 | NA | 支持全球生命科学研究,整合多样化数据类型,以便各学科的生物学家能够更详细地探索生命 | EMBL-EBI提供的开放数据、开源软件、分析工具和技术基础设施 | 生物信息学 | NA | 细胞成像和单细胞测序技术 | NA | 高维数据 | 数据存储量在不到两年内翻倍至120PB | NA | NA | NA | NA |
| 144 | 2024-08-07 |
Single-cell transcriptomes reveal the mechanism for a breast cancer prognostic gene panel
2018-Sep-07, Oncotarget
DOI:10.18632/oncotarget.26044
PMID:30279960
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组测序技术,揭示了乳腺癌预后基因面板与细胞周期扰动之间的关系 | 首次详细描述了MammaPrint签名基因在细胞周期中的精细扰动,并发现这些基因的细胞周期活动与临床预后相关 | NA | 探讨乳腺癌预后基因面板与细胞周期扰动之间的关系 | 乳腺癌细胞的单细胞转录组 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞转录组测序 | NA | 转录组数据 | 70个MammaPrint签名基因中的38个 | NA | NA | NA | NA |
| 145 | 2024-08-07 |
Induced pluripotent stem cell-based mapping of β-globin expression throughout human erythropoietic development
2018-08-14, Blood advances
IF:7.4Q1
DOI:10.1182/bloodadvances.2018020560
PMID:30108108
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研究论文 | 本文报道了一种基于诱导多能干细胞(iPSCs)的β-珠蛋白报告细胞系,该细胞系能够在单细胞分辨率下实时映射人类红细胞生成过程中β-珠蛋白的表达 | 通过结合单细胞RNA测序(scRNAseq),本文能够区分β-珠蛋白表达细胞的特征,并解析iPSC衍生红细胞系细胞的发育和成熟状态 | NA | 提高β-珠蛋白表达的量化,并解析其在人类红细胞生成中的作用 | 诱导多能干细胞衍生的红细胞系细胞中的β-珠蛋白表达 | 再生医学 | 血液疾病 | 单细胞RNA测序(scRNAseq) | NA | 基因表达数据 | 单细胞分辨率 | NA | NA | NA | NA |
| 146 | 2024-08-07 |
Patch-Seq Protocol to Analyze the Electrophysiology, Morphology and Transcriptome of Whole Single Neurons Derived From Human Pluripotent Stem Cells
2018, Frontiers in molecular neuroscience
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fnmol.2018.00261
PMID:30147644
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为Patch-seq的新方法,结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)、膜片钳电生理记录和形态学分析,用于全面分析从人多能干细胞衍生的单个神经元的电生理、形态和转录组特征。 | Patch-seq方法的创新之处在于它能够同时进行多模态的神经元分析,揭示功能特性、形态和基因表达之间的联系。 | NA | 研究目的是通过Patch-seq方法深入剖析神经元的类型和状态,揭示人类神经多样性的分子基础,并探索脑部疾病的细胞机制。 | 研究对象是从人胚胎和诱导多能干细胞(ESCs/iPSCs)衍生的单个神经元。 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | 研究中使用了从健康受试者衍生的胚胎和诱导多能干细胞(ESCs/iPSCs)衍生的神经元。 | NA | NA | NA | NA |
| 147 | 2024-08-07 |
A cloning and expression system to probe T-cell receptor specificity and assess functional avidity to neoantigens
2018-11-01, Blood
IF:21.0Q1
DOI:10.1182/blood-2018-04-843763
PMID:30150207
|
研究论文 | 本文开发了一种简化的方法,通过按需克隆和表达T细胞受体(TCR)并针对候选抗原进行筛选,来匹配TCR序列与相应抗原,以评估发现的TCR的特异性 | 本文提出的系统能够快速评估重建TCR的抗原特异性和功能亲和力,可用于监测抗原特异性T细胞反应,并可能指导基于T细胞的免疫疗法的设计 | NA | 提高对抗原-T细胞受体(TCR)相互作用的理解,以生成强效的抗肿瘤免疫反应 | T细胞受体的特异性和功能亲和力 | 免疫学 | 黑色素瘤,慢性淋巴细胞白血病 | 单细胞测序技术 | NA | TCR序列 | 来自接受个性化新抗原疫苗治疗的黑色素瘤患者的样本 | NA | NA | NA | NA |
| 148 | 2024-08-07 |
Large-scale reconstruction of cell lineages using single-cell readout of transcriptomes and CRISPR-Cas9 barcodes by scGESTALT
2018-Nov, Nature protocols
IF:13.1Q1
DOI:10.1038/s41596-018-0058-x
PMID:30353175
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为scGESTALT的方法,该方法结合CRISPR-Cas9的累积编辑和基于液滴的单细胞RNA测序,用于大规模重建细胞系谱关系。 | scGESTALT技术通过在多个时间点使用Cas9和单导向RNA(sgRNAs)进行编辑,生成条形码阵列的编辑,从而与类似的Cas9系谱追踪方法区分开来。 | 生成转基因线需要6个月,进行条形码编辑和生成单细胞文库需要7天的手动操作时间。 | 提供一个可扩展的平台,用于在任何允许发育、再生或疾病期间进行基因组编辑的系统中映射细胞类型之间的系谱关系。 | 重建发育过程中产生的大量异质细胞类型的系谱关系。 | 基因组学 | NA | CRISPR-Cas9, 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组 | 数千个细胞转录组和记录的系谱 | NA | NA | NA | NA |
| 149 | 2024-08-07 |
On the design of CRISPR-based single-cell molecular screens
2018-Apr, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/nmeth.4604
PMID:29457792
|
研究论文 | 本文探讨了基于CRISPR的单细胞分子筛选设计,特别是优化了CROP-seq方法,提高了引导RNA分配给细胞的效率 | 提出了CROP-seq方法的优化,使得引导RNA分配给细胞的效率提高到94% | NA | 优化基于CRISPR的单细胞分子筛选设计 | CRISPR引导RNA与单细胞RNA测序的结合 | NA | NA | CRISPR, 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 150 | 2024-08-07 |
Precursors of human CD4+ cytotoxic T lymphocytes identified by single-cell transcriptome analysis
2018-01-19, Science immunology
IF:17.6Q1
DOI:10.1126/sciimmunol.aan8664
PMID:29352091
|
研究论文 | 本文通过单细胞转录组分析,揭示了人类CD4+细胞毒性T淋巴细胞(CD4-CTL)的异质性、转录谱和克隆性 | 首次在人类中识别出CD4-CTL前体细胞群体,并探讨了其与CD4-CTL效应细胞的关系 | NA | 研究CD4-CTL的生物学特性及其在人类中的生成机制 | 人类CD4+细胞毒性T淋巴细胞及其前体细胞 | 免疫学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 超过9000个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 151 | 2024-08-07 |
Spatially Resolved Transcriptomics Enables Dissection of Genetic Heterogeneity in Stage III Cutaneous Malignant Melanoma
2018-10-15, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-18-0747
PMID:30154148
|
研究论文 | 本文采用空间转录组学技术(ST)对皮肤恶性黑色素瘤淋巴结活检样本进行转录组测序,成功测序了超过2,200个组织域的转录组,并通过去卷积和传统降维方法揭示了肿瘤内部的复杂转录景观。 | 本文首次将空间转录组学技术应用于皮肤恶性黑色素瘤淋巴结活检,揭示了肿瘤内部的复杂空间转录组构成,这一发现对于理解肿瘤进展和治疗反应具有重要意义。 | NA | 旨在通过空间转录组学技术揭示皮肤恶性黑色素瘤的遗传异质性和肿瘤微环境交互作用,以深入理解肿瘤进展和治疗反应。 | 皮肤恶性黑色素瘤淋巴结活检样本 | 数字病理学 | 皮肤恶性黑色素瘤 | 空间转录组学(ST) | NA | 转录组数据 | 超过2,200个组织域 | NA | NA | NA | NA |
| 152 | 2024-08-09 |
A systematic performance evaluation of clustering methods for single-cell RNA-seq data
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.15666.3
PMID:30271584
|
研究论文 | 本文对14种基于不同算法的聚类方法在单细胞RNA-seq数据上的性能进行了系统且可扩展的评估 | 首次系统评估了多种聚类方法在单细胞RNA-seq数据上的性能,并探讨了共识聚类的效果 | 评估主要基于公开的单细胞RNA-seq数据集和模拟数据,可能未涵盖所有可能的数据情况 | 评估不同聚类方法在单细胞RNA-seq数据上的性能,以识别最优方法 | 14种聚类算法在单细胞RNA-seq数据上的性能 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 聚类算法 | 单细胞RNA-seq数据 | 使用了九个公开的单细胞RNA-seq数据集以及三个模拟数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 153 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptomics in embryology: implications for cardiovascular science
2018-10-01, Cardiovascular research
IF:10.2Q1
DOI:10.1093/cvr/cvy193
PMID:31346599
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 154 | 2024-08-09 |
An accessible, interactive GenePattern Notebook for analysis and exploration of single-cell transcriptomic data
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.15830.2
PMID:31316748
|
研究论文 | 本文介绍了一种交互式GenePattern Notebook,用于单细胞转录组数据的分析和探索,无需编程知识 | 提供了一个易于使用的界面,使得非编程用户也能进行单细胞RNA测序数据的分析 | NA | 开发一种无需编程的工具,以便更广泛的用户群体能够分析单细胞转录组数据 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 155 | 2024-08-09 |
scClustViz - Single-cell RNAseq cluster assessment and visualization
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.16198.2
PMID:31016009
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为scClustViz的R Shiny软件工具,用于单细胞RNA测序(scRNAseq)数据的聚类评估和可视化 | scClustViz提供了一个简单的交互式图形用户界面,用于探索scRNAseq数据并评估聚类结果的生物学相关性 | NA | 开发一种工具,用于评估和可视化单细胞RNA测序数据的聚类结果 | 单细胞RNA测序数据及其聚类结果的生物学相关性 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNAseq) | NA | 基因表达数据 | 数千个单个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 156 | 2024-08-09 |
Genetics of Alzheimer's Disease
2018-Dec, Dementia and neurocognitive disorders
DOI:10.12779/dnd.2018.17.4.131
PMID:30906402
|
研究论文 | 本文通过先进的遗传技术阐明了与阿尔茨海默病(AD)相关的基因 | 利用CRISPR-CAS9和单细胞RNA测序等新技术,为遗传学开启了新纪元,并直接将遗传知识与未来治疗联系起来 | NA | 阐明阿尔茨海默病的遗传基础 | 阿尔茨海默病相关的基因 | 遗传学 | 阿尔茨海默病 | CRISPR-CAS9, 单细胞RNA测序 | NA | 基因数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 157 | 2024-08-09 |
False signals induced by single-cell imputation
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.16613.2
PMID:30906525
|
研究论文 | 本文评估了使用六种不同方法进行单细胞RNA测序数据插补时产生假阳性或不可重复差异表达的风险 | 首次系统评估了不同插补方法在单细胞RNA测序数据中引入假阳性的程度,并提出了减少这些影响的策略 | 所有插补方法都降低了细胞类型特异性标记的可重复性,尽管可以通过选择具有较大效应量和显著性的标记来缓解 | 评估单细胞RNA测序数据插补方法的可靠性和潜在风险 | 单细胞RNA测序数据的插补方法及其对基因表达分析的影响 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 多种模拟数据集和真实单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 158 | 2024-08-09 |
Comparison of SureSelect and Nextera Exome Capture Performance in Single-Cell Sequencing
2018, Human heredity
IF:1.1Q4
DOI:10.1159/000490506
PMID:30669152
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研究论文 | 本研究比较了Agilent SureSelectXT Target Enrichment System与Nextera rapid capture在单细胞全外显子测序中的性能 | 首次详细比较了两种不同外显子捕获试剂盒在单细胞全外显子测序中的性能 | 研究样本数量有限,仅基于12个高产量细胞进行分析 | 评估不同外显子捕获试剂盒在单细胞全外显子测序中的性能 | 从黑色素瘤样本中分离的192个单细胞 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 单细胞全外显子测序 | NA | DNA | 192个单细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 159 | 2024-08-09 |
Identification of cancer subtypes from single-cell RNA-seq data using a consensus clustering method
2018-Dec-31, BMC medical genomics
IF:2.1Q3
DOI:10.1186/s12920-018-0433-z
PMID:30598115
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研究论文 | 本文介绍了一种共识聚类框架conCluster,用于从单细胞RNA测序数据中识别癌症亚型 | conCluster通过集成策略融合多个基本分区以达成共识聚类,能更准确地检测癌症亚型 | NA | 研究旨在通过单细胞RNA测序数据识别癌症亚型 | 人类癌症的细胞异质性及其分子特征 | 生物信息学 | 癌症 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 共识聚类 | 基因表达数据 | 涉及多个真实的癌症scRNA-seq数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 160 | 2024-08-09 |
Single-Cell Ssequencing in Cancer: Recent Applications to Immunogenomics and Multi-omics Tools
2018-Dec, Genomics & informatics
DOI:10.5808/GI.2018.16.4.e17
PMID:30602078
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综述 | 本文综述了单细胞测序技术在癌症研究中的最新应用,特别是在免疫基因组学和多组学工具方面 | 单细胞多组学方法的应用突破了传统批量测序方法在数据分辨率上的限制,提供了对肿瘤进化动态、免疫逃避、转移和治疗抵抗的更细致理解 | NA | 探讨单细胞多组学方法在肿瘤研究中的应用及其在免疫治疗领域的最新发现 | 癌症肿瘤的异质性及其进化动态、免疫逃避、转移和治疗抵抗 | 数字病理学 | NA | 单细胞测序 | NA | 基因组、转录组、表观基因组和蛋白质组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |