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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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121 | 2024-08-09 |
Pseudotime Reconstruction Using TSCAN
2019, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-9057-3_8
PMID:30758823
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研究论文 | 本文介绍了如何使用TSCAN R包对单细胞RNA测序数据进行伪时间分析 | TSCAN提供了一种计算方法来重建细胞的伪时间轨迹,有助于理解基因表达的动态变化 | NA | 探索单细胞RNA测序数据中细胞状态的连续变化过程 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | NA |
122 | 2024-08-09 |
Estimating Differentiation Potency of Single Cells Using Single-Cell Entropy (SCENT)
2019, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-9057-3_9
PMID:30758824
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研究论文 | 本文介绍了一种基于单细胞熵(SCENT)算法评估单细胞分化潜能的详细协议 | 提出了SCENT算法,通过整合单细胞RNA-Seq数据与交互网络来近似分化潜能,为单细胞研究提供了新的计算方法 | NA | 旨在从单细胞数据中提取生物学知识,特别是在识别新型干细胞或祖细胞样表型方面 | 单细胞的分化潜能 | 生物信息学 | 癌症 | RNA-Seq | NA | 单细胞RNA-Seq数据 | 人类胚胎干细胞和多潜能祖细胞,代表三个主要胚层 |
123 | 2024-08-09 |
Using BRIE to Detect and Analyze Splicing Isoforms in scRNA-Seq Data
2019, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-9057-3_12
PMID:30758827
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review | 本文回顾了单细胞RNA测序数据中剪接异构体定量的挑战,并讨论了BRIE模型在解决这些问题中的应用 | 提出了BRIE模型,通过学习序列特征的先验分布来解决剪接异构体定量的问题 | 单细胞RNA测序技术在解析RNA加工事件如剪接变异性的应用上存在局限 | 探讨单细胞RNA测序数据中剪接异构体定量的方法 | 单细胞RNA测序数据中的剪接异构体 | natural language processing | NA | scRNA-seq | Bayesian hierarchical model | text | 130个鼠细胞 |
124 | 2024-08-09 |
Antigen Receptor Sequence Reconstruction and Clonality Inference from scRNA-Seq Data
2019, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-9057-3_15
PMID:30758830
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研究论文 | 本文介绍了用于从单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据中重建配对全长抗原受体序列和克隆性推断的计算工具TraCeR和BraCeR | TraCeR通过从每个细胞的读取中提取源自TCR的序列读取并将其组装成长度重组的TCR序列,而BraCeR在此基础上考虑了体细胞超突变(SHM)和同种型转换 | NA | 开发用于从scRNA-seq数据中重建抗原受体序列和推断克隆性的计算工具 | T细胞受体(TCR)序列 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | NA | RNA序列 | 单细胞 |
125 | 2024-08-09 |
McImpute: Matrix Completion Based Imputation for Single Cell RNA-seq Data
2019, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2019.00009
PMID:30761179
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研究论文 | 本文介绍了一种基于低秩矩阵完成的单细胞RNA测序数据填补技术mcImpute | mcImpute技术显著改善了真实数据集中真零与缺失值的区分、细胞聚类、差异表达分析、细胞类型可分离性、细胞可视化的降维技术性能以及基因分布 | NA | 开发一种新技术来填补单细胞RNA测序数据中的缺失值 | 单细胞RNA测序数据中的缺失值 | 生物信息学 | NA | 低秩矩阵完成 | NA | RNA测序数据 | 多个真实数据集 |
126 | 2024-08-09 |
Stem Cells and Cellular Origins of Mammary Gland: Updates in Rationale, Controversies, and Cancer Relevance
2019, Stem cells international
IF:3.8Q2
DOI:10.1155/2019/4247168
PMID:30728840
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综述 | 本文综述了乳腺干细胞的特征及其在乳腺发育和癌症中的作用 | 介绍了单细胞测序技术对乳腺上皮细胞层次结构和谱系特征的全面理解 | NA | 探讨乳腺干细胞的异质性及其多样化的分化,并阐述乳腺干细胞与乳腺癌干细胞的关系 | 乳腺干细胞及其在乳腺发育和癌症中的作用 | NA | 乳腺癌 | 单细胞测序 | NA | 细胞 | NA |
127 | 2024-08-09 |
Dissociation of Tissues for Single-Cell Analysis
2019, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-9021-4_5
PMID:30742262
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研究论文 | 本文介绍了一种冷活性蛋白酶方法,用于器官和组织的单细胞解离,以更好地保留体内基因表达模式 | 提出了一种新的冷活性蛋白酶方法,用于单细胞解离,以保留细胞的体内基因表达模式 | NA | 旨在改进单细胞RNA测序技术,以创建人体所有细胞类型的基因表达图谱 | 人体器官和组织的单细胞 | 生物技术 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 数千个细胞 |
128 | 2024-08-09 |
A Hybrid Clustering Algorithm for Identifying Cell Types from Single-Cell RNA-Seq Data
2019-01-29, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes10020098
PMID:30700040
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研究论文 | 本文提出了一种结合结构熵和k近邻的混合聚类算法,用于从单细胞RNA测序数据中识别细胞亚群 | 该方法通过最小化结构熵,无需指定聚类数量即可自然形成社区,与现有方法相比具有更好的性能 | 需要克服高维度、聚类结果不稳定和参数调整复杂性等问题 | 开发一种新的聚类算法,以更好地分析单细胞RNA测序数据 | 单细胞RNA测序数据中的细胞亚群 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 混合聚类算法 | RNA测序数据 | 八个单细胞RNA测序数据集 |
129 | 2024-08-09 |
Single-cell profiling identifies myeloid cell subsets with distinct fates during neuroinflammation
2019-01-25, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.aat7554
PMID:30679343
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研究论文 | 本研究通过结合深度单细胞转录组分析、命运图谱、体内成像、克隆分析和转基因小鼠模型,全面描述了神经炎症期间中枢神经系统(CNS)中未被充分认识的髓系细胞亚群 | 首次全面描述了神经炎症期间CNS中髓系细胞亚群的转录组特征和动态变化,并揭示了CNS组织巨噬细胞在抗原呈递中的冗余性 | NA | 研究神经炎症期间髓系细胞亚群的存在及其在CNS病理学中的转录组特征和动态变化 | 中枢神经系统中的髓系细胞亚群 | 数字病理学 | NA | 单细胞转录组分析 | NA | 转录组数据 | 转基因小鼠模型 |
130 | 2024-08-09 |
Correction to: MISC: missing imputation for single-cell RNA sequencing data
2019-Jan-22, BMC systems biology
DOI:10.1186/s12918-019-0681-3
PMID:30670065
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correction | 更正原始文章中作者姓氏的拼写错误 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
131 | 2024-08-09 |
Bulk tissue cell type deconvolution with multi-subject single-cell expression reference
2019-01-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-018-08023-x
PMID:30670690
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研究论文 | 本文介绍了一种名为MuSiC的方法,利用单细胞RNA测序数据中的细胞类型特异性基因表达来表征复杂组织中批量RNA测序数据的细胞类型组成 | MuSiC方法通过适当加权显示跨受试者和跨细胞一致性的基因,实现了从一个数据集到另一个数据集的细胞类型特异性基因表达信息的传递 | NA | 旨在通过表征复杂组织的细胞异质性来理解疾病机制 | 胰腺胰岛和全肾表达数据在人类、小鼠和大鼠中的应用 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA-seq数据 | 涉及人类、小鼠和大鼠的胰腺胰岛和全肾组织 |
132 | 2024-08-09 |
Transcriptional Heterogeneity in Naive and Primed Human Pluripotent Stem Cells at Single-Cell Resolution
2019-01-22, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2018.12.099
PMID:30673604
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序技术,研究了人类原始和激活状态的多能干细胞在转录层面的异质性 | 发现了原始和激活多能性状态之间的中间亚群,并确定了区分这两种状态的标记物 | NA | 深入理解人类多能干细胞的转录特征 | 人类原始和激活状态的多能干细胞 | 生物技术 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 未具体说明样本数量 |
133 | 2024-08-09 |
Comparative analysis of differential gene expression analysis tools for single-cell RNA sequencing data
2019-Jan-18, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-019-2599-6
PMID:30658573
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研究论文 | 本文对11种用于单细胞RNA测序数据的不同基因表达分析软件工具进行了全面评估 | 探讨了样本量对检测准确性的影响,并分析了当前方法在单细胞RNA测序数据上的表现 | 工具在检测差异表达基因时存在真阳性率与精确度的权衡问题 | 评估和比较单细胞RNA测序数据差异基因表达分析方法的性能 | 11种差异基因表达分析软件工具 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 测序数据 | 使用模拟和真实数据进行评估 |
134 | 2024-08-09 |
Barcode identification for single cell genomics
2019-Jan-17, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-019-2612-0
PMID:30654736
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研究论文 | 本文介绍了一种通过遍历循环化的条形码k-mer的de Bruijn图来识别和错误校正条形码的方法 | 该方法通过循环化条形码序列,即使在k的大小相对于条形码序列长度较大时,也能产生无错误的k-mer,从而提高了单细胞转录组估计的准确性 | NA | 提高单细胞测序实验中条形码识别和错误校正的准确性 | 单细胞测序实验中的条形码 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | de Bruijn图 | DNA条形码 | NA |
135 | 2024-08-09 |
Single-Cell Library Preparation of iPSC-Derived Neural Stem Cells
2019, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-9007-8_10
PMID:30656626
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研究论文 | 本文描述了一种用于捕获和处理单细胞转录组以进行RNA测序的协议 | 利用单细胞RNA-seq技术识别异质细胞群,测量随机基因表达并识别高度可变基因 | NA | 识别与发育或疾病进展相关的关键通路 | iPSC衍生的神经干细胞的单细胞转录组 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | 转录组 | NA |
136 | 2024-08-09 |
Bioinformatics Analysis of Single-Cell RNA-Seq Raw Data from iPSC-Derived Neural Stem Cells
2019, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-4939-9007-8_11
PMID:30656627
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研究论文 | 本文描述了一种用于单细胞RNA测序原始数据的基本生物信息学分析流程 | 提供了从原始测序数据开始的质量检查、参考基因组索引创建、序列比对及转录本丰度量化的详细步骤 | NA | 开发和描述单细胞RNA测序数据的基本生物信息学分析方法 | 由iPSC衍生的神经干细胞的单细胞RNA测序原始数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 序列数据 | 未具体说明样本数量 |
137 | 2024-08-09 |
Deterministic column subset selection for single-cell RNA-Seq
2019, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0210571
PMID:30682053
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research paper | 本文研究了单细胞RNA测序(scRNA-Seq)数据分析中的确定性列子集选择(DCSS)方法,该方法在保留原始矩阵的非负性和稀疏性结构的同时,避免了传统方法如主成分分析(PCA)和阈值方法的缺陷。 | 提出了新的DCSS光谱界限,并展示了其在scRNA-Seq数据分析中的有效性。 | NA | 旨在改进单细胞RNA测序数据的分析方法,提高数据可视化和细胞类型识别的准确性。 | 单细胞RNA测序数据中的基因表达分析。 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-Seq) | 确定性列子集选择(DCSS) | 基因表达数据 | 两项scRNA-Seq实验的数据 |
138 | 2024-08-09 |
Hedgehog signaling patterns the oral-aboral axis of the mandibular arch
2019-01-14, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.40315
PMID:30638444
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research paper | 本研究通过单细胞RNA测序和原位基因表达分析,揭示了刺猬信号通路和Bmp4在鼠胚胎下颌弓的口背轴上的互补激活模式 | 首次详细描述了刺猬信号通路在下颌弓口背轴模式化中的作用,并揭示了其通过Foxf1/2转录因子指定口侧命运的机制 | NA | 探讨脊椎动物下颌发育中口背轴模式化的分子机制 | 鼠胚胎下颌弓中的神经嵴来源的间充质细胞 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 原位分析 | NA | 基因表达数据 | NA |
139 | 2024-08-09 |
Dosage sensitivity of X-linked genes in human embryonic single cells
2019-Jan-14, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-019-5432-8
PMID:30642250
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研究论文 | 本文通过重新分析基于RNA测序的人类胚胎单细胞转录组数据集,探讨了X连锁基因在人类胚胎单细胞中的剂量敏感性 | 发现X连锁基因在男性细胞中并未两倍上调,而在女性细胞中逐渐减少至两倍,这与Ohno的假设相矛盾 | 研究仅基于RNA测序数据,未涉及其他类型的实验验证 | 验证X连锁基因在人类胚胎单细胞中的剂量敏感性,并探讨Ohno假设的有效性 | 人类胚胎单细胞中的X连锁基因表达 | NA | NA | RNA测序 | NA | 转录组数据 | 涉及多个胚胎阶段的单细胞样本 |
140 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptomic analysis of mouse neocortical development
2019-01-11, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-018-08079-9
PMID:30635555
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析了小鼠新皮质发育过程中的细胞和分子过程 | 首次在单细胞水平上揭示了小鼠新皮质发育过程中的细胞类型多样性及其在神经发育过程中的作用 | NA | 深入理解哺乳动物大脑皮质发育过程中的细胞和分子机制 | 小鼠新皮质在胚胎期和出生后的细胞类型及其功能状态 | 数字病理学 | 神经精神疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 小鼠新皮质在胚胎期14.5天和出生后的样本 |