单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 1659 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 261 | 2024-08-07 |
BingleSeq: a user-friendly R package for bulk and single-cell RNA-Seq data analysis
2020, PeerJ
IF:2.3Q2
DOI:10.7717/peerj.10469
PMID:33391870
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research paper | 本文介绍了一个名为BingleSeq的用户友好型R包，用于批量和单细胞RNA-Seq数据分析 | BingleSeq提供了一个交互式仪表板式的用户界面，集成了三种最先进的软件包，适用于批量和单细胞RNA-Seq分析，并包括可视化技术、广泛的功能注释分析和基于排名的共识差异基因分析结果 | NA | 开发一个用户友好的工具，使生物学家无需编程经验即可进行RNA-Seq数据分析 | 批量和单细胞RNA-Seq数据分析 | RNA sequencing | NA | RNA-Seq | NA | count matrices | NA |
| 262 | 2024-08-07 |
Gene selection for optimal prediction of cell position in tissues from single-cell transcriptomics data
2020-11, Life science alliance
IF:3.3Q1
DOI:10.26508/lsa.202000867
PMID:32972997
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研究论文 | 本文通过DREAM单细胞转录组学挑战赛，研究了从单细胞转录组数据中选择基因以预测细胞在组织中的位置的方法 | 首次对单细胞转录组数据与空间信息基因映射的方法进行了基准测试，并展示了这些方法在不同数据集上的通用性 | NA | 旨在填补单细胞转录组数据空间重建方法的基准测试空白 | 研究如何从单细胞转录组数据中选择基因以准确重建细胞在组织中的空间排列 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNAseq） | NA | 转录组数据 | 34个参赛团队，使用斑马鱼胚胎数据集 |
| 263 | 2024-08-07 |
Single-cell transcriptomics identifies divergent developmental lineage trajectories during human pituitary development
2020-10-19, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-020-19012-4
PMID:33077725
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序技术分析了人类胎儿垂体中的4113个单个细胞，揭示了五个激素产生细胞谱系的不同发育轨迹和过渡中间状态 | 发现了皮质激素细胞在完全分化前的早期中间状态，以及PIT-1谱系细胞从共同前体细胞分离的过程，还识别了一种表达灵长类特异性激素的胎儿促性腺激素细胞亚型 | NA | 研究人类垂体发育过程中的细胞分化和转录因子动态 | 人类胎儿垂体的单个细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组 | 4113个单个细胞 |
| 264 | 2024-08-07 |
Identification of a distinct luminal subgroup diagnosing and stratifying early stage prostate cancer by tissue-based single-cell RNA sequencing
2020-10-08, Molecular cancer
IF:27.7Q1
DOI:10.1186/s12943-020-01264-9
PMID:33032611
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研究论文 | 本研究通过基于组织的单细胞RNA测序技术，识别并分类早期前列腺癌中的一个独特的腔内亚群 | 首次使用单细胞RNA测序技术研究前列腺癌的异质性，并发现了一个具有高拷贝数变异水平和前列腺癌相关代谢过程标记基因的恶性腔内集群 | 尚未在前列腺癌异质性研究中使用单细胞RNA测序技术 | 寻找更好的疾病诊断和分类的生物标志物 | 前列腺癌的异质性和细胞起源 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 15个细胞群，包括3个具有不同表达谱的腔内集群 |
| 265 | 2024-08-07 |
PhyDOSE: Design of follow-up single-cell sequencing experiments of tumors
2020-10, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1008240
PMID:33001973
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研究论文 | 本文介绍了PhyDOSE方法，该方法利用大量和单细胞DNA测序数据来优化后续单细胞测序实验的设计，以高效重建肿瘤的系统发育 | PhyDOSE方法通过识别区分不同候选树的少数克隆，并将其纳入概率模型中，以推断需要测序的细胞数量，从而自信地重建肿瘤的系统发育 | NA | 优化肿瘤单细胞测序实验的设计，以提高癌症基因组学中下游分析的准确性 | 肿瘤的单细胞测序实验设计 | 数字病理学 | 白血病，急性髓系白血病，肺癌 | 单细胞DNA测序 | 概率模型 | DNA测序数据 | 多个白血病和肺癌患者样本 |
| 266 | 2024-08-07 |
Modeling tissue-relevant Caenorhabditis elegans metabolism at network, pathway, reaction, and metabolite levels
2020-10, Molecular systems biology
IF:8.5Q1
DOI:10.15252/msb.20209649
PMID:33022146
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研究论文 | 本文介绍了MEtabolic models Reconciled with Gene Expression (MERGE)计算流程，用于基于单细胞RNA测序数据预测秀丽隐杆线虫组织相关代谢功能 | MERGE流程能够预测秀丽隐杆线虫的新陈代谢功能，并可应用于其他系统 | NA | 开发代谢网络模型，用于个体细胞的代谢功能预测 | 秀丽隐杆线虫的组织相关代谢功能 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 代谢网络模型 | 基因表达数据 | NA |
| 267 | 2024-08-07 |
Analysis of the molecular nature associated with microsatellite status in colon cancer identifies clinical implications for immunotherapy
2020-10, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2020-001437
PMID:33028695
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研究论文 | 本研究通过分析结直肠癌中的微卫星稳定性（MSS）和微卫星不稳定性（MSI）的分子特性，探讨了其对免疫治疗临床结果的影响 | 构建了一个与微卫星状态相关的基因特征，用于预测结直肠癌患者的预后和免疫检查点抑制剂联合抗VEGF治疗的反应 | NA | 阐明微卫星不稳定性在结直肠癌中的分子本质，并探讨其对免疫治疗的影响 | 结直肠癌中的微卫星稳定性和不稳定性 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 随机森林算法，神经网络 | 神经网络 | 转录组数据 | TCGA数据集及自建数据集（包括39例低肿瘤突变负荷MSS结直肠癌，10例高肿瘤突变负荷MSS结直肠癌，15例MSI结直肠癌） |
| 268 | 2024-08-07 |
Lef1 expression in fibroblasts maintains developmental potential in adult skin to regenerate wounds
2020-09-29, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.60066
PMID:32990218
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研究论文 | 本文通过scRNA-seq技术研究了新生小鼠皮肤中的再生因子，这些因子能够使成年皮肤转变为再生而非仅修复伤口，并探讨了Lef1转录因子在其中的作用。 | 首次发现新生乳头状成纤维细胞通过表达Lef1转录因子，促进年轻皮肤的健康再生，并能在成年皮肤中增强皮肤修复能力。 | NA | 探索新生皮肤中的再生因子，以开发促进成年组织再生的临床可行方案。 | 新生小鼠皮肤中的成纤维细胞及其在皮肤再生中的作用。 | NA | 烧伤及与伤口愈合相关的皮肤病 | scRNA-seq | NA | 基因组数据 | NA |
| 269 | 2024-08-07 |
A Transcriptomics-Based Meta-Analysis Combined With Machine Learning Identifies a Secretory Biomarker Panel for Diagnosis of Pancreatic Adenocarcinoma
2020, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2020.572284
PMID:33133160
|
meta-analysis | 本研究通过结合转录组学和机器学习方法，识别出一组具有分泌潜力的生物标志物，用于胰腺腺癌的诊断 | 本研究首次识别出一个包含9个基因的生物标志物面板，该面板在区分胰腺腺癌与健康样本方面表现出高灵敏度和特异性 | 研究结果需要在临床试验中进一步验证 | 旨在通过转录组学和机器学习方法识别新的生物标志物，用于胰腺腺癌的早期诊断 | 胰腺导管腺癌的生物标志物 | machine learning | 胰腺癌 | 转录组学 | 支持向量机 | 基因表达数据 | 19个胰腺腺癌（组织和血液）转录组研究样本 |
| 270 | 2024-08-07 |
A hybrid deep clustering approach for robust cell type profiling using single-cell RNA-seq data
2020-10, RNA (New York, N.Y.)
DOI:10.1261/rna.074427.119
PMID:32532794
|
研究论文 | 本文开发了一种新的混合深度聚类方法DUSC，用于使用单细胞RNA测序数据进行稳健的细胞类型分析 | DUSC方法结合了基于深度学习架构的特征生成和模型基础的聚类算法，能够生成紧凑且信息丰富的单细胞转录组数据表示，并生成稳健的聚类 | NA | 解决现有方法在处理单细胞RNA测序数据中大量噪声和细胞类型差异变异时的不足 | 单细胞RNA测序数据中的细胞亚型和特定细胞状态 | 机器学习 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 转录组数据 | 来自三阴性乳腺癌肿瘤的单细胞转录组数据集 |
| 271 | 2024-08-07 |
A human circulating immune cell landscape in aging and COVID-19
2020-10, Protein & cell
IF:13.6Q1
DOI:10.1007/s13238-020-00762-2
PMID:32780218
|
研究论文 | 本文通过结合单细胞RNA测序、质谱流式细胞术和单细胞ATAC测序，比较了年轻和老年受试者以及COVID-19患者外周血中免疫细胞类型的变化 | 首次全面详细地描述了随着年龄增长，人类循环免疫细胞的变化情况，并揭示了COVID-19如何促进与年龄相关的免疫细胞极化和基因表达 | NA | 研究年龄和COVID-19对人类循环免疫细胞景观的影响 | 年轻和老年受试者以及COVID-19患者的外周血免疫细胞 | NA | COVID-19 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、质谱流式细胞术、单细胞ATAC测序（scATAC-seq） | NA | 细胞 | 年轻和老年受试者以及COVID-19患者的外周血样本 |
| 272 | 2024-08-07 |
Understanding human gut diseases at single-cell resolution
2020-09-30, Human molecular genetics
IF:3.1Q2
DOI:10.1093/hmg/ddaa130
PMID:32588873
|
综述 | 本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）在深入理解人类肠道功能和病理生理学中的应用 | scRNA-seq技术揭示了人类肠道中细胞多样性和转录变异的新领域，并识别了可能与多种肠道疾病相关的新型细胞类型 | NA | 深入理解人类肠道在健康和多种肠道疾病中的功能 | 人类肠道中的细胞类型及其在疾病中的作用 | 数字病理学 | 肠道疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 转录组数据 | NA |
| 273 | 2024-08-07 |
Latent Factor Modeling of scRNA-Seq Data Uncovers Dysregulated Pathways in Autoimmune Disease Patients
2020-Sep-25, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2020.101451
PMID:32853994
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研究论文 | 本文通过比较四种先进的潜在因子建模方法，提出了一种将潜在因子分配给通路活性和特定细胞亚群的方法，并应用于类风湿关节炎和系统性红斑狼疮患者的scRNA-seq数据集 | 本文提出了一种新的框架，用于识别细胞亚型并发现与疾病相关的基因特征 | 需要进一步研究以确定最适合特定任务的方法以及如何解释潜在因子 | 探索潜在因子建模在scRNA-seq数据分析中的应用，并识别与自身免疫疾病相关的基因特征 | 类风湿关节炎和系统性红斑狼疮患者的scRNA-seq数据 | 数字病理学 | 自身免疫疾病 | scRNA-seq | 潜在因子建模 | 基因表达数据 | 来自类风湿关节炎和系统性红斑狼疮患者活检的scRNA-seq数据集 |
| 274 | 2024-08-07 |
Single-Cell Sequencing of Mouse Thymocytes Reveals Mutational Landscape Shaped by Replication Errors, Mismatch Repair, and H3K36me3
2020-Sep-25, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2020.101452
PMID:32858340
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研究论文 | 本文通过单细胞外显子测序研究了野生型和错配修复缺陷型小鼠胸腺细胞的突变景观，揭示了复制错误、错配修复和H3K36me3对突变分布的影响 | 发现H3K36me3标记在转录活跃区域可以增强错配修复效率，为每个细胞类型的关键基因提供优先保护 | NA | 解析由复制错误、错配修复和H3K36me3标记形成的突变景观 | 小鼠胸腺细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞外显子测序 | NA | 基因组数据 | 野生型和错配修复缺陷型小鼠的T细胞 |
| 275 | 2024-08-07 |
SERGIO: A Single-Cell Expression Simulator Guided by Gene Regulatory Networks
2020-09-23, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2020.08.003
PMID:32871105
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研究论文 | 介绍了一种名为SERGIO的单细胞基因表达数据模拟器，该模拟器基于用户提供的基因调控网络，模拟了转录的随机性和多个转录因子对基因的调控 | SERGIO是首个结合转录因子-基因调控相互作用来模拟单细胞表达动态的模拟器 | NA | 开发和验证一种新的单细胞转录组学工具基准测试方法 | 单细胞基因表达数据及其在细胞分化中的应用 | 生物信息学 | NA | 单细胞转录组学 | 基因调控网络模型 | 基因表达数据 | 模拟任意数量的细胞类型 |
| 276 | 2024-08-07 |
Single-Cell Sequencing of Peripheral Mononuclear Cells Reveals Distinct Immune Response Landscapes of COVID-19 and Influenza Patients
2020-09-15, Immunity
IF:25.5Q1
DOI:10.1016/j.immuni.2020.07.009
PMID:32783921
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研究论文 | 本文通过单细胞测序技术分析了COVID-19和流感患者的周围单核细胞的转录组景观，揭示了两种疾病在免疫反应路径上的差异 | 首次报道了COVID-19和流感患者周围血单核细胞的单细胞转录组景观，并发现了特定的信号通路和关键因子的表达差异 | NA | 研究COVID-19和流感患者免疫反应的差异 | COVID-19和流感患者的周围血单核细胞 | 数字病理学 | COVID-19 | 单细胞测序 | NA | 转录组数据 | COVID-19和流感患者的周围血单核细胞样本 |
| 277 | 2024-08-07 |
Natural display of nuclear-encoded RNA on the cell surface and its impact on cell interaction
2020-09-10, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-020-02145-6
PMID:32907628
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研究论文 | 本文开发了一系列技术来检测和验证细胞表面稳定的核编码RNA，并探讨了这些RNA在细胞相互作用中的作用 | 首次使用Surface-seq技术选择性测序细胞表面的maxRNAs，并验证了其在细胞相互作用中的功能 | NA | 研究细胞表面核编码RNA的功能及其在细胞相互作用中的作用 | 细胞表面的核编码RNA及其在细胞相互作用中的功能 | NA | NA | Surface-seq | NA | RNA | 人类外周血单个核细胞（PBMCs） |
| 278 | 2024-08-07 |
CSS: cluster similarity spectrum integration of single-cell genomics data
2020-09-01, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-020-02147-4
PMID:32867824
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研究论文 | 本文提出了一种无监督的、无需参考的数据表示方法——聚类相似性谱（CSS），用于整合跨实验、条件、批次、时间点等的单细胞基因组数据 | CSS方法能够同时保留生物信息并整合样本，适用于评估细胞异质性和重建分化轨迹 | NA | 开发新的计算方法以整合单细胞测序数据并保留生物信息 | 单细胞基因组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | 无监督学习 | 基因组数据 | 涉及大脑类器官和其他单细胞转录组数据 |
| 279 | 2024-08-07 |
Cancer-Specific Immune Prognostic Signature in Solid Tumors and Its Relation to Immune Checkpoint Therapies
2020-Sep-01, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers12092476
PMID:32882873
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研究论文 | 本研究通过分析来自TCGA的单细胞和批量肿瘤RNA-Seq数据集中的免疫功能相关基因，揭示了免疫细胞浸润作为实体瘤预后标志物的角色，并探讨了其与免疫检查点疗法的关系 | 本研究首次识别出155个与不同肿瘤类型疾病无进展生存相关的基因，并构建了针对个体癌症类型的癌症特异性预后免疫评分模型 | NA | 阐明免疫细胞浸润作为实体瘤预后标志物的角色及其与免疫检查点疗法的关系 | 免疫功能相关基因在实体瘤中的作用及与免疫疗法的关联 | 数字病理学 | 实体瘤 | RNA-Seq | 弹性网模型 | 基因表达数据 | 四个公开的单细胞RNA-Seq数据集和二十个来自TCGA的批量肿瘤RNA-Seq数据集 |
| 280 | 2024-08-07 |
Multiplexed single-cell transcriptional response profiling to define cancer vulnerabilities and therapeutic mechanism of action
2020-08-27, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-020-17440-w
PMID:32855387
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研究论文 | 本文开发了一种名为MIX-Seq的方法，用于在单细胞分辨率下对多种细胞背景中的扰动后转录组反应进行多重转录组分析 | MIX-Seq方法结合了单细胞RNA测序和基于SNP的计算解复用技术，能够在单细胞水平上对多种细胞背景中的扰动反应进行高效分析 | NA | 定义癌症的脆弱性和治疗机制 | 癌症细胞对药物或遗传扰动的转录组反应 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 100个或更多的癌症细胞系 |