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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 | 2024-08-07 |
A HIERARCHICAL BAYESIAN MODEL FOR SINGLE-CELL CLUSTERING USING RNA-SEQUENCING DATA
2019-Sep, The annals of applied statistics
DOI:10.1214/19-aoas1250
PMID:34079613
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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 |
122 | 2024-08-07 |
Characterization of cell fate probabilities in single-cell data with Palantir
2019-04, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-019-0068-4
PMID:30899105
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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 |
123 | 2024-08-07 |
Visualizing structure and transitions in high-dimensional biological data
2019-12, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-019-0336-3
PMID:31796933
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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 |
124 | 2024-08-07 |
Molecular recording of mammalian embryogenesis
2019-06, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-019-1184-5
PMID:31086336
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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 |
125 | 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
DOI:10.3389/fgene.2019.01387
PMID:32082359
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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 |
126 | 2024-08-07 |
The brain-placental axis: Therapeutic and pharmacological relevancy to pregnancy
2019-11, Pharmacological research
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.phrs.2019.104468
PMID:31600597
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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 |
127 | 2024-08-07 |
Deciphering Brain Complexity Using Single-cell Sequencing
2019-08, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1016/j.gpb.2018.07.007
PMID:31586689
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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 |
128 | 2024-08-07 |
Spatiotemporal immune zonation of the human kidney
2019-09-27, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.aat5031
PMID:31604275
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术解析了人类肾脏的时空免疫拓扑结构 | 揭示了在成熟和胎儿肾脏中免疫基因的解剖学定义表达模式,以及组织驻留的髓系和淋巴系免疫细胞网络 | NA | 探讨组织驻留免疫细胞在器官稳态和防御中的作用 | 人类肾脏的免疫细胞及其与上皮细胞的相互作用 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
129 | 2024-08-07 |
How to Find a Resident Kidney Macrophage: the Single-Cell Sequencing Solution
2019-May, Journal of the American Society of Nephrology : JASN
IF:10.3Q1
DOI:10.1681/ASN.2019030245
PMID:30948628
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
130 | 2024-08-07 |
Single-Cell Transcriptomics of Regulatory T Cells Reveals Trajectories of Tissue Adaptation
2019-02-19, Immunity
IF:25.5Q1
DOI:10.1016/j.immuni.2019.01.001
PMID:30737144
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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 |
131 | 2024-08-07 |
Machine learning predicts putative hematopoietic stem cells within large single-cell transcriptomics data sets
2019-10, Experimental hematology
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.exphem.2019.08.009
PMID:31513832
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研究论文 | 本文开发了一种名为hscScore的机器学习工具,用于从单细胞转录组数据中快速识别小鼠骨髓中的造血干细胞 | hscScore工具能够基于已验证的造血干细胞基因表达谱,对单细胞转录组进行评分,从而在缺乏流式细胞术信息的情况下,有效识别造血干细胞 | NA | 开发一种新的方法来识别大型单细胞转录组数据集中的潜在造血干细胞 | 小鼠骨髓中的造血干细胞 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 机器学习模型 | 转录组数据 | 来自不同实验室的scRNA-seq数据 |
132 | 2024-08-07 |
Subclonal cooperation drives metastasis by modulating local and systemic immune microenvironments
2019-07, Nature cell biology
IF:17.3Q1
DOI:10.1038/s41556-019-0346-x
PMID:31263265
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研究论文 | 本文研究了乳腺癌细胞中的次要亚克隆通过调节局部和系统性免疫微环境促进转移的机制 | 首次揭示了IL11和FIGF表达的次要亚克隆通过间接合作促进转移性进展的机制 | NA | 探讨肿瘤异质性对临床结果的影响及其机制 | 乳腺癌细胞的亚克隆及其在转移中的作用 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列 | 包括原发肿瘤、血液和肺部的CD45细胞群 |
133 | 2024-08-07 |
Unravelling Intratumoral Heterogeneity through High-Sensitivity Single-Cell Mutational Analysis and Parallel RNA Sequencing
2019-03-21, Molecular cell
IF:14.5Q1
DOI:10.1016/j.molcel.2019.01.009
PMID:30765193
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研究论文 | 本文开发了一种名为TARGET-seq的高灵敏度单细胞突变分析方法,结合并行RNA测序,用于解析肿瘤内异质性 | TARGET-seq方法能够在单细胞水平上同时进行高灵敏度的多重突变检测和无偏差的整个转录组分析 | NA | 克服单细胞RNA测序在研究癌组织时缺乏关键突变热点覆盖的问题 | 骨髓增生性肿瘤(MPN)的干细胞和前体细胞 | 数字病理学 | 骨髓增生性肿瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因组和编码DNA | 4,559个单细胞 |
134 | 2024-08-07 |
Computational analysis of single-cell transcriptomics data elucidates the stabilization of Oct4 expression in the E3.25 mouse preimplantation embryo
2019-06-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-019-45438-y
PMID:31222057
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研究论文 | 本研究通过计算分析32至64细胞阶段的E3.25小鼠胚胎的单细胞转录组数据,揭示了Oct4表达在植入前胚胎中的稳定机制 | 发现了非自主机制,基于ICM中至少四个细胞接触,激活植入前胚胎中的Oct4表达,并稳定在高水平 | NA | 阐明E3.25小鼠胚胎中Oct4表达的稳定机制及其与早期多能状态的关系 | E3.25小鼠胚胎的单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞微阵列转录组学 | Hierarchical Optimal k-Means (HOkM) 聚类 | 转录组数据 | 超过3,800个基因在E3.25-HNC的ICM细胞中表现出转录组分叉 |
135 | 2024-08-07 |
Single-cell landscape in mammary epithelium reveals bipotent-like cells associated with breast cancer risk and outcome
2019, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-019-0554-8
PMID:31428694
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研究论文 | 本研究利用无标记算法分析单细胞RNA测序数据,揭示了与乳腺癌风险和预后相关的高潜能细胞状态 | 本研究首次应用无标记算法在单细胞RNA测序数据中识别出一种新的双潜能干细胞样状态,并验证了其在乳腺癌中的临床相关性 | 由于单细胞RNA测序数据的高丢失率,无偏见地识别成人干细胞具有挑战性 | 揭示乳腺上皮中的双潜能干细胞样细胞与乳腺癌风险和预后的关系 | 人类乳腺上皮细胞的单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | 无标记算法 | RNA测序数据 | 未明确提及具体样本数量 |
136 | 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
DOI:10.1038/s42003-019-0618-9
PMID:31701034
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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 |
137 | 2024-08-07 |
scGEAToolbox: a Matlab toolbox for single-cell RNA sequencing data analysis
2019-Nov-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz830
PMID:31697351
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研究论文 | 本文介绍了一个名为scGEAToolbox的Matlab工具箱,用于单细胞RNA测序数据分析 | scGEAToolbox提供了一套全面的功能,包括数据归一化、特征选择、批次校正、插补、细胞聚类、轨迹/伪时间分析和网络构建,并且具有图形用户界面,便于快速数据处理 | NA | 开发一个用于单细胞RNA测序数据分析的Matlab工具箱 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 文本 | NA |
138 | 2024-08-07 |
SigHotSpotter: scRNA-seq-based computational tool to control cell subpopulation phenotypes for cellular rejuvenation strategies
2019-Nov-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz827
PMID:31697324
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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 |
139 | 2024-08-07 |
Improved dropClust R package with integrative analysis support for scRNA-seq data
2019-Nov-06, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz823
PMID:31693086
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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 |
140 | 2024-08-07 |
Defining inflammatory cell states in rheumatoid arthritis joint synovial tissues by integrating single-cell transcriptomics and mass cytometry
2019-07, Nature immunology
IF:27.7Q1
DOI:10.1038/s41590-019-0378-1
PMID:31061532
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞转录组学和质谱流式细胞术,定义了类风湿性关节炎关节滑膜组织中的炎症细胞状态 | 本研究采用单细胞RNA测序、质谱流式细胞术、批量RNA测序和流式细胞术,结合典型相关分析,识别了18种独特的细胞群体,并揭示了这些细胞在类风湿性关节炎中的特定状态 | NA | 定义驱动类风湿性关节炎关节炎症的细胞群体 | 类风湿性关节炎和骨关节炎患者的滑膜组织中的T细胞、B细胞、单核细胞和成纤维细胞 | 数字病理学 | 类风湿性关节炎 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq)、质谱流式细胞术、批量RNA测序(RNA-seq)、流式细胞术 | NA | 转录组数据 | 51个滑膜组织样本 |