单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 591 篇文献，本页显示第 141 - 160 篇。
| 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 |
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 |
| 142 | 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
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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 |
| 143 | 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
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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 |
| 144 | 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
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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 |
| 145 | 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 |
| 146 | 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
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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 |
| 147 | 2024-08-09 |
scClustViz - Single-cell RNAseq cluster assessment and visualization
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.16198.2
PMID:31016009
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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 |
| 148 | 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 |
| 149 | 2024-08-09 |
False signals induced by single-cell imputation
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.16613.2
PMID:30906525
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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 |
| 150 | 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 |
| 151 | 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
|
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 |
| 152 | 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 |
| 153 | 2024-08-09 |
Comparison of clustering tools in R for medium-sized 10x Genomics single-cell RNA-sequencing data
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.15809.2
PMID:30228881
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研究论文 | 本文比较了R语言中多种聚类工具对中等规模的10x Genomics单细胞RNA测序数据的性能 | 首次系统地评估了多种聚类方法在10x Genomics单细胞RNA测序数据上的准确性、运行时间和鲁棒性 | 研究结果表明不同方法的聚类结果差异较大，选择合适的聚类工具对数据解读至关重要 | 评估不同聚类工具在10x Genomics单细胞RNA测序数据上的性能 | 10x Genomics单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 聚类方法 | 基因表达数据 | 包括一个黄金标准数据集和多个白银标准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 154 | 2024-08-09 |
SCOPE-Seq: a scalable technology for linking live cell imaging and single-cell RNA sequencing
2018-12-24, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-018-1607-x
PMID:30583733
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为SCOPE-Seq的新技术，通过结合微流控技术和光学可解码珠，实现了活细胞成像与单细胞RNA测序的链接 | SCOPE-Seq技术首次实现了活细胞表型分析与单细胞测序的结合，提高了测量的准确性和可扩展性 | NA | 验证SCOPE-Seq技术在结合活细胞成像与单细胞RNA测序中的准确性和可扩展性 | 活细胞和单细胞RNA | 分子生物学 | NA | 单细胞RNA测序 | 微流控技术 | 图像和RNA序列 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 155 | 2024-08-09 |
scdNet: a computational tool for single-cell differential network analysis
2018-12-21, BMC systems biology
DOI:10.1186/s12918-018-0652-0
PMID:30577836
|
研究论文 | 本文介绍了首个基于单细胞RNA测序（scRNA-Seq）的差异网络分析生物信息学工具scdNet，该工具具有基因-基因相关性的样本大小调整、状态间相关性的比较和差异网络构建等功能 | scdNet是首个针对scRNA-Seq数据进行差异网络分析的工具，能够有效处理高度稀疏的数据矩阵，并具有较低的样本大小要求、高计算效率和对测序噪声的容忍度 | NA | 开发一种新的生物信息学工具，用于分析单细胞RNA测序数据中的差异基因调控网络 | 单细胞RNA测序数据，特别是循环肿瘤细胞（CTCs）和早期小鼠胚胎的数据 | 生物信息学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-Seq） | NA | 基因表达数据 | 适用于小样本大小，具体数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 156 | 2024-08-09 |
A Cellular Anatomy of the Normal Adult Human Prostate and Prostatic Urethra
2018-12-18, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2018.11.086
PMID:30566875
|
research paper | 本文通过单细胞RNA测序和流式细胞术，提供了年轻成人前列腺和前列腺尿道的细胞图谱 | 使用单细胞RNA测序和流式细胞术，结合免疫组化技术，提供了前列腺和前列腺尿道的详细细胞图谱，并设计了新的细胞类型特异性标记物 | NA | 解决良性前列腺增生和前列腺癌的细胞起源问题 | 正常成人人类前列腺和前列腺尿道的细胞结构 | digital pathology | prostate cancer | scRNA-seq, flow cytometry, immunohistochemistry | NA | 细胞数据 | 约98,000个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 157 | 2024-08-09 |
Understanding the Biology and Pathogenesis of the Kidney by Single-Cell Transcriptomic Analysis
2018-Nov, Kidney diseases (Basel, Switzerland)
DOI:10.1159/000492470
PMID:30574498
|
综述 | 本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）的历史、改进及其在肾脏研究领域的应用 | scRNA-seq能够以单细胞分辨率进行基因表达分析，识别组织中的所有细胞类型和亚型，包括新发现的或数量较少的细胞类型 | NA | 探讨scRNA-seq在肾脏研究中的应用及其潜在用途 | 肾脏细胞及其在疾病中的分子动态 | 生物医学研究 | 肾脏疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 158 | 2024-08-09 |
VASC: Dimension Reduction and Visualization of Single-cell RNA-seq Data by Deep Variational Autoencoder
2018-10, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1016/j.gpb.2018.08.003
PMID:30576740
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度变分自编码器的单细胞RNA测序数据降维和可视化方法（VASC） | VASC能够显式建模dropout事件，并找到原始数据的非线性层次特征表示 | NA | 研究单细胞RNA测序数据的降维和可视化 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 变分自编码器 | RNA测序数据 | 超过20个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 159 | 2024-08-09 |
Technical Advances in Single-Cell RNA Sequencing and Applications in Normal and Malignant Hematopoiesis
2018, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2018.00582
PMID:30581771
|
综述 | 本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术在正常和恶性造血中的最新进展及其应用 | scRNA-seq技术的发展改变了我们对许多生物现象的理解，包括器官发育和癌症发生 | NA | 旨在进一步理解造血层次结构，并阐明个性化治疗和精准医学方法在临床治疗血液恶性肿瘤中的应用 | 正常和恶性造血细胞 | 数字病理学 | 血液恶性肿瘤 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | RNA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 160 | 2024-08-09 |
Single-nucleus and single-cell transcriptomes compared in matched cortical cell types
2018, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0209648
PMID:30586455
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研究论文 | 本文比较了单核和单细胞转录组在匹配的皮质细胞类型中的应用 | 证明了单核RNA测序（snRNA-seq）在分析复杂组织转录组时相较于单细胞RNA测序（scRNA-seq）的优势，包括更少的细胞偏倚覆盖、不受细胞分离导致的转录伪影影响，以及可应用于冷冻存档样本 | NA | 比较单核和单细胞转录组在识别细胞类型方面的效果 | 小鼠视觉皮质的细胞类型 | 数字病理学 | NA | 单核RNA测序（snRNA-seq）和单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 转录组数据 | 小鼠视觉皮质样本 | NA | NA | NA | NA |