单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 119 篇文献，本页显示第 41 - 60 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 |
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| 41 | 2024-08-07 |
Single-cell transcriptome analysis of tumor and stromal compartments of pancreatic ductal adenocarcinoma primary tumors and metastatic lesions
2020-09-29, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-020-00776-9
PMID:32988401
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析了胰腺导管腺癌（PDAC）原发肿瘤和转移病灶中的肿瘤和基质成分的转录组 | 首次对PDAC原发肿瘤和转移病灶的单细胞转录组进行了全面分析，并使用了一种新的监督分类算法SuperCT来识别不同的细胞类型 | 研究主要集中在原发肿瘤和转移病灶的组织样本上，未涉及其他类型的样本 | 深入了解胰腺导管腺癌的细胞组成及其与疾病进展和患者预后的关系 | 胰腺导管腺癌的原发肿瘤和转移病灶中的肿瘤细胞和基质细胞 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序 | SuperCT | 转录组 | 来自PDAC患者的原发肿瘤和转移活检样本中的单个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 42 | 2024-08-08 |
Quantifying Genomic Imprinting at Tissue and Cell Resolution in the Brain
2020-Sep-04, Epigenomes
IF:2.5Q3
DOI:10.3390/epigenomes4030021
PMID:34968292
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综述 | 本文综述了在组织和细胞水平上量化基因组印记的方法，特别强调了检测亲本来源依赖性表达的方法及其在脑研究中的应用 | 介绍了单细胞多组学方法，这些方法结合了DNA甲基化、组蛋白修饰和染色质构象等特征，有望深入理解个体脑细胞中的基因组印记 | NA | 旨在更好地理解印记基因的功能，特别是构建详细的亲本来源依赖性表达和相关表观遗传特征图谱 | 印记基因在正常和病理脑中的作用 | NA | 脑疾病 | RNA测序 | NA | RNA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 43 | 2024-08-08 |
LEARNING GENERAL TRANSFORMATIONS OF DATA FOR OUT-OF-SAMPLE EXTENSIONS
2020-Sep, IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing : [proceedings]. IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing
DOI:10.1109/mlsp49062.2020.9231660
PMID:34557339
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研究论文 | 本文提出了一种新的神经网络模型NTNet，用于从数据中隔离出代表转换本身的信号，以便将其应用于新的数据分布 | NTNet能够隔离数据转换信号，并将其应用于训练过程中未见的新数据分布，从而实现数据转换的泛化 | NA | 解决生成模型如GAN在训练过程中无法泛化数据转换到新分布的问题 | NTNet模型在合成和生物医学单细胞RNA测序数据上的应用 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | NTNet | 数据 | 超过一打合成和生物医学单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 44 | 2024-08-08 |
Correlation Imputation in Single cell RNA-seq using Auxiliary Information and Ensemble Learning
2020-Sep, ACM-BCB ... ... : the ... ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine. ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology and Biomedicine
DOI:10.1145/3388440.3412462
PMID:34278382
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research paper | 本文提出了一种新的单细胞RNA测序数据补全方法SCENA，通过集成学习和辅助信息来估计基因间的相关性 | SCENA方法通过模型堆叠和辅助信息来估计基因间的相关性矩阵，而不是直接补全数据本身 | NA | 提高单细胞RNA测序数据的质量，改善下游分析的准确性 | 单细胞RNA测序数据中的基因表达相关性 | digital pathology | NA | RNA-seq | ensemble learning | gene expression data | NA | NA | NA | NA | NA |
| 45 | 2024-08-09 |
Normalizing single-cell RNA sequencing data with internal spike-in-like genes
2020-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaa059
PMID:33575610
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研究论文 | 本文开发了一种基于少量恒定表达基因作为内部标准品的算法，用于单细胞RNA测序数据的归一化处理 | 提出了一种新的归一化方法ISnorm，使用内部类似标准品的恒定表达基因来归一化单细胞RNA测序数据，以应对转录组的大幅变化 | NA | 改进单细胞RNA测序数据归一化方法，提高下游分析的性能 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 多个案例研究数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 46 | 2024-08-09 |
Dimensionality reduction for single cell RNA sequencing data using constrained robust non-negative matrix factorization
2020-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqaa064
PMID:33575614
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研究论文 | 本文开发了一种用于单细胞RNA测序数据降维的方法，该方法在非负矩阵分解框架下同时进行降维和缺失值插补 | 提出了一种结合降维和缺失值插补的新方法，并通过加权ℓ惩罚确保稀疏模式得以维持 | NA | 开发一种新的降维方法，以解决单细胞RNA测序数据中的缺失值和非负性约束问题 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 非负矩阵分解 | RNA测序数据 | 使用了合成数据和真实数据进行实验 | NA | NA | NA | NA |
| 47 | 2024-08-09 |
Single-Cell Isolation from Regenerating Murine Muscles for RNA-Sequencing Analysis
2020-09-18, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2020.100051
PMID:33111097
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研究论文 | 本文介绍了一种使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）无偏评估再生小鼠骨骼肌的完整协议 | 该协议专注于从肌肉中分离单核细胞进行后续的scRNA-seq分析，并可修改以评估其他感兴趣组织的细胞群 | NA | 开发一种用于无偏评估再生小鼠骨骼肌的scRNA-seq分析方法 | 再生小鼠骨骼肌中的单核细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据 | 数千个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 48 | 2024-08-09 |
Protocol for Identification and Removal of Doublets with DoubletDecon
2020-09-18, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2020.100085
PMID:33111118
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研究论文 | 本文介绍了使用DoubletDecon工具识别和移除单细胞RNA测序数据中的多重捕获（doublets）的方法 | 开发了DoubletDecon工具，通过解卷积和独特基因表达分析来识别和移除doublets | NA | 解决单细胞RNA测序数据中多重捕获对细胞群体和标记基因识别的干扰问题 | 单细胞RNA测序数据中的多重捕获 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 49 | 2024-08-09 |
Gene regulation inference from single-cell RNA-seq data with linear differential equations and velocity inference
2020-09-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaa576
PMID:33026066
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研究论文 | 本文提出了一种名为GRISLI的新方法，用于从单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中推断基因调控网络（GRN） | GRISLI方法通过推断scRNA-seq数据空间中的速度矢量场，并使用线性常微分方程模拟细胞轨迹动态，结合稀疏回归过程重建潜在的GRN | NA | 开发一种新的方法从scRNA-seq数据中推断基因调控网络 | 单细胞RNA测序数据和基因调控网络 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 线性常微分方程 | scRNA-seq数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 50 | 2024-08-09 |
Single-Nucleus RNA-Seq Is Not Suitable for Detection of Microglial Activation Genes in Humans
2020-09-29, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2020.108189
PMID:32997994
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研究论文 | 本文通过比较单细胞和单核RNA测序技术在人类大脑样本中的应用，探讨了单核RNA测序技术在检测人类组织细胞状态中的适用性 | 发现单核RNA测序技术在检测微胶质细胞激活基因方面存在低敏感性 | 单核RNA测序技术无法有效检测微胶质细胞在人类疾病中的细胞激活状态 | 评估单核RNA测序技术在检测人类组织细胞状态中的能力 | 微胶质细胞的激活基因 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 单核RNA测序 (snRNA-seq) | NA | RNA | 四个人类受试者的大脑样本 | NA | NA | NA | NA |
| 51 | 2024-08-09 |
Protocol for Isolation of Cardiac Interstitial Cells from Adult Murine Hearts for Unbiased Single Cell Profiling
2020-09-18, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2020.100077
PMID:33000003
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研究论文 | 本文介绍了一种从成年小鼠心脏中高效分离高质量活核非心肌细胞的无偏单细胞RNA测序方法 | 使用基于液滴的技术进行单细胞分析，革新了对细胞状态和身份的研究 | NA | 开发一种高效的方法来分离心脏间质细胞，以进行无偏的单细胞RNA测序 | 成年小鼠心脏中的心脏间质细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 不同小鼠品系的健康和受伤心脏样本 | NA | NA | NA | NA |
| 52 | 2024-08-09 |
A semi-automatic cell type annotation method for single-cell RNA sequencing dataset
2020-Sep, Genomics & informatics
DOI:10.5808/GI.2020.18.3.e26
PMID:33017870
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研究论文 | 本文提出了一种半自动的细胞类型注释方法，用于单细胞RNA测序数据集 | 该方法通过计算用户提供的细胞类型特异性标记基因列表的归一化分数，实现了细胞类型的半自动注释 | NA | 开发一种高效的细胞类型注释方法，用于单细胞RNA测序数据分析 | 单细胞RNA测序数据中的细胞类型 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 35个t-SNE聚类 | NA | NA | NA | NA |
| 53 | 2024-08-09 |
Nanoparticle enhanced combination therapy for stem-like progenitors defined by single-cell transcriptomics in chemotherapy-resistant osteosarcoma
2020-09-25, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-020-00248-x
PMID:32973147
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研究论文 | 本研究利用单细胞转录组学技术，系统地绘制了化疗耐药性骨肉瘤肿瘤中细胞类型特异性基因表达图谱，并探讨了纳米颗粒增强的组合疗法对耐药性骨肉瘤的治疗效果 | 本研究首次揭示了化疗耐药性骨肉瘤中VEGFR2-JMJD3富集的静止干细胞样细胞亚群，并发现VEGFR2抑制剂和JMJD3抑制剂的协同作用能有效抑制骨肉瘤细胞增殖和肿瘤生长 | 尽管研究展示了纳米颗粒增强的组合疗法对耐药性骨肉瘤的有效性，但尚未探讨该疗法在临床应用中的长期效果和潜在副作用 | 探讨化疗耐药性骨肉瘤的细胞特征及其治疗策略 | 化疗耐药性骨肉瘤肿瘤中的细胞类型特异性基因表达 | 数字病理学 | 骨肉瘤 | 单细胞转录组学 | NA | 基因表达数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 54 | 2024-08-09 |
Immunosuppressive effects of mesenchymal stem cells on lung B cell gene expression in LPS-induced acute lung injury
2020-09-25, Stem cell research & therapy
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13287-020-01934-x
PMID:32977837
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研究论文 | 本研究探讨了间充质干细胞（MSC）在脂多糖（LPS）诱导的急性肺损伤（ALI）中对肺B细胞基因表达的影响 | 本研究首次通过单细胞RNA测序分析了MSC治疗对肺B细胞转录变化的影响，揭示了MSC治疗ALI的新机制 | 研究仅限于小鼠模型，未来需在人体中验证这些发现 | 探讨MSC治疗在ALI中对肺B细胞的作用及其机制 | 肺B细胞在MSC治疗ALI中的作用 | 数字病理学 | 急性肺损伤 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 小鼠模型中的肺B细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 55 | 2024-08-09 |
Bimodal function of chromatin remodeler Hmga1 in neural crest induction and Wnt-dependent emigration
2020-09-23, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.57779
PMID:32965216
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research paper | 研究通过单细胞RNA测序结合高分辨率杂交技术，揭示了染色质重塑因子Hmga1在神经嵴细胞诱导和迁移中的双模态功能 | 首次展示了Hmga1在神经嵴发育中的两个不同功能，即在神经板边缘调节Pax7依赖的神经嵴谱系指定和在迁移前阶段减少颅神经嵴从背神经管的迁出 | NA | 探究Hmga1在神经嵴细胞发育中的作用 | 神经嵴细胞的诱导和迁移 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 高分辨率杂交, CRISPR-Cas9 | NA | RNA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 56 | 2024-08-09 |
Multi-scale supervised clustering-based feature selection for tumor classification and identification of biomarkers and targets on genomic data
2020-Sep-22, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-020-07038-3
PMID:32962626
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研究论文 | 本文设计了一种基于多尺度监督聚类的特征选择算法MCBFS，用于基因组数据分析中的特征选择和模型学习，并通过实验验证了其有效性和鲁棒性 | 开发了一种新的特征选择算法MCBFS，结合了多尺度聚类和监督学习方法，提高了算法的解释性和可视化效果 | 文章未明确提及现有方法的具体局限性 | 提高疾病分类中深度学习技术的应用效果，增强特征选择算法的解释性和可视化能力 | 基因组数据中的特征选择、肿瘤分类、生物标志物和治疗靶点的识别 | 机器学习 | 肺癌 | 多尺度聚类 | MCBFS算法 | 基因表达数据、蛋白质相互作用数据 | 涉及八个数据集，具体样本数量未详细说明 | NA | NA | NA | NA |
| 57 | 2024-08-09 |
Tumor-on-a-chip platform to interrogate the role of macrophages in tumor progression
2020-09-30, Integrative biology : quantitative biosciences from nano to macro
IF:1.5Q4
DOI:10.1093/intbio/zyaa017
PMID:32930334
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研究论文 | 研究利用肿瘤芯片平台探讨巨噬细胞在肿瘤进展中的作用 | 开发了一种微生理的肿瘤芯片设备，能够在三维体外微环境中高时空分辨率地捕捉细胞间动态 | 对TAMs如何影响肿瘤微环境的理解仍然有限，需要更多适当的3D体外模型 | 探究肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）在肿瘤行为和临床结果中的作用 | 巨噬细胞亚型对肿瘤行为的影响 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA | 涉及人胰腺癌和结直肠癌细胞以及M1和M2极化巨噬细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 58 | 2024-08-09 |
p63 and Its Target Follistatin Maintain Salivary Gland Stem/Progenitor Cell Function through TGF-β/Activin Signaling
2020-Sep-25, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2020.101524
PMID:32932139
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研究论文 | 研究探讨了ΔNp63通过TGF-β/Activin信号通路及其靶点Follistatin维持唾液腺干细胞/祖细胞功能的分子机制 | 揭示了ΔNp63缺失导致唾液腺干细胞/祖细胞数量减少及分化偏斜，这一过程通过Follistatin依赖的TGF-β/Activin信号通路失调介导 | NA | 理解ΔNp63在指导唾液腺细胞命运选择中的作用 | 唾液腺干细胞/祖细胞及其分化功能 | NA | NA | RNA-seq, ChIP-seq, scRNA-seq | NA | RNA序列, 蛋白质结合位点序列, 单细胞RNA序列 | ΔNp63缺失的成年小鼠及初级唾液细胞培养物 | NA | NA | NA | NA |
| 59 | 2024-08-09 |
Genetic mapping of etiologic brain cell types for obesity
2020-09-21, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.55851
PMID:32955435
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研究论文 | 本文通过整合单细胞RNA测序数据和体重指数的全基因组关联研究数据，确定了与肥胖易感性相关的特定脑细胞类型。 | 开发了一种新的策略，将单细胞RNA测序数据与全基因组关联研究数据相结合，以识别与肥胖相关的特定脑细胞类型。 | NA | 旨在揭示导致肥胖的脑细胞类型。 | 研究对象包括来自17个老鼠器官的727种外周和神经系统细胞类型，以及超过457,000个人的体重指数全基因组关联研究数据。 | 遗传学 | 肥胖 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因组数据 | 727种细胞类型和超过457,000个个体 | NA | NA | NA | NA |
| 60 | 2024-08-09 |
Glioblastoma cell differentiation trajectory predicts the immunotherapy response and overall survival of patients
2020-Sep-21, Aging
DOI:10.18632/aging.103695
PMID:32957084
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序和批量RNA测序数据，分析了胶质母细胞瘤细胞的分化状态及其与临床结果的相关性 | 识别了498个与胶质母细胞瘤细胞分化相关的基因，并发现这些基因与免疫调节和代谢途径显著相关，能够成功预测患者的总体生存率、免疫检查点表达和免疫治疗反应 | NA | 研究胶质母细胞瘤细胞的分化状态及其临床相关性 | 胶质母细胞瘤细胞的分化状态及其临床相关性 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列 | 两个大型胶质母细胞瘤队列 | NA | NA | NA | NA |