单细胞与空转测序相关文章
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新（使用关键词“['single-cell sequencing', 'single-cell RNA sequencing', 'single-cell transcriptomics', 'single-cell RNA-seq', 'single-cell transcriptome', 'scRNA-seq', 'spatial transcriptomics']”过滤），已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价19.9元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 913 篇文献，本页显示第 141 - 160 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 141 | 2024-08-05 |
Lgr5 and Col22a1 Mark Progenitor Cells in the Lineage toward Juvenile Articular Chondrocytes
2019-10-08, Stem cell reports
IF:5.9Q2
DOI:10.1016/j.stemcr.2019.08.006
PMID:31522976
|
研究论文 | 本文通过谱系追踪研究识别了Lgr5标记的细胞群体在关节组织形成中的贡献 | 揭示了Lgr5细胞在关节前体的谱系分化及其向关节软骨细胞的进展中的重要性 | 对谱系标记的细胞在整个关节组织形成过程中的具体作用尚不完全了解 | 探索关节形成过程中前体细胞的谱系规格化 | Lgr5和Col22a1标记的前体细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞转录组分析 | NA | 细胞 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 142 | 2024-08-05 |
MULTI-seq: sample multiplexing for single-cell RNA sequencing using lipid-tagged indices
2019-07, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-019-0433-8
PMID:31209384
|
研究论文 | 本研究开发了MULTI-seq，一种使用脂质标记指标的单细胞RNA测序多重化方法 | MULTI-seq提供了一种通用和可扩展的样本条形码策略，能够对任何细胞类型或细胞核进行标记 | 目前未提及任何具体的局限性 | 研究的目的是提高单细胞RNA测序的成本效益和数据质量 | 研究对象包括主要的人类乳腺上皮细胞和来自患者衍生异种移植小鼠模型的多发性肿瘤及转移部位的细胞 | 数字病理学 | 三阴性乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA数据 | 96个样本及其他来自肿瘤和转移部位的细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 143 | 2024-08-05 |
The CRISPR-Cas13a Gene-Editing System Induces Collateral Cleavage of RNA in Glioma Cells
2019-Oct-16, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.201901299
PMID:31637166
|
研究论文 | 这篇文章探讨了CRISPR-Cas13a基因编辑系统在胶质瘤细胞中对RNA的附带切割效应。 | 文章的创新点在于证明了CRISPR-Cas13a系统在EGFRvIII过表达的胶质瘤细胞中诱导了细胞死亡及其附带效应。 | 文章未提及具体的局限性。 | 研究CRISPR-Cas13a系统在癌细胞上的潜在应用和机制。 | 研究对象为EGFRvIII过表达的胶质瘤细胞。 | 数字病理学 | 胶质瘤 | CRISPR-Cas13a | NA | RNA测序 | U87-Cas13a-EGFRvIII细胞，具体样本数量未说明 | NA | NA | NA | NA |
| 144 | 2024-08-05 |
LTMG: a novel statistical modeling of transcriptional expression states in single-cell RNA-Seq data
2019-10-10, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkz655
PMID:31372654
|
研究论文 | 该文章开发了LTMG模型以捕捉单细胞RNA-seq数据中的基因表达状态的多样性 | LTMG模型通过处理低表达和零表达的数据，提供了对单细胞基因表达状态的多重模式的推断 | NA | 研究单细胞RNA-seq数据中基因表达状态的建模 | 单细胞RNA-seq数据 | 数字病理学 | NA | RNA-seq | 混合高斯模型 | 基因表达数据 | 大量scRNA-seq数据 | NA | NA | NA | NA |
| 145 | 2024-08-05 |
Self-assembling manifolds in single-cell RNA sequencing data
2019-09-16, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.48994
PMID:31524596
|
研究论文 | 该文章提出了一种自组装流形算法，用于改进单细胞RNA测序数据的特征选择和降维。 | 自组装流形算法（SAM）是一种迭代软特征选择策略，能够量化基因相关性并改善降维效果。 | 在细胞之间生物相关差异细微的情况下，识别相关基因仍然具有挑战性 | 研究单细胞RNA测序数据中的基因选择和降维技术 | 不同细胞类型的基因表达数据 | 数字病理学 | NA | NA | NA | RNA测序数据 | 56个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 146 | 2024-08-05 |
A comparison of automatic cell identification methods for single-cell RNA sequencing data
2019-09-09, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-019-1795-z
PMID:31500660
|
研究论文 | 本文对22种自动细胞识别方法在单细胞RNA测序数据中的性能进行了比较评估 | 创新点在于比较了多种分类方法在不同数据集上的表现，并提供了代码和工作流以支持新方法的扩展 | 在处理复杂数据集时，某些分类器的准确性有所下降 | 研究自动细胞识别的方法，以提高单细胞转录组学分析的效率和 reproducibility | 22种分类方法及其在27个单细胞RNA测序数据集上的表现 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 支持向量机 | RNA测序数据 | 27个公开可用单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 147 | 2024-08-07 |
Single-Cell RNA Sequencing of Blood and Ileal T Cells From Patients With Crohn's Disease Reveals Tissue-Specific Characteristics and Drug Targets
2019-02, Gastroenterology
IF:25.7Q1
DOI:10.1053/j.gastro.2018.10.046
PMID:30391472
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 148 | 2024-08-05 |
Testis single-cell RNA-seq reveals the dynamics of de novo gene transcription and germline mutational bias in Drosophila
2019-08-16, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.47138
PMID:31418408
|
研究论文 | 该研究探讨了果蝇睾丸中遗传新奇性表达模式及其细胞类型的动态变化 | 研究首次揭示了特定细胞类型中de novo基因的表达模式及其与生殖细胞替代的关系 | 研究主要集中在果蝇的睾丸，可能无法直接推广至其他物种 | 研究睾丸中的遗传新奇性如何影响生殖功能和进化创新 | 成年果蝇的睾丸细胞 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA数据 | 成年果蝇睾丸细胞的单细胞样本 | NA | NA | NA | NA |
| 149 | 2024-08-07 |
Large Particle Fluorescence-Activated Cell Sorting Enables High-Quality Single-Cell RNA Sequencing and Functional Analysis of Adult Cardiomyocytes
2019-08-16, Circulation research
IF:16.5Q1
DOI:10.1161/CIRCRESAHA.119.315493
PMID:31415233
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 150 | 2024-08-05 |
scAlign: a tool for alignment, integration, and rare cell identification from scRNA-seq data
2019-08-14, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-019-1766-4
PMID:31412909
|
研究论文 | scAlign是一种用于对scRNA-seq数据进行对齐、集成和稀有细胞识别的工具 | 提出了一种无监督深度学习方法scAlign，可处理部分、重叠或完整的细胞标签集，具备出色的数据集集成性能 | NA | 解决单细胞RNA测序数据的集成及稀有细胞的识别问题 | 单细胞RNA测序数据集 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 151 | 2024-08-05 |
Multi-Objective Optimized Fuzzy Clustering for Detecting Cell Clusters from Single-Cell Expression Profiles
2019-08-13, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes10080611
PMID:31412637
|
研究论文 | 本文提出了一种多目标优化的模糊聚类方法，用于从单细胞RNA测序数据中检测细胞簇 | 创新点在于结合多目标优化和模糊聚类算法进行细胞簇的识别 | 未提及具体的计算效率和方法的适用范围 | 目标是提高从单细胞RNA测序数据中检测细胞簇的准确性 | 研究对象为小鼠稀有肠道细胞类型的单细胞表达谱 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 模糊c均值聚类 | 表达数据 | 288个细胞，来自23,630个基因特征 | NA | NA | NA | NA |
| 152 | 2024-08-05 |
Comprehensive Integration of Single-Cell Data
2019-06-13, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2019.05.031
PMID:31178118
|
研究论文 | 本文提出一种策略以整合多样的单细胞测量数据，改善细胞身份和功能的理解 | 创新点在于开发了一种'锚定'不同数据集的策略，能够跨越不同的单细胞测量技术和多重细胞模态进行数据整合 | 限制在于所开发方法可能仍需进一步验证和优化以适应更广泛的应用场景 | 探索如何有效整合不同单细胞测量技术的数据以深入理解细胞状态 | 研究对象包括不同的单细胞转录组数据和染色质可及性数据 | 数字病理学 | NA | scRNA-seq和scATAC-seq | NA | 单细胞转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 153 | 2024-08-05 |
Single-Cell Multi-omic Integration Compares and Contrasts Features of Brain Cell Identity
2019-06-13, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2019.05.006
PMID:31178122
|
研究论文 | 本文开发了LIGER算法，通过整合多种实验和生物背景下的单细胞测量，定义了细胞类型的特征 | 提出了一种新的算法LIGER，能够灵活建模单细胞数据集，并揭示细胞身份的共享和特定特征 | NA | 本研究旨在定义细胞类型并加速细胞类型定义、基因调控和疾病状态的调查 | 研究对象包括人类和小鼠脑细胞的单细胞基因表达和表观基因组特征 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序、DNA甲基化分析 | NA | 基因表达数据 | 四个不同的分析，涉及来自人类和小鼠的大脑细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 154 | 2024-08-05 |
scOrange-a tool for hands-on training of concepts from single-cell data analytics
2019-07-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz348
PMID:31510695
|
研究论文 | 本文提出了一种基于scOrange工具的单细胞数据分析培训方法 | 提出了一种手动培训方式，通过探索性数据分析工具支持单细胞数据分析的教学 | 未提及具体的实际应用案例或评估此方法的有效性 | 旨在提高分子生物学家在单细胞数据分析方面的能力 | 分子生物学家及其在单细胞数据分析中的培训需求 | 数据分析 | NA | 数据挖掘框架 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 155 | 2024-08-05 |
A statistical simulator scDesign for rational scRNA-seq experimental design
2019-07-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz321
PMID:31510652
|
研究论文 | 本文介绍了一种灵活且强大的模拟器scDesign，用于优化scRNA-seq实验设计 | scDesign是第一个统计框架，定量评估差异基因表达分析中的scRNA-seq实验设计 | 本研究未提及具体的实验设置和外部验证 | 优化scRNA-seq实验设计以探索转录组信息的深度和广度 | 基于17种细胞类型和6种不同方案的scRNA-seq数据集 | 数字病理学 | NA | NA | NA | 合成的scRNA-seq数据集 | 17种细胞类型和6种不同方案 | NA | NA | NA | NA |
| 156 | 2024-08-05 |
Dissecting intratumoral myeloid cell plasticity by single cell RNA-seq
2019-06, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.2113
PMID:31033233
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析肿瘤微环境中髓样细胞的转录动态 | 首次揭示了早期非小细胞肺癌中CD14+ 单核细胞向M2巨噬细胞的分化路径及其转录重编程机制 | 本研究只涉及4名早期非小细胞肺癌患者，样本量有限 | 研究肿瘤微环境中髓样细胞的分化和转录重编程 | 4名早期非小细胞肺癌患者的肿瘤及其相邻正常组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 细胞 | 4名早期非小细胞肺癌患者的11,485个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 157 | 2024-08-05 |
Single-Cell Profiling of Cutaneous T-Cell Lymphoma Reveals Underlying Heterogeneity Associated with Disease Progression
2019-05-15, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-18-3309
PMID:30718356
|
研究论文 | 皮肤T细胞淋巴瘤的单细胞分析揭示了与疾病进展相关的潜在异质性 | 首次使用单细胞RNA测序和机器学习方法定义了Sézary综合症中不同的转录组状态，并建立了能够预测早期与晚期CTCL疾病的基因签名 | 对疾病病理机制的理解仍不完整，这可能限制了治疗方案的开发 | 揭示Sézary综合症的异质性，并提供更好的转录组多样性理解 | Sézary综合症中的恶性T细胞 | 数字病理学 | 皮肤T细胞淋巴瘤 | 单细胞RNA测序 | 增强树分类模型 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 158 | 2024-08-05 |
Pan-Cancer and Single-Cell Modeling of Genomic Alterations Through Gene Expression
2019, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2019.00671
PMID:31379928
|
研究论文 | 本研究通过基因表达分析癌症中的基因组改变，提出了一种新的预测模型 | 提出基因聚合作为工具，以提高基因表达预测模型的准确性 | 未提及具体的样本规模和数据来源限制 | 研究基因表达与基因组变化之间的关系以及其在癌症预测中的应用 | 癌症类型中的单体突变和拷贝数变化 | 机器学习 | 癌症 | 基因表达分析 | 机器学习模型 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 159 | 2024-08-05 |
Geometric Sketching Compactly Summarizes the Single-Cell Transcriptomic Landscape
2019-06-26, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2019.05.003
PMID:31176620
|
研究论文 | 本文介绍了一种通过几何素描来总结单细胞转录组特征的方法 | 提出了一种利用少量细胞数据增强单细胞数据分析的几何素描方法 | 研究中未提及的样本数量和其他细节的数据可能限制了结果的普遍适用性 | 探讨如何加速和增强单细胞转录组数据的分析 | 针对脐带血细胞的单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | NA | scRNA-seq | NA | RNA序列数据 | 涉及脐带血细胞的一个小子集 | NA | NA | NA | NA |
| 160 | 2024-08-05 |
Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial
2019-06-19, Molecular systems biology
IF:8.5Q1
DOI:10.15252/msb.20188746
PMID:31217225
|
review | 本文详细介绍了单细胞RNA-seq分析的最佳实践和工作流程 | 提供了独立比较研究的基础上的最佳实践推荐，并整合到工作流程中 | 未提及具体案例的样本大小和类型 | 为单细胞RNA-seq分析领域的新手提供工作流程教程 | 聚焦于单细胞RNA-seq分析的预处理和下游分析步骤 | 数字病理学 | NA | RNA-seq | NA | 数据集、基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |