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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 | 2024-08-09 |
Single-cell RNA sequencing data suggest a role for angiotensin-converting enzyme 2 in kidney impairment in patients infected with 2019-novel coronavirus
2020-May-05, Chinese medical journal
IF:7.5Q1
DOI:10.1097/CM9.0000000000000783
PMID:32118645
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
82 | 2024-08-09 |
scRMD: imputation for single cell RNA-seq data via robust matrix decomposition
2020-05-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaa139
PMID:32119079
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研究论文 | 本文提出了一种名为scRMD的计算高效插补方法,用于单细胞RNA测序数据中的缺失值插补 | 将缺失值插补问题建模为鲁棒矩阵分解,并开发了scRMD方法 | NA | 解决单细胞RNA测序数据中的缺失值问题,以改善下游分析 | 单细胞RNA测序数据中的缺失值 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 鲁棒矩阵分解 | 基因表达数据 | NA |
83 | 2024-08-09 |
Characteristics, dynamic changes, and prognostic significance of TCR repertoire profiling in patients with renal cell carcinoma
2020-05, The Journal of pathology
IF:5.6Q1
DOI:10.1002/path.5396
PMID:32073142
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研究论文 | 本研究探讨了肾细胞癌(RCC)肿瘤负荷对T细胞受体β链(TCRB)多样性的基线和动态影响,并评估了基线TCRB多样性对预后的预测价值 | 发现高基线TCRB多样性与更好的预后相关,特别是在IV期患者中,且肿瘤负荷对免疫状态有不同影响 | 研究样本量相对较小,且仅限于RCC患者 | 探索RCC肿瘤负荷对T细胞受体多样性的影响及其对预后的预测意义 | RCC患者及良性肾病患者的外周TCRB库 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 高通量TCRB测序、转录组测序、单细胞RNA测序(scRNA, 10x Genomics) | NA | TCRB序列数据、转录组数据 | 45名RCC患者和2名良性肾病患者的外周TCRB库,28名患者手术前后的外周白细胞样本 |
84 | 2024-08-09 |
scTSSR: gene expression recovery for single-cell RNA sequencing using two-side sparse self-representation
2020-05-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaa108
PMID:32073600
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研究论文 | 本文开发了一种名为scTSSR的插补方法,用于恢复单细胞RNA测序中的基因表达 | scTSSR通过使用双边稀疏自表示模型,同时利用来自相似基因和相似细胞的信息来填补缺失事件 | NA | 恢复单细胞RNA测序中的真实基因表达水平,以便进行下游分析 | 单细胞RNA测序中的基因表达 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 双边稀疏自表示模型 | 基因表达矩阵 | NA |
85 | 2024-08-09 |
CMF-Impute: an accurate imputation tool for single-cell RNA-seq data
2020-05-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaa109
PMID:32073612
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研究论文 | 本文提出了一种基于协同矩阵分解的方法CMF-Impute,用于单细胞RNA测序数据中的缺失值填补 | CMF-Impute方法考虑了细胞和基因之间的关联,能够更准确地填补单细胞RNA测序数据中的缺失值 | NA | 开发一种新的方法来提高单细胞RNA测序数据分析的准确性 | 单细胞RNA测序数据中的缺失值 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 协同矩阵分解 | 基因表达矩阵 | 六个真实单细胞RNA测序数据集和三个模拟数据集 |
86 | 2024-08-09 |
ZIAQ: a quantile regression method for differential expression analysis of single-cell RNA-seq data
2020-05-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaa098
PMID:32053182
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ZIAQ的分位数回归方法,用于单细胞RNA测序数据的差异表达分析 | ZIAQ算法是首个同时考虑了dropout率和复杂单细胞RNA测序数据分布的方法 | NA | 开发一种新的方法来提高单细胞RNA测序数据差异表达分析的敏感性和特异性 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | 脑瘤 | 单细胞RNA测序 | 分位数回归 | RNA测序数据 | NA |
87 | 2024-08-09 |
Single cell RNA-seq reveals the landscape of tumor and infiltrating immune cells in nasopharyngeal carcinoma
2020-05-01, Cancer letters
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.canlet.2020.02.010
PMID:32061950
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术,揭示了鼻咽癌肿瘤及其浸润免疫细胞的复杂景观 | 首次揭示了鼻咽癌肿瘤及其浸润免疫细胞的景观,并分析了肿瘤细胞和免疫细胞的异质性 | NA | 探讨鼻咽癌肿瘤清除机制及其对靶向和免疫治疗的影响 | 鼻咽癌肿瘤细胞及其浸润的免疫细胞 | 数字病理学 | 鼻咽癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 序列数据 | 三个鼻咽癌肿瘤组织 |
88 | 2024-08-09 |
The Transcriptome of Hepatic Fibrosis Revealed by Single-Cell RNA Sequencing
2020-05, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1002/hep.31155
PMID:32017148
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
89 | 2024-08-09 |
CellCoal: Coalescent Simulation of Single-Cell Sequencing Samples
2020-05-01, Molecular biology and evolution
IF:11.0Q1
DOI:10.1093/molbev/msaa025
PMID:32027371
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研究论文 | 本文介绍了CellCoal软件工具,用于单细胞测序基因型的合并模拟 | CellCoal能够模拟具有不同人口统计历史的体细胞群体中单细胞样本的历史,并生成在多种突变模型、测序读取计数和基因型似然性下的单核苷酸变异 | NA | 研究单细胞层面的不同体细胞进化过程,并评估专门用于单细胞测序数据分析的生物信息学工具 | 单细胞测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | 合并模拟 | 基因型数据 | NA |
90 | 2024-08-09 |
Single-cell alternative splicing analysis reveals dominance of single transcript variant
2020-05, Genomics
IF:3.4Q2
DOI:10.1016/j.ygeno.2020.01.014
PMID:31981701
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研究论文 | 本文通过分析多个单细胞RNA测序数据集,揭示了单细胞中单一转录变体的主导现象 | 本文首次揭示了单细胞中单一转录变体的主导现象,并解释了细胞群体中转录变体多样性的主要来源 | NA | 研究单细胞中转录变体的表达模式 | 单细胞中的转录变体 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 测序数据 | 多个单细胞RNA测序数据集 |
91 | 2024-08-09 |
Surfactant Expression Defines an Inflamed Subtype of Lung Adenocarcinoma Brain Metastases that Correlates with Prolonged Survival
2020-05-01, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-19-2184
PMID:31953311
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研究论文 | 研究通过量化肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)并分析其与肺腺癌脑转移的关系,揭示了表面活性剂代谢相关基因表达与免疫微环境及患者生存期的关联 | 首次发现表面活性剂代谢相关基因(SFTPA1, SFTPB, NAPSA)的高表达与肺腺癌脑转移的炎症亚型相关,这种亚型具有高密度的TIL和较长的生存期 | 研究样本量有限,且仅分析了部分患者的转录组数据 | 深入理解免疫系统与脑转移之间的相互作用,为这种致命疾病提供新的治疗选择 | 肺腺癌脑转移患者的肿瘤浸润淋巴细胞及表面活性剂代谢相关基因表达 | 数字病理学 | 肺腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 81例肺腺癌脑转移患者,其中63例进行了转录组分析 |
92 | 2024-08-09 |
Single-cell RNA sequencing analysis reveals alginate oligosaccharides preventing chemotherapy-induced mucositis
2020-05, Mucosal immunology
IF:7.9Q1
DOI:10.1038/s41385-019-0248-z
PMID:31900405
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析,探讨了海藻酸寡糖(AOS)预防化疗引起的肠道黏膜炎的作用 | 首次在单细胞水平上研究了AOS对化疗引起的肠道黏膜炎的保护作用,并通过深度分析揭示了AOS通过调节转录因子表达来改善肠道功能 | NA | 研究AOS在单细胞水平上预防化疗引起的肠道黏膜炎的作用 | 海藻酸寡糖(AOS)对化疗引起的肠道黏膜炎的保护作用 | 数字病理学 | 血液肿瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 具体样本数量未在摘要中提及 |
93 | 2024-08-09 |
Macrophage-tumor cell interaction promotes ATRT progression and chemoresistance
2020-05, Acta neuropathologica
IF:9.3Q1
DOI:10.1007/s00401-019-02116-7
PMID:31848709
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研究论文 | 本研究通过多重免疫荧光染色和单细胞RNA测序揭示了非典型畸胎瘤/横纹肌样瘤(ATRT)亚群中免疫性肿瘤微环境(TME)的不同组成 | 首次揭示了CD68细胞在ATRT-SHH和ATRT-MYC亚群中的主要浸润情况,并发现这些细胞是患者生存的负面预后因素 | 研究主要基于小鼠模型和体外实验,可能与人类实际情况存在差异 | 探索非典型畸胎瘤/横纹肌样瘤(ATRT)亚群中的预测因子 | 非典型畸胎瘤/横纹肌样瘤(ATRT)及其亚群 | NA | 非典型畸胎瘤/横纹肌样瘤 | 多重免疫荧光染色、单细胞RNA测序 | NA | 细胞 | 涉及ATRT-SHH和ATRT-MYC亚群的小鼠模型 |
94 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptome-based multilayer network biomarker for predicting prognosis and therapeutic response of gliomas
2020-05-21, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbz040
PMID:31329830
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研究论文 | 本文结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据和临床批量基因表达数据,开发了一种计算流程,用于识别连接癌细胞和微环境细胞的预后和预测标志物 | 提出了一种基于单细胞转录组的多层网络生物标志物(MNB)方法,用于预测胶质瘤患者的生存结果和治疗反应,该方法优于传统的基因生物标志物和其他方法 | NA | 阐明肿瘤细胞与肿瘤相关微环境之间的相互作用,并识别癌症患者的预后和预测标志物 | 胶质瘤患者的预后和治疗反应 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 多层网络生物标志物(MNB) | 基因表达数据 | 大型胶质瘤患者队列的公开临床数据集 |