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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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81 | 2024-08-05 |
Human beta cells generated from pluripotent stem cells or cellular reprogramming for curing diabetes
2019-Mar, Regenerative engineering and translational medicine
IF:2.2Q3
DOI:10.1007/s40883-018-0082-y
PMID:30984818
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评论 | 本文探讨了使用人类β细胞治疗和治愈糖尿病的方法 | 提出了通过人类多能干细胞定向分化和细胞重编程生成功能性β细胞的新方法 | 依赖于发现有效的转录因子组合,该过程可能存在挑战 | 研究糖尿病治疗中β细胞的生成 | 人类β细胞及其在糖尿病治疗中的应用 | 干细胞工程 | 糖尿病 | 单细胞RNA测序 | NA | NA | NA |
82 | 2024-08-05 |
scRNA-Seq reveals distinct stem cell populations that drive hair cell regeneration after loss of Fgf and Notch signaling
2019-01-25, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.44431
PMID:30681411
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研究论文 | 该文章通过scRNA-Seq研究支持细胞如何驱动毛细胞再生 | 揭示了五种不同的支持细胞类型及其在毛细胞分化中的基因调控网络 | 缺乏对哺乳动物毛细胞再生过程中的具体因素的详细探讨 | 研究支持细胞向毛细胞分化的机制 | 斑马鱼的毛细胞及其支持细胞 | 数字病理学 | NA | scRNA-Seq | NA | NA | NA |
83 | 2024-08-05 |
Lineage Tracing: Computational Reconstruction Goes Beyond the Limit of Imaging
2019-Feb-28, Molecules and cells
IF:3.7Q2
DOI:10.14348/molcells.2019.0006
PMID:30764600
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综述 | 本文介绍了计算生物学方法与传统谱系追踪的结合,以克服成像方法的局限性 | 提出了单细胞RNA测序谱系分析、DNA条形码或遗传伤痕分析等新颖的计算方法 | 成像基础的谱系追踪方法在可扩展性和缺乏分子信息方面存在限制 | 探讨细胞谱系追踪在生物过程研究中的应用 | 细胞及其后代的命运追踪 | 计算生物学 | NA | 单细胞RNA测序, DNA条形码 | NA | RNA序列数据 | 涉及多种细胞类型 |
84 | 2024-08-05 |
CellFishing.jl: an ultrafast and scalable cell search method for single-cell RNA sequencing
2019-02-11, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-019-1639-x
PMID:30744683
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研究论文 | 本文提出了一种用于单细胞RNA测序的新方法CellFishing.jl,用于搜索相似细胞和检测重要基因 | CellFishing.jl提供了一种高精度和高通量的细胞搜索方法,且速度明显快于现有最先进的软件 | NA | 提升单细胞RNA测序数据中细胞搜索的效率和精度 | 多个单细胞RNA测序数据集中的细胞 | 数字病理学 | NA | scRNA-seq | NA | NA | 超过一百万个细胞 |
85 | 2024-08-05 |
IRIS-EDA: An integrated RNA-Seq interpretation system for gene expression data analysis
2019-02, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1006792
PMID:30763315
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研究论文 | 本文介绍了一种名为IRIS-EDA的RNA-Seq数据分析集成工具,旨在简化基因表达数据的分析和解释。 | IRIS-EDA首次提供了根据FAIR数据原则加速提交数据和结果到NCBI的基因表达数据库的框架。 | NA | 开发一个用户友好的平台,以进行RNA-Seq和单细胞RNA-Seq数据的计算分析。 | RNA-Seq和单细胞RNA-Seq数据的基因表达分析。 | 数字病理学 | NA | RNA-Seq | NA | 基因表达数据 | NA |
86 | 2024-08-05 |
Dermal Condensate Niche Fate Specification Occurs Prior to Formation and Is Placode Progenitor Dependent
2019-01-07, Developmental cell
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.devcel.2018.11.034
PMID:30595537
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研究论文 | 本文揭示了皮肤凝聚物前体的命运规范在形成之前发生,并且依赖于皮肤板的前体 | 研究确定了皮肤凝聚物的未聚集前体及其分子时序,为皮肤发育提供了新的见解 | 对细胞命运转变具体时序的理解仍然不够全面,可能需要进一步研究y | 研究皮肤凝聚物前体的命运规范及其发育轨迹 | 本文研究了皮肤凝聚物前体及其在发育过程中的角色 | 数字病理学 | NA | 3D和4D显微镜观察,单细胞转录组学 | NA | NA | NA |
87 | 2024-08-05 |
Single-Cell Analysis Reveals a Hair Follicle Dermal Niche Molecular Differentiation Trajectory that Begins Prior to Morphogenesis
2019-01-07, Developmental cell
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.devcel.2018.11.032
PMID:30595533
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研究论文 | 本文描述了在毛囊发育和再生过程中,毛囊真皮细胞的分子分化轨迹 | 文章通过单细胞RNA测序和体内方法揭示了毛囊真皮细胞在形态发生之前的转录状态序列 | 由于缺乏对没有组织学差异的细胞的定量分子区别的理解,分子和细胞事件的描绘仍然具有挑战性 | 研究毛囊发育过程中的细胞和分子事件 | 关注毛囊真皮凝聚体细胞的转录状态变化 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA |
88 | 2024-08-05 |
Trans-ethnic association study of blood pressure determinants in over 750,000 individuals
2019-01, Nature genetics
IF:31.7Q1
DOI:10.1038/s41588-018-0303-9
PMID:30578418
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研究论文 | 本研究重新解释了影响血压的遗传结构,识别了血压稳态的基因、组织、表型和药物环境 | 在全基因组关联研究中发现了208个新的常见血压SNP和53个罕见变异 | NA | 识别影响血压的基因及其在不同组织中的表达 | 分析了来自776,078参与者的血压临床表型及其基因组信息 | 数字病理学 | NA | 全基因组关联研究 | NA | 基因组数据 | 776,078名参与者 |
89 | 2024-08-05 |
Deep evolutionary origin of limb and fin regeneration
2019-07-23, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.1900475116
PMID:31270239
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研究论文 | 这篇文章研究了两栖动物和鱼类在肢体再生能力上的进化起源 | 提供了对骨鱼类配对附肢再生的共同起源的支持,并且揭示了再生的共同遗传通路 | 未明确指出本研究的局限性 | 探讨骨鱼类配对附肢再生的进化起源 | 通过比较RNA测序和再生实验分析不同鱼类和萨拉曼德尔的再生能力 | 数字病理学 | NA | RNA测序 | NA | 基因组数据 | 研究了4种鲑鱼科和其他几种鱼类的再生能力 |
90 | 2024-08-05 |
cellHarmony: cell-level matching and holistic comparison of single-cell transcriptomes
2019-12-02, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkz789
PMID:31529053
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研究论文 | 本文介绍了cellHarmony,一个用于单细胞转录组分析和比较的新工具 | cellHarmony采用社区聚类和对齐策略有效匹配单细胞转录组,能够揭示细胞特异的基因表达差异 | NA | 研究目的在于定义疾病相关细胞群体内外的变化,理解人类疾病的分子发病机制 | 研究对象为正常和疾病状态下的单细胞转录组 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 潜在涉及数十个细胞群体 |
91 | 2024-08-05 |
Elite control of HIV is associated with distinct functional and transcriptional signatures in lymphoid tissue CD8+ T cells
2019-12-18, Science translational medicine
IF:15.8Q1
DOI:10.1126/scitranslmed.aax4077
PMID:31852798
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研究论文 | 本研究通过单细胞分析探讨了精英控制者(ECs)淋巴结中HIV特异性CD8 T细胞的功能和转录特征 | 揭示了ECs的HIV特异性CD8 T细胞具有独特的转录特征以及这些细胞如何有效抑制病毒复制 | 研究仅集中于淋巴结,可能未能全面反映全身免疫反应 | 探索精英控制者中HIV特异性CD8 T细胞的功能及其在免疫控制HIV中的作用 | 精英控制者(ECs)和慢性进展者(CPs)中的HIV特异性CD8 T细胞 | 数字病理学 | HIV | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞数据 | ECs和CPs的淋巴结中HIV特异性CD8 T细胞的比较分析 |
92 | 2024-08-05 |
Single-Cell Applications of Next-Generation Sequencing
2019-10-01, Cold Spring Harbor perspectives in medicine
IF:7.8Q1
DOI:10.1101/cshperspect.a026898
PMID:30617056
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研究论文 | 本文提供了单细胞测序的概述,并探讨了其在基础和临床研究中的应用 | 介绍了下一代测序技术在单细胞生物学中的新前沿 | 未提及具体的技术限制 | 提供单细胞测序的高级概述 | 单细胞及其在组织、微生物生态系统和癌症中的功能共存 | 数字病理学 | 癌症 | 下一代测序 | NA | RNA和DNA | 数百到数百万个细胞 |
93 | 2024-08-05 |
A component overlapping attribute clustering (COAC) algorithm for single-cell RNA sequencing data analysis and potential pathobiological implications
2019-02, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1006772
PMID:30779739
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研究论文 | 本研究开发了COAC算法用于分析单细胞RNA测序数据及其潜在的病理生物学意义 | 提出了一个新的COAC算法,能够从大规模单细胞RNA测序数据中执行局部基因共表达网络分析 | 尽管COAC算法显示出高准确率,但仍然依赖于数据的质量和完整性,限制了其在其他类型数据中的应用 | 研究旨在通过分析单细胞RNA测序数据识别功能基因集合及其调控网络与人类疾病之间的联系 | 研究对象为来自黑色素瘤患者的单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | 聚类算法 | 基因表达数据 | 来自多名黑色素瘤患者的单细胞RNA测序资料 |
94 | 2024-08-07 |
High-throughput sequencing of the transcriptome and chromatin accessibility in the same cell
2019-12, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-019-0290-0
PMID:31611697
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SNARE-seq的方法,能够在单个细胞核水平上同时测序转录组和染色质可及性 | SNARE-seq方法能够在单个细胞核水平上同时测序转录组和染色质可及性,实现了转录调控与其输出结果的直接匹配 | NA | 开发一种能够在单个细胞核水平上同时测序转录组和染色质可及性的方法 | 新生和成年小鼠大脑皮层的细胞 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 新生小鼠大脑皮层5,081个细胞,成年小鼠大脑皮层10,309个细胞 |
95 | 2024-08-05 |
Neurog3-Independent Methylation Is the Earliest Detectable Mark Distinguishing Pancreatic Progenitor Identity
2019-01-07, Developmental cell
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.devcel.2018.11.048
PMID:30620902
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研究论文 | 本文展示了Neurog3独立的甲基化是区分胰腺祖细胞身份的最早可检测标志 | 通过单细胞RNA-seq和轨迹分析,揭示了Myt1与Neurog3的共表达在胰腺细胞命运选择中的作用 | 研究中甲基化状态的变化与能否定义的亚群体之间的关系尚不明确 | 探讨Neurog3细胞在胰腺发育中的细胞命运选择机制 | 胰腺内的Neurog3表达祖细胞及其甲基化状态 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA-seq,轨迹分析 | NA | RNA数据 | NA |
96 | 2024-08-05 |
Quantitative Clonal Analysis and Single-Cell Transcriptomics Reveal Division Kinetics, Hierarchy, and Fate of Oral Epithelial Progenitor Cells
2019-01-03, Cell stem cell
IF:19.8Q1
DOI:10.1016/j.stem.2018.10.015
PMID:30472156
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研究论文 | 本文探讨了口腔上皮祖细胞的分裂动力学、层级和命运 | 通过定量克隆分析和单细胞转录组学,揭示了口腔上皮祖细胞的独特分裂特性和细胞组织模型 | 没有提供具体的临床数据支持研究结果 | 了解口腔上皮祖细胞在稳态和疾病中的角色 | 口腔上皮祖细胞(OEPCs) | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 文本 | NA |
97 | 2024-08-05 |
Cell-Type-Specific Complement Expression in the Healthy and Diseased Retina
2019-11-26, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2019.10.084
PMID:31775049
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研究论文 | 该文章探讨了健康和病态视网膜中细胞类型特异性的补体表达。 | 首次通过单细胞RNA测序揭示了小鼠视网膜中11种细胞类型的补体表达特征。 | 研究主要基于小鼠模型,可能无法完全反映人类视网膜的情况。 | 揭示视网膜中不同细胞类型的补体表达及其在视网膜疾病中的作用。 | 小鼠视网膜细胞,特别是11种细胞类型的补体表达。 | 数字病理学 | 视网膜疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 约92,000个小鼠视网膜细胞 |
98 | 2024-08-07 |
Single-cell transcriptomics reveal polyclonal memory T-cell responses in skin with positive abacavir patch test results
2019-11, The Journal of allergy and clinical immunology
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jaci.2019.09.013
PMID:31574267
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
99 | 2024-08-05 |
Molecular Classification and Comparative Taxonomics of Foveal and Peripheral Cells in Primate Retina
2019-02-21, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2019.01.004
PMID:30712875
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研究论文 | 本研究通过165,000个单细胞RNA-seq分析了猕猴视网膜中心和周边细胞的分子分类及比较分类学 | 首次提供了猕猴中心视网膜和周边视网膜的全面细胞分类,并探讨了其在功能上的显著差异 | 该研究主要基于猕猴视网膜数据,可能无法完全代表其他物种的情况 | 探讨猕猴视网膜中中心和周边细胞的功能差异及其对人类眼病的关联 | 猕猴的视网膜细胞,特别是中心的小视网膜区和周边区域 | 数字病理学 | 人类视网膜疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列数据 | 165,000个单细胞 |
100 | 2024-08-05 |
Single-cell RNA-seq denoising using a deep count autoencoder
2019-01-23, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-018-07931-2
PMID:30674886
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研究论文 | 本文提出了一种深度计数自编码器网络用于单细胞RNA测序数据的去噪 | 引入了一种考虑计数分布、过度离散和稀疏性的深度计数自编码器网络,使用负二项噪声模型处理数据 | 本文未提及具体的局限性 | 开发一种可扩展的方法来对单细胞RNA测序数据进行去噪 | 单细胞RNA测序数据集 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 深度计数自编码器 | RNA测序数据 | 数百万个细胞的数据集 |