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当前共找到 913 篇文献，本页显示第 261 - 280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2024-08-08 |
When blood development meets single-cell transcriptomics
2019-Aug, Blood science (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/BS9.0000000000000007
PMID:35402794
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综述 | 本文综述了单细胞转录组学在血液细胞发育中的应用，特别是造血干细胞（HSCs）的生成过程。 | 结合单细胞转录组学技术，提供了关于血液细胞生成过程中分子演变及其机制的新见解。 | NA | 探讨单细胞转录组学技术在血液细胞发育研究中的应用及未来展望。 | 血液细胞的生成过程，特别是造血干细胞（HSCs）。 | NA | NA | 单细胞转录组学 | NA | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 262 | 2024-08-08 |
Tumor heterogeneity of acute myeloid leukemia: insights from single-cell sequencing
2019-Aug, Blood science (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/BS9.0000000000000015
PMID:35402804
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综述 | 本文综述了利用单细胞测序技术研究急性髓系白血病异质性的进展 | 单细胞测序技术为分析个体细胞层面的基因组、转录组、蛋白质组和表观基因组提供了强大工具 | 讨论了单细胞测序技术在急性髓系白血病预后和治疗中的局限性和未来方向 | 理解肿瘤在疾病进展和治疗干预选择下的演化 | 急性髓系白血病的肿瘤异质性 | 数字病理学 | 白血病 | 单细胞测序 | NA | 基因组、转录组、蛋白质组和表观基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 263 | 2024-08-08 |
Jointly Embedding Multiple Single-Cell Omics Measurements
2019-Sep-03, Algorithms in bioinformatics : ... International Workshop, WABI ..., proceedings. WABI (Workshop)
DOI:10.4230/LIPIcs.WABI.2019.10
PMID:34632462
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研究论文 | 本文提出了一种无监督流形对齐算法MMD-MA，用于整合来自同一细胞群体的不同测量数据 | MMD-MA算法通过优化目标函数，将来自多个领域的单细胞数据点对齐到学习到的潜在空间中，无需任何跨数据模态的对应信息 | NA | 开发一种算法，能够整合多种单细胞测序技术数据 | 单细胞基因表达、DNA可及性、染色质组织、甲基化和成像数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | MMD-MA算法 | 基因表达数据、甲基化数据 | 涉及单细胞基因表达和甲基化数据的实际数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 264 | 2024-08-09 |
Yeast Single-cell RNA-seq, Cell by Cell and Step by Step
2019-Sep-05, Bio-protocol
IF:1.0Q3
DOI:10.21769/BioProtoc.3359
PMID:33654857
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研究论文 | 本文详细描述了一种针对酵母的单细胞RNA测序（yscRNA-seq）协议的实验和计算步骤 | yscRNA-seq协议具有成本低、高通量和易于实施的特点，结合了单细胞表型分选和独特的分子标识符，能够以链和异构体特异性的方式数字化计数分子数量 | NA | 开发和描述一种适用于酵母的单细胞RNA测序协议，以便于在其他实验室中实施并指导新技术的开发 | 酵母细胞的单细胞RNA测序 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | RNA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 265 | 2024-08-09 |
Prediction of cell position using single-cell transcriptomic data: an iterative procedure
2019, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.20715.2
PMID:32399185
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研究论文 | 本文介绍了一种利用单细胞转录组数据预测细胞位置的迭代方法 | 通过结合单细胞转录组数据和基因参考图谱，提出了一种迭代方法来预测单个细胞的位置并重建数千个基因的空间表达谱 | NA | 开发新的算法以预测细胞位置和重建基因的空间表达谱 | 单细胞转录组数据和基因参考图谱 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | 迭代方法 | 转录组数据 | 小部分基因的参考图谱 | NA | NA | NA | NA |
| 266 | 2024-08-09 |
A new view of the mammary epithelial hierarchy and its implications for breast cancer initiation and metastasis
2019, Journal of cancer metastasis and treatment
IF:1.4Q4
DOI:10.20517/2394-4722.2019.24
PMID:32395618
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研究论文 | 本文利用单细胞RNA测序技术，对乳腺上皮细胞的分化层次进行了深入研究，揭示了乳腺上皮细胞层次的新模型及其对乳腺癌发生和转移的影响 | 利用单细胞RNA测序技术，揭示了乳腺上皮细胞层次的新模型，打破了传统上对干细胞、祖细胞和分化细胞之间严格界限的认识 | NA | 研究乳腺上皮细胞的分化层次及其对乳腺癌发生和转移的影响 | 乳腺上皮干细胞及其下游祖细胞的分化层次 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 267 | 2024-08-09 |
Corrigendum: Digitaldlsorter: Deep-Learning on scRNA-Seq to Deconvolute Gene Expression Data
2019, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2019.01373
PMID:32117421
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correction | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 268 | 2024-08-09 |
IDOL regulates systemic energy balance through control of neuronal VLDLR expression
2019-11, Nature metabolism
IF:18.9Q1
DOI:10.1038/s42255-019-0127-7
PMID:32072135
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research paper | 本文研究了IDOL通过调控神经元中VLDLR表达来调节系统性能量平衡的作用 | 首次揭示了IDOL在神经元中通过调控VLDLR表达影响能量平衡的新机制 | 研究仅在老鼠模型中进行，尚未在人类中验证 | 探究IDOL在系统性能量代谢中的作用及其机制 | IDOL、VLDLR及其在能量代谢中的作用 | NA | diet-induced obesity | single-cell RNA sequencing | NA | RNA | 组织特异性敲除小鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 269 | 2024-08-09 |
The application of single-cell sequencing technology in the diagnosis and treatment of hepatocellular carcinoma
2019-Dec, Annals of translational medicine
DOI:10.21037/atm.2019.11.116
PMID:32042806
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研究论文 | 本文综述了单细胞测序技术在肝细胞癌诊断和治疗中的应用 | 单细胞测序技术能够揭示传统组织学无法检测到的细胞间的遗传异质性 | NA | 探讨单细胞测序技术在肝细胞癌临床诊断、治疗和预后中的应用 | 肝细胞癌的肿瘤细胞异质性 | 数字病理学 | 肝癌 | 单细胞测序 | NA | 基因组、转录组和表观基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 270 | 2024-08-09 |
Reproducibility of Methods to Detect Differentially Expressed Genes from Single-Cell RNA Sequencing
2019, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2019.01331
PMID:32010190
|
研究论文 | 本研究评估了9种用于单细胞RNA测序数据差异表达基因检测工具的可重复性 | 本研究首次系统比较了专为单细胞RNA测序数据设计的工具与传统批量细胞RNA测序方法在单细胞数据上的表现 | 研究仅使用了三种真实数据集和一种模拟数据集进行比较，可能无法全面反映所有情况下的表现 | 评估不同方法在单细胞RNA测序数据中检测差异表达基因的可重复性 | 9种差异表达分析工具在单细胞RNA测序数据中的表现 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 三种真实数据集和一种模拟数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 271 | 2024-08-09 |
Species-Specific miRNAs in Human Brain Development and Disease
2019, Frontiers in cellular neuroscience
IF:4.2Q2
DOI:10.3389/fncel.2019.00559
PMID:31920559
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综述 | 本文综述了物种特异性miRNA在人类大脑发育和疾病中的调控作用及其对人类大脑特征演变和神经系统疾病的贡献 | 探讨了miRNA表达的分化在塑造物种间基因表达差异中的重要作用，并介绍了单细胞测序方法在解析发育过渡期miRNA-mRNA相互作用中的应用 | NA | 阐明物种特异性miRNA调控机制，为神经疾病开发新型、全面和有效的治疗方法 | 人类大脑发育和神经系统疾病 | NA | 神经精神疾病 | 单细胞测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 272 | 2024-08-09 |
Revealing Dynamic Mechanisms of Cell Fate Decisions From Single-Cell Transcriptomic Data
2019, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2019.01280
PMID:31921315
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研究论文 | 开发了一种名为Topographer的新方法，用于从单细胞转录组数据构建定量的Waddington景观，揭示细胞命运决策的动态机制 | Topographer方法能够识别复杂的细胞状态转换轨迹，并估计由命运和转换概率表征的复杂细胞类型动态 | NA | 揭示细胞命运决策的动态机制 | 单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 涉及人类初级肌细胞的单细胞RNA-seq数据 | NA | NA | NA | NA |
| 273 | 2024-08-09 |
Single-Cell RNA Sequencing of the Cardiovascular System: New Looks for Old Diseases
2019, Frontiers in cardiovascular medicine
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fcvm.2019.00173
PMID:31921894
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）在心血管系统研究中的应用，探讨了其在揭示细胞亚群和转录变异方面的潜力 | scRNA-seq技术揭示了新的细胞亚群和转录变异，为心血管疾病的基础科学研究提供了新的见解 | NA | 探讨scRNA-seq在心血管系统研究中的应用及其对理解心血管系统和病理的潜在价值 | 心血管系统中的细胞亚群和转录变异 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | RNA表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 274 | 2024-08-09 |
Cloud accelerated alignment and assembly of full-length single-cell RNA-seq data using Falco
2019-Dec-30, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-019-6341-6
PMID:31888474
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研究论文 | 本文介绍了Falco框架，该框架利用现代云平台的并行和分布式计算环境，加速全长批量RNA-seq和单细胞RNA-seq（scRNA-seq）数据的读取对齐和转录本组装 | Falco框架引入了两种新模式：仅对齐和转录本组装，能够显著加速全长scRNA-seq数据的对齐和组装过程 | NA | 开发一个能够扩展并加速全长scRNA-seq数据对齐和组装的云端大数据处理框架 | 全长批量RNA-seq和单细胞RNA-seq（scRNA-seq）数据 | 生物信息学 | NA | RNA-seq | NA | 文本 | 两个公开的scRNA-seq数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 275 | 2024-08-09 |
Using transfer learning from prior reference knowledge to improve the clustering of single-cell RNA-Seq data
2019-12-30, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-019-56911-z
PMID:31889137
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研究论文 | 本文提出了一种利用先验知识从大型参考数据集进行迁移学习以改进单细胞RNA测序（scRNA-Seq）数据聚类的方法 | 本文首次将迁移学习应用于无监督聚类问题，并通过单细胞RNA测序数据验证了其有效性 | NA | 改进小规模疾病或组织特异性数据集的聚类效果，特别是罕见细胞类型的识别 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-Seq） | 非负矩阵分解（NMF） | 基因表达数据 | 使用模拟数据和公开可用数据进行验证 | NA | NA | NA | NA |
| 276 | 2024-08-09 |
S100a4 upregulation in Pik3caH1047R;Trp53R270H;MMTV-Cre-driven mammary tumors promotes metastasis
2019-12-27, Breast cancer research : BCR
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s13058-019-1238-5
PMID:31881983
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研究论文 | 本研究通过生成Pik3caH1047R;Trp53R270H;MMTV-Cre双突变小鼠乳腺癌模型，探讨了PIK3CA和TP53突变在乳腺肿瘤发生中的协同作用及S100a4在转移中的作用。 | 首次揭示了Pik3caH1047R和Trp53R270H在乳腺肿瘤发生中的协同作用，并发现S100a4在肿瘤转移中的关键作用。 | NA | 研究PIK3CA和TP53突变在乳腺肿瘤发生中的协同作用及S100a4在转移中的作用。 | Pik3caH1047R;Trp53R270H;MMTV-Cre双突变小鼠乳腺癌模型。 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 多个乳腺肿瘤样本 | NA | NA | NA | NA |
| 277 | 2024-08-09 |
Discovering Rare Genes Contributing to Cancer Stemness and Invasive Potential by GBM Single-Cell Transcriptional Analysis
2019-Dec-16, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers11122025
PMID:31888172
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研究论文 | 本研究利用公开的单细胞RNA测序数据，发现并全面解析了存在于少数胶质母细胞瘤（GBM）细胞中的稀有基因，并设计了一个框架系统地识别了51个稀有蛋白质编码基因（PCGs）和47个稀有长非编码RNAs（lncRNAs）。 | 本研究通过单细胞RNA测序技术，深入探索了少数细胞中的分子机制，并发现了与GBM进展和预后相关的稀有基因。 | NA | 探索胶质母细胞瘤（GBM）中稀有基因的作用及其在癌症进展和预后中的潜在影响。 | 胶质母细胞瘤（GBM）细胞中的稀有基因。 | 数字病理学 | 脑癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 51个稀有蛋白质编码基因和47个稀有长非编码RNAs | NA | NA | NA | NA |
| 278 | 2024-08-09 |
Autoencoder-based cluster ensembles for single-cell RNA-seq data analysis
2019-Dec-24, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-019-3179-5
PMID:31870278
|
研究论文 | 本文提出了一种基于自编码器的聚类集成框架，用于单细胞RNA测序数据分析 | 该框架通过随机子空间投影和自编码器压缩，结合集成聚类方法，显著提高了细胞类型特异性聚类的性能 | NA | 旨在改进单细胞RNA测序数据中的细胞类型识别 | 单细胞RNA测序数据中的细胞类型 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | 自编码器 | 基因表达数据 | 多个复杂样本或组织中的单个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 279 | 2024-08-09 |
scDC: single cell differential composition analysis
2019-Dec-24, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-019-3211-9
PMID:31870280
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研究论文 | 本文介绍了scDC方法，用于单细胞差异组成分析，通过bootstrap重采样进行细胞类型组成的差异分析 | scDC方法通过bootstrap重采样捕捉每个受试者细胞类型比例的不确定性，并使用偏差校正和加速的bootstrap置信区间进行估计 | NA | 开发一种方法来估计细胞类型组成中的不确定性 | 单细胞差异组成分析 | 单细胞测序 | NA | 单细胞测序 | GLM和GLMM模型 | 单细胞RNA测序数据 | 模拟数据集和合成数据集，每个条件有2到5个受试者 | NA | NA | NA | NA |
| 280 | 2024-08-09 |
scReClassify: post hoc cell type classification of single-cell rNA-seq data
2019-Dec-24, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-019-6305-x
PMID:31874628
|
研究论文 | 本文提出了一种半监督学习框架scReClassify，用于单细胞RNA测序数据的后验细胞类型识别 | scReClassify能够从可能包含错误标签的初始细胞类型注释中，通过PCA降维和半监督学习方法，准确地识别并重新分类错误分类的细胞 | NA | 开发一种工具，用于改进单细胞RNA测序数据的细胞类型注释 | 单细胞RNA测序数据中的细胞类型识别 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 半监督学习 | 基因表达数据 | 涉及多种组织和生物系统的模拟和真实实验数据 | NA | NA | NA | NA |