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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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101 | 2024-08-09 |
Functional genomic approaches to elucidate the role of enhancers during development
2020-03, Wiley interdisciplinary reviews. Systems biology and medicine
DOI:10.1002/wsbm.1467
PMID:31808313
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研究论文 | 本文讨论了利用功能基因组学方法阐明增强子在发育中的作用 | 介绍了大规模并行报告分析技术用于大规模验证增强子功能,并回顾了CRISPR基因编辑工具和单细胞转录组学在研究发育过程中基因调控的最新进展 | 功能性验证大规模增强子序列仍是一个基本挑战 | 理解增强子序列中哪些序列对功能至关重要 | 增强子在发育中的作用及其功能 | 遗传/基因组方法 | NA | 测序技术,CRISPR,单细胞转录组学 | NA | 基因组数据 | NA |
102 | 2024-08-09 |
A single-cell transcriptome atlas for zebrafish development
2020-03-15, Developmental biology
IF:2.5Q2
DOI:10.1016/j.ydbio.2019.11.008
PMID:31782996
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序方法,构建了一个斑马鱼发育过程中的单细胞转录组图谱 | 首次系统地描述了斑马鱼从咽囊到早期幼体阶段的细胞类型及其基因表达变化,为生物学家提供了新的细胞类型和发育阶段特异性表达信息 | NA | 旨在填补我们对动物发育及人类疾病中细胞类型及其变化了解的空白 | 斑马鱼发育过程中的细胞类型及其基因表达 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 44,102个细胞,跨越四天的发育过程,使用重复实验确认高重复性 |
103 | 2024-08-09 |
Single-cell TCR sequencing of gut intraepithelial γδ T cells reveals a vast and diverse repertoire in celiac disease
2020-03, Mucosal immunology
IF:7.9Q1
DOI:10.1038/s41385-019-0222-9
PMID:31728027
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研究论文 | 研究通过单细胞TCR测序技术分析了未经治疗和接受无麸质饮食治疗的乳糜泻患者的肠道上皮内γδ T细胞的TCR库 | 首次在大规模单细胞配对γδ TCR测序研究中揭示了乳糜泻患者γδ TCR库的扩大和多样性增加 | 未能提供乳糜泻特异性γδ TCR的证据,对识别乳糜泻相关γδ TCR配体的挑战 | 探究乳糜泻患者肠道上皮内γδ T细胞的TCR库特征及其与疾病的关系 | 乳糜泻患者的肠道上皮内γδ T细胞 | 数字病理学 | 乳糜泻 | 单细胞TCR测序 | NA | 序列数据 | 未经治疗的乳糜泻患者8例(1821个细胞),接受无麸质饮食治疗的乳糜泻患者5例(436个细胞),对照组7例(1068个细胞) |
104 | 2024-08-09 |
Single-cell characterization and metabolic profiling of in vitro cultured human skeletal progenitors with enhanced in vivo bone forming capacity
2020-03, Stem cells translational medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1002/sctm.19-0151
PMID:31738481
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研究论文 | 研究了无血清预处理对人类骨膜来源细胞的细胞和分子变化,以及其在体内骨形成能力增强的机制 | 首次揭示了无血清预处理通过激活与骨发育和骨折愈合相关的通路和转录调控因子,增强体内骨形成能力 | NA | 探索无血清预处理对人类骨膜来源细胞的影响及其在体内骨形成中的作用 | 人类骨膜来源细胞及其在无血清预处理后的变化 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
105 | 2024-08-09 |
Single-cell RNA-sequencing identifies the developmental trajectory of C-Myc-dependent NK1.1- T-bet+ intraepithelial lymphocyte precursors
2020-03, Mucosal immunology
IF:7.9Q1
DOI:10.1038/s41385-019-0220-y
PMID:31712600
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序技术,研究了NK1.1+ T-bet+上皮内淋巴细胞前体的发育轨迹 | 首次定义了基于CD122和T-bet顺序表达的发育轨迹,并发现了Id2和Id3蛋白作为IELP发育的新调控因子 | NA | 揭示NK1.1 IELPs在胸腺中的发育过程及其分子机制 | NK1.1 IELPs的发育轨迹和调控因子 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 异质性的胸腺CD4CD8αβTCRαβNK1.1 IEL前体细胞群 |
106 | 2024-08-09 |
Differential expression of α6 and β1 integrins reveals epidermal heterogeneity at single-cell resolution
2020-03, Journal of cellular biochemistry
IF:3.0Q3
DOI:10.1002/jcb.29487
PMID:31680320
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研究论文 | 本研究通过基于α6和β1整合素差异表达的荧光激活细胞分选(FACS)策略,结合转录组分析,探索了表皮异质性 | 本研究提出了一种预分选方法,用于研究整合素表达与表皮异质性的关系,并识别了多种表皮细胞类型及其表达谱 | NA | 探索表皮异质性及整合素表达与表皮细胞类型的关系 | 表皮细胞及其整合素表达 | 数字病理学 | NA | 荧光激活细胞分选(FACS),RNA-seq | NA | 转录组数据 | 从C57BL/6小鼠背部皮肤获取的表皮细胞,共576个单细胞 |
107 | 2024-08-09 |
SINC: a scale-invariant deep-neural-network classifier for bulk and single-cell RNA-seq data
2020-03-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz801
PMID:31647523
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SINC的尺度不变深度神经网络分类器,用于批量和单细胞RNA-seq数据分析 | SINC分类器能够在不进行序列深度缩放的情况下直接使用原始计数数据,且在不同序列深度估计下给出相同结果 | NA | 开发一种尺度不变的深度神经网络分类器,用于样本分类,如正常与癌变样本的区分 | 批量和单细胞RNA-seq数据 | 机器学习 | NA | RNA-seq | 深度神经网络 | RNA-seq数据 | 九个批量和单细胞数据集 |
108 | 2024-08-09 |
PlanExp: intuitive integration of complex RNA-seq datasets with planarian omics resources
2020-03-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz802
PMID:31647529
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研究论文 | 本文介绍了一个名为PlanExp的网络应用程序,用于探索和可视化不同RNA-seq实验(传统和单细胞RNA-seq)中的基因表达数据,特别是针对地中海扁虫Schmidtea mediterranea | PlanExp提供了多种交互式绘图工具,如热图、散点图等,并整合了PlanNET网络应用程序,实现了基因组和转录水平的序列注释链接,以及基因/蛋白质网络编辑器和单细胞RNA-seq数据的遗传相互作用预测 | NA | 旨在帮助研究人员理解和分析扁虫再生和发育过程中的大量转录组和基因组数据 | 地中海扁虫Schmidtea mediterranea的基因表达数据 | 生物信息学 | NA | RNA-seq | NA | 基因表达数据 | NA |
109 | 2024-08-09 |
Molecular heterogeneity unravelled by single-cell transcriptomics in patients with essential thrombocythaemia
2020-03, British journal of haematology
IF:5.1Q1
DOI:10.1111/bjh.16225
PMID:31610612
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析了七名未治疗的原发性血小板增多症患者的CD34细胞转录组,揭示了患者间的分子异质性 | 首次通过单细胞RNA测序技术详细解析了原发性血小板增多症患者的分子异质性和克隆多样性 | 样本量较小,仅包括七名患者和一个健康对照 | 探究原发性血小板增多症患者的分子异质性和克隆多样性 | 原发性血小板增多症患者的CD34细胞 | 数字病理学 | 血液肿瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 七名原发性血小板增多症患者和一名健康成人 |
110 | 2024-08-09 |
SPARSim single cell: a count data simulator for scRNA-seq data
2020-03-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz752
PMID:31598633
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研究论文 | 本文介绍了一种基于Gamma-多元超几何模型的scRNA-seq计数数据模拟器SPARSim | SPARSim能够生成在计数强度、变异性和稀疏性方面与真实数据相似的计数数据,表现优于现有的scRNA-seq模拟器Splat | NA | 开发新的方法来处理scRNA-seq计数数据,并提供模拟数据以帮助这些新方法的开发 | scRNA-seq计数数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | Gamma-多元超几何模型 | 计数数据 | NA |
111 | 2024-08-09 |
Cancer classification of single-cell gene expression data by neural network
2020-03-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btz772
PMID:31603465
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研究论文 | 本文设计了一种基于神经网络的癌症分类器,能够识别21种癌症和正常组织,使用批量RNA测序和单细胞RNA测序数据进行训练和验证。 | 本文采用神经网络方法在癌症分类中表现优于支持向量机、k近邻和随机森林方法,并在单细胞RNA测序数据上应用了k近邻平滑转换。 | NA | 开发一种高效的癌症分类方法,以基于基因表达数据识别不同类型的癌症和正常组织。 | 21种癌症类型和正常组织。 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 神经网络(NN) | 基因表达数据 | 7398个癌症样本和640个正常样本 |
112 | 2024-08-09 |
Mapping human pluripotent stem cell-endothelial cell differentiation using scRNA-seq: a step towards therapeutic angiogenesis
2020-03-01, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehz464
PMID:31263875
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
113 | 2024-08-09 |
Myeloid cells in liver and bone marrow acquire a functionally distinct inflammatory phenotype during obesity-related steatohepatitis
2020-03, Gut
IF:23.0Q1
DOI:10.1136/gutjnl-2019-318382
PMID:31076404
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析了在高脂高糖高胆固醇的'西方饮食'喂养16周的C57BL/6小鼠中,肥胖相关非酒精性脂肪肝病(NAFLD)向脂肪肝炎(NASH)进展过程中,骨髓和肝脏中的髓系细胞的功能性适应 | 本研究首次通过单细胞RNA测序揭示了NAFLD进展过程中肝脏和骨髓髓系细胞的独特炎症表型,并发现这种表型在体外和体内均具有功能相关性 | NA | 深入研究肥胖相关非酒精性脂肪肝病向脂肪肝炎进展过程中,骨髓和肝脏中髓系细胞的功能性适应 | 骨髓和肝脏中的髓系细胞 | 数字病理学 | 非酒精性脂肪肝病 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | C57BL/6小鼠 |
114 | 2024-08-09 |
Comparison of Computational Methods for Imputing Single-Cell RNA-Sequencing Data
2020 Mar-Apr, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2018.2848633
PMID:29994128
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研究论文 | 本文比较了八种单细胞RNA测序数据插补方法,评估了它们恢复原始真实数据的能力,并分析了它们在细胞类型聚类、差异表达基因检测和谱系轨迹重建中的效果。 | 本文首次对多种单细胞RNA测序数据插补方法进行了大规模比较和评估。 | 文中指出没有一种方法在所有情况下都表现最佳,且存在可扩展性、鲁棒性和某些情况下的不可用性等缺陷。 | 比较和评估不同的单细胞RNA测序数据插补方法。 | 单细胞RNA测序数据插补方法。 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 使用了模拟数据集和真实数据集进行分析 |