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当前共找到 913 篇文献,本页显示第 201 - 220 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
201 2024-08-07
A conditionally immortalized Gli1-positive kidney mesenchymal cell line models myofibroblast transition
2019-01-01, American journal of physiology. Renal physiology
研究论文 本文通过遗传策略成功分离并培养了表达Gli1的肾间充质细胞系KGli1,该细胞系能够模拟肌成纤维细胞的转化过程 开发了一种新的条件性永生化Gli1阳性肾间充质细胞系,为研究健康和疾病中的间充质干细胞样前体细胞提供了新工具 NA 研究Gli1阳性肌成纤维细胞前体的激活机制 Gli1阳性肾间充质细胞及其在肌成纤维细胞转化中的作用 数字病理学 肾脏疾病 单细胞RNA测序 NA RNA NA NA NA NA NA
202 2024-08-07
A HIERARCHICAL BAYESIAN MODEL FOR SINGLE-CELL CLUSTERING USING RNA-SEQUENCING DATA
2019-Sep, The annals of applied statistics
研究论文 本文提出了一种名为BasClu的贝叶斯分层模型,用于使用RNA测序数据的单细胞聚类 BasClu模型能够更好地表征scRNA-seq数据的重要特征,从而更准确地进行细胞聚类 NA 理解细胞异质性 单细胞RNA测序数据 生物信息学 NA scRNA-seq 贝叶斯分层模型 RNA表达数据 涉及三个真实的scRNA-seq数据集 NA NA NA NA
203 2024-08-07
Characterization of cell fate probabilities in single-cell data with Palantir
2019-04, Nature biotechnology IF:33.1Q1
研究论文 本文介绍了一种名为Palantir的算法,该算法通过将细胞命运视为概率过程并利用熵来测量细胞可塑性,模拟分化细胞的轨迹 Palantir算法能够生成高分辨率的细胞伪时间排序,并为每个细胞状态分配分化为每个终末状态的概率,优于现有算法 NA 研究细胞分化的离散与连续性质,并开发新的算法来模拟这一过程 单细胞RNA测序数据中的细胞分化轨迹 生物信息学 NA 单细胞RNA测序 NA 基因表达数据 人类骨髓单细胞RNA测序数据 NA NA NA NA
204 2024-08-07
Visualizing structure and transitions in high-dimensional biological data
2019-12, Nature biotechnology IF:33.1Q1
研究论文 本文介绍了一种名为PHATE的视觉化方法,用于揭示高维生物数据中的结构和模式 PHATE方法能够捕捉数据点之间的信息几何距离,更好地保留数据的局部和全局非线性结构 NA 开发一种新的视觉化工具,以直观地展示高维生物数据中的结构和模式 高维生物数据,包括人工和生物数据集 计算机视觉 NA 单细胞RNA测序 NA 高维数据 包括新产生的单细胞RNA测序数据集 NA NA NA NA
205 2024-08-07
Molecular recording of mammalian embryogenesis
2019-06, Nature IF:50.5Q1
研究论文 本文介绍了一种灵活、高信息量的多通道分子记录器,并将其应用于小鼠从受精到原肠胚形成的细胞命运图谱构建。 本文提出了一种新的分子记录器,能够进行高分辨率的细胞谱系记录,并结合单细胞RNA测序数据,揭示了胚胎内外胚层细胞的转录收敛性。 NA 旨在通过分子记录器构建小鼠胚胎发育的细胞命运图谱,并理解发育过程中的细胞谱系和分化关系。 小鼠胚胎发育过程中的细胞谱系和分化关系。 数字病理学 NA 单细胞RNA测序 NA 分子记录数据 NA NA NA NA NA
206 2024-08-07
Analysis of Single-Cell Gene Pair Coexpression Landscapes by Stochastic Kinetic Modeling Reveals Gene-Pair Interactions in Development
2019, Frontiers in genetics IF:2.8Q2
研究论文 本文介绍了一种基于随机基因表达和相互作用动力学生物物理模型的单细胞基因对共表达模式分析方法 开发了一种高通量计算方法来模拟基因对共表达景观,并构建了一个低维的“形状空间”来描述不同的共表达模式类型 将随机基因网络模型与单细胞数据整合仍然具有挑战性 揭示基因对在胚胎发育过程中的复杂共表达动态 单细胞基因对共表达模式及其在胚胎发育中的动态 生物信息学 NA 单细胞RNA测序 随机数学模型 基因表达数据 数万个基因-基因相互作用模型 NA NA NA NA
207 2024-08-07
The brain-placental axis: Therapeutic and pharmacological relevancy to pregnancy
2019-11, Pharmacological research IF:9.1Q1
综述 本文综述了大脑-胎盘轴的当前知识状态,描述了胎盘与母体和胎儿大脑之间的功能相互作用,并特别强调了胎盘受体对妊娠期间大脑中表达的神经配体的治疗和药理学意义。 本文提出了综合药理基因组学、单细胞测序和芯片上器官系统的应用前景,以促进该研究领域的重要领域。 目前关于妊娠期神经内分泌功能的信息主要局限于下丘脑-垂体-肾上腺/性腺(HPA/HPG)轴的调节,特别是催产素和催乳素系统,而对大脑和胎盘之间系统级功能相互作用的知识存在重大空白。 旨在概述大脑-胎盘轴的当前知识状态,并探讨其在个性化医学和治疗胎盘及胎儿大脑疾病中的应用。 大脑-胎盘轴的功能相互作用及其在治疗和药理学中的相关性。 NA NA 综合药理基因组学、单细胞测序、芯片上器官系统 NA NA NA NA NA NA NA
208 2024-08-07
Deciphering Brain Complexity Using Single-cell Sequencing
2019-08, Genomics, proteomics & bioinformatics
综述 本文综述了单细胞测序技术在解析大脑复杂性方面的进展和应用 介绍了单细胞测序技术在脑研究中的新应用,如细胞类型分类、脑发育和脑疾病机制 讨论了单细胞测序领域面临的挑战和未来发展 旨在概述单细胞测序产生的大数据如何推动神经科学进步,并揭示理解脑功能和疾病的复杂问题 人类大脑中的细胞类型、连接性和功能 NA NA 单细胞测序 NA 转录组、基因组和/或表观基因组数据 NA NA NA NA NA
209 2024-08-07
Single-Cell Transcriptomics of Regulatory T Cells Reveals Trajectories of Tissue Adaptation
2019-02-19, Immunity IF:25.5Q1
研究论文 本研究利用单细胞RNA测序技术,分析了小鼠皮肤和结肠中的CD4调节性T细胞和记忆T细胞,揭示了这些细胞在非淋巴组织中的适应性轨迹 首次详细描述了调节性T细胞在非淋巴组织中的亚群及其在不同组织中的适应性轨迹,并通过体内模型验证了预测的基因动力学 NA 探讨调节性T细胞在非淋巴组织中的表型和发育 小鼠皮肤和结肠中的CD4调节性T细胞和记忆T细胞 数字病理学 NA 单细胞RNA测序 NA 基因表达数据 35,000个CD4调节性T细胞和记忆T细胞 NA NA NA NA
210 2024-08-07
Single-cell RNA-sequencing analysis of estrogen- and endocrine-disrupting chemical-induced reorganization of mouse mammary gland
2019, Communications biology IF:5.2Q1
研究论文 本研究使用手术绝经(卵巢切除)小鼠模型,分析了17β-雌二醇(E2)和多溴联苯醚(PBDEs)对乳腺组织的影响,并通过单细胞RNA测序(scRNAseq)揭示了E2和PBDEs对乳腺细胞基因表达的调控作用 本研究首次通过单细胞RNA测序技术揭示了E2和PBDEs对乳腺细胞基因表达的调控作用,并发现了PBDEs促进E2-AREG-EGFR-M2巨噬细胞途径 NA 探究绝经后雌激素和内分泌干扰化学物质对小鼠乳腺组织的重组影响 小鼠乳腺组织 数字病理学 乳腺癌 单细胞RNA测序(scRNAseq) NA RNA 手术绝经(卵巢切除)小鼠模型 NA NA NA NA
211 2024-08-07
SigHotSpotter: scRNA-seq-based computational tool to control cell subpopulation phenotypes for cellular rejuvenation strategies
2019-Nov-07, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文介绍了SigHotSpotter,一种基于单细胞RNA测序数据的计算工具,用于预测负责稳定维持细胞亚群表型的信号通路热点,以实现细胞亚群表型的精确控制 SigHotSpotter通过整合信号和转录网络,能够准确预测信号热点,并已在不同细胞系统中得到实验验证 NA 开发一种计算工具,用于系统地预测基于单细胞RNA测序数据的信号热点,以促进疾病和衰老背景下的细胞 rejuvenation 策略 细胞亚群表型的信号通路热点 生物信息学 NA 单细胞RNA测序 NA 单细胞RNA测序数据 NA NA NA NA NA
212 2024-08-07
Improved dropClust R package with integrative analysis support for scRNA-seq data
2019-Nov-06, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文介绍了改进的dropClust R包,该包利用局部敏感哈希(LSH)加速大规模单细胞表达数据的聚类,并引入了一种新的批次效应去除算法,支持单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的综合分析 引入了一种新的批次效应去除算法,增强了dropClust的互操作性和资源效率 NA 改进dropClust R包,使其支持单细胞RNA测序数据的综合分析 单细胞RNA测序数据 生物信息学 NA 局部敏感哈希(LSH) NA 表达数据 大规模单细胞 NA NA NA NA
213 2024-08-07
HBEGF+ macrophages in rheumatoid arthritis induce fibroblast invasiveness
2019-05-08, Science translational medicine IF:15.8Q1
research paper 本研究利用单细胞RNA测序技术,在类风湿性关节炎(RA)患者的关节中定义了不同的巨噬细胞亚群,并探讨了它们在疾病中的作用 首次详细描述了HBEGF+巨噬细胞在RA中的特定亚群及其对纤维母细胞侵袭性的影响 研究主要集中在体外和组织层面的实验,可能需要进一步的体内研究来验证结果 深入理解类风湿性关节炎中巨噬细胞的表型及其在疾病进展中的作用 类风湿性关节炎患者的关节巨噬细胞及其与纤维母细胞的相互作用 NA 类风湿性关节炎 单细胞RNA测序 NA RNA 涉及约1%的人口,具体样本数量未详细说明 NA NA NA NA
214 2024-08-07
Non-cell autonomous mechanism of Parkinson's disease pathology caused by G2019S LRRK2 mutation in Ashkenazi Jewish patient: Single cell analysis
2019-11-01, Brain research IF:2.7Q3
研究论文 本研究通过从携带G2019S LRRK2突变的阿什肯纳兹犹太患者中提取诱导多能干细胞(iPSCs),分离出自我更新的多能神经干细胞(NSCs),并在体外模拟这种形式的帕金森病,利用单细胞RNA测序转录组分析探讨NSCs中的细胞多样性和疾病病理。 研究首次揭示了G2019S LRRK2突变可能通过非细胞自主机制影响多种细胞类型的帕金森病病理,并展示了无偏见的单细胞转录组学在个性化医学中的潜力。 NA 探讨G2019S LRRK2突变如何导致帕金森病病理。 从携带G2019S LRRK2突变的阿什肯纳兹犹太患者中提取的诱导多能干细胞(iPSCs)及其分离出的神经干细胞(NSCs)。 数字病理学 帕金森病 单细胞RNA测序 NA 转录组 一个阿什肯纳兹犹太患者 NA NA NA NA
215 2024-08-07
Cell type-specific transcriptional programs in mouse prefrontal cortex during adolescence and addiction
2019-09-13, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文利用单细胞RNA测序技术,全面分类了小鼠前额叶皮层中的所有独特细胞亚型,并分析了这些细胞亚型在自然适应和诱导条件下的转录动力学。 首次详细描述了小鼠前额叶皮层在青春期和慢性可卡因成瘾期间各神经元亚型的特异性转录程序。 NA 研究小鼠前额叶皮层在青春期和成瘾状态下各神经元亚型的特异性转录程序。 小鼠前额叶皮层的神经元亚型及其在青春期和成瘾状态下的转录动力学。 神经科学 神经精神疾病 单细胞RNA测序 NA RNA序列 从P21到P60的小鼠前额叶皮层样本 NA NA NA NA
216 2024-08-07
Identifying gene expression programs of cell-type identity and cellular activity with single-cell RNA-Seq
2019-07-08, eLife IF:6.4Q1
研究论文 本文通过单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术,利用共识非负矩阵分解(cNMF)方法,识别细胞类型身份和细胞活动的基因表达程序 提出了一种名为共识非负矩阵分解(cNMF)的方法,能够准确推断细胞身份和活动程序及其在每个细胞中的相对贡献 NA 理解细胞和组织的组织结构,识别细胞类型身份和细胞活动的基因表达程序 细胞类型身份和细胞活动的基因表达程序 基因组学 NA 单细胞RNA测序(scRNA-Seq) 共识非负矩阵分解(cNMF) 基因表达数据 使用了已发表的脑类器官和视觉皮层scRNA-Seq数据集 NA NA NA NA
217 2024-08-07
Alevin efficiently estimates accurate gene abundances from dscRNA-seq data
2019-03-27, Genome biology IF:10.1Q1
research paper 本文介绍了一种名为alevin的快速端到端管道,用于处理基于液滴的单细胞RNA测序数据,执行细胞条形码检测、读取映射、唯一分子标识符(UMI)去重、基因计数估计和细胞条形码白名单。 alevin的UMI去重方法考虑了可能产生UMI的分子的转录水平约束,并处理了基因特异性读取和基因间多重映射读取,从而解决了现有工具中因丢弃基因模糊读取而产生的固有偏差,提高了基因丰度估计的准确性。 NA 开发一种快速且准确的基因丰度估计方法,用于基于液滴的单细胞RNA测序数据。 基于液滴的单细胞RNA测序数据中的细胞条形码检测、读取映射、UMI去重、基因计数估计和细胞条形码白名单。 digital pathology NA dscRNA-seq NA RNA sequencing data NA NA NA NA NA
218 2024-08-07
Postnatal Alveologenesis Depends on FOXF1 Signaling in c-KIT+ Endothelial Progenitor Cells
2019-11-01, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1
研究论文 本文研究了c-KIT+内皮祖细胞中的FOXF1信号传导对产后肺泡形成的影响 首次揭示了c-KIT EC祖细胞在肺泡隔形成中的作用及其治疗潜力 NA 探讨c-KIT EC祖细胞是否促进新生儿肺泡形成 c-KIT+内皮祖细胞在肺泡形成中的作用 NA 儿童肺部疾病 单细胞RNA测序 NA RNA 新生儿人鼠肺组织样本 NA NA NA NA
219 2024-08-07
SNV identification from single-cell RNA sequencing data
2019-11-01, Human molecular genetics IF:3.1Q2
研究论文 本文评估了两种单核苷酸变异(SNV)识别管道(GATK和Monovar)在单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据中的应用,以检测细胞类型特异性基因表达变异背后的功能性遗传变异。 本文首次探讨了仅使用scRNA-seq数据进行SNV识别的可行性,并提供了实际应用的参数设置建议。 尽管两种管道在某些情况下能识别高质量的SNV,但它们在单个细胞中识别SNV的准确性仍有限。 旨在通过scRNA-seq数据识别SNV,以最大化现有scRNA-seq研究的价值。 研究对象为scRNA-seq数据中的单核苷酸变异(SNV)。 数字病理学 NA 单细胞RNA测序(scRNA-seq) NA RNA测序数据 未具体说明样本数量 NA NA NA NA
220 2024-08-07
A pooled single-cell genetic screen identifies regulatory checkpoints in the continuum of the epithelial-to-mesenchymal transition
2019-09, Nature genetics IF:31.7Q1
研究论文 本文通过整合单细胞轨迹分析与聚合遗传筛选,探索了控制上皮-间质转化(EMT)的遗传电路 本文首次将单细胞RNA测序与CRISPR-Cas9筛选相结合,揭示了EMT过程中的连续基因调控波和关键调控点 NA 揭示在发育和疾病中指导细胞决策的遗传结构 上皮-间质转化(EMT)过程中的遗传电路 NA NA 单细胞RNA测序, CRISPR-Cas9 NA RNA NA NA NA NA NA
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