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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 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2481 | 2024-08-09 |
Proteogenomics of glioblastoma associates molecular patterns with survival
2021-03-02, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2021.108787
PMID:33657365
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研究论文 | 本文通过整合高分辨率质谱蛋白质组学和RNA测序数据,分析了87名胶质母细胞瘤患者的蛋白质表达、RNA表达及临床信息,以探索与生存相关的分子模式。 | 研究揭示了蛋白质组特征与生存之间的更强关联,并发现了与已建立的基于RNA的分类不同的独特蛋白质分类。 | NA | 旨在通过蛋白质组学分析,揭示胶质母细胞瘤的分子模式与患者生存之间的关系。 | 胶质母细胞瘤患者的蛋白质组和转录组数据。 | 数字病理学 | 脑瘤 | 质谱蛋白质组学,RNA测序 | NA | 蛋白质组数据,转录组数据 | 87名胶质母细胞瘤患者 | NA | NA | NA | NA |
| 2482 | 2024-08-09 |
Heterogeneity of glial progenitor cells during the neurogenesis-to-gliogenesis switch in the developing human cerebral cortex
2021-03-02, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2021.108788
PMID:33657375
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研究论文 | 本文研究了发育中的人类大脑皮层中神经发生向胶质发生转变期间胶质前体细胞的异质性和分子特征 | 通过单细胞RNA测序技术,成功富集并表征了多种胶质和神经元谱系的前体细胞,并验证了其在固定切片中的表型 | NA | 探究发育中的人类大脑皮层中胶质前体细胞的异质性和分子特征 | 胶质前体细胞及其在神经发生向胶质发生转变过程中的变化 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | EGFR细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 2483 | 2024-08-09 |
Tracing cell-type evolution by cross-species comparison of cell atlases
2021-03-02, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2021.108803
PMID:33657376
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research paper | 本研究利用单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据,构建了跨物种的细胞类型进化层次结构,揭示了动物细胞类型的保守性和差异性。 | 首次全面研究了细胞类型的进化,并构建了跨物种的细胞类型进化层次结构。 | NA | 探索细胞类型的进化过程及其在不同物种间的保守性和差异性。 | 七种动物物种的细胞类型。 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 数据 | 七种动物物种的细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 2484 | 2024-08-09 |
ArchR is a scalable software package for integrative single-cell chromatin accessibility analysis
2021-03, Nature genetics
IF:31.7Q1
DOI:10.1038/s41588-021-00790-6
PMID:33633365
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研究论文 | 本文介绍了一个名为ArchR的软件包,用于单细胞染色质可及性数据的快速和全面分析 | ArchR提供了一个直观的用户界面,支持复杂单细胞分析,如双细胞去除、单细胞聚类和细胞类型识别等,并能与单细胞RNA测序数据进行多组学整合 | NA | 加速单细胞水平上基因调控的理解 | 单细胞染色质可及性数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞染色质可及性数据 | 超过120万个单细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 2485 | 2024-08-09 |
Blinatumomab-induced T cell activation at single cell transcriptome resolution
2021-Mar-01, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-021-07435-2
PMID:33648458
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组测序分析,揭示了Blinatumomab诱导的T细胞激活及其在单细胞层面的转录变化。 | 首次在单细胞层面详细分析了Blinatumomab诱导的T细胞激活及其转录变化,并发现了TNFSF4可能作为Blinatumomab治疗抵抗的机制及潜在的联合治疗靶点。 | 研究主要集中在细胞系模型和患者来源模型,未来需要更多的临床数据来验证这些发现。 | 揭示Blinatumomab诱导的T细胞激活机制及其在治疗B细胞淋巴母细胞白血病中的应用。 | Blinatumomab诱导的T细胞激活及其转录变化。 | 癌症免疫治疗 | B细胞淋巴母细胞白血病 | 单细胞测序 | NA | 转录组数据 | 共分析了来自细胞系模型的17,920个单细胞T细胞和来自患者样本的2,271个单细胞T细胞。 | NA | NA | NA | NA |
| 2486 | 2024-08-09 |
Single-cell RNA sequencing in cancer research
2021-Mar-01, Journal of experimental & clinical cancer research : CR
IF:11.4Q1
DOI:10.1186/s13046-021-01874-1
PMID:33648534
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术在肿瘤研究中的应用 | scRNA-seq技术能够揭示肿瘤细胞的异质性,监测肿瘤发展进程,并分析免疫细胞的免疫逃逸和药物抵抗机制 | NA | 探讨scRNA-seq技术在肿瘤异质性、发病机制及治疗中的应用 | 肿瘤细胞和肿瘤组织中的免疫细胞 | 数字病理学 | 肿瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2487 | 2024-08-09 |
Single-cell map of diverse immune phenotypes in the acute myeloid leukemia microenvironment
2021-Mar-01, Biomarker research
IF:9.5Q1
DOI:10.1186/s40364-021-00265-0
PMID:33648605
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析了急性髓系白血病(AML)患者骨髓样本中的免疫细胞表型、功能和发展轨迹 | 首次详细描述了AML患者骨髓中多种免疫细胞类型的多样性,包括树突状细胞和巨噬细胞的差异,以及识别出几种独特的免疫细胞类型 | 研究仅限于AML患者的骨髓样本,未包括AML原始细胞 | 旨在理解AML微环境中免疫细胞表型、功能和发展轨迹,以揭示逃避免疫监视和免疫治疗反应的机制 | 急性髓系白血病患者的骨髓免疫细胞 | 数字病理学 | 血液肿瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 16名AML患者和4名健康捐赠者的骨髓样本 | NA | NA | NA | NA |
| 2488 | 2024-08-09 |
Single-cell mapper (scMappR): using scRNA-seq to infer the cell-type specificities of differentially expressed genes
2021-Mar, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqab011
PMID:33655208
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研究论文 | 本文介绍了一种名为single cell Mapper(scMappR)的方法,该方法利用单细胞RNA测序(scRNA-seq)和现有的反卷积方法,为从bulk RNA-seq获得的差异表达基因(DEGs)分配细胞类型特异性评分 | scMappR方法解决了bulk RNA-seq无法确定差异表达发生的细胞类型的问题,通过利用scRNA-seq数据和反卷积方法,为DEGs分配细胞类型特异性评分 | scMappR依赖于用户提供的scRNA-seq数据或预先整理的scRNA-seq表达矩阵,可能限制其在某些情况下的应用 | 开发一种方法,通过利用scRNA-seq数据和反卷积方法,为bulk RNA-seq获得的DEGs分配细胞类型特异性评分 | 评估scMappR方法在模拟RNA-seq数据和已排序血液细胞RNA-seq数据上的表现,并探究其在肾脏再生过程中细胞类型特异性变化的揭示能力 | 基因表达分析 | NA | RNA测序(RNA-seq),单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA-seq数据 | 约100种人类和鼠类组织 | NA | NA | NA | NA |
| 2489 | 2024-08-09 |
Tumor-specific cytolytic CD4 T cells mediate immunity against human cancer
2021-02, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.abe3348
PMID:33637530
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研究论文 | 本研究通过挖掘单细胞RNA测序数据集,识别出在不同人类癌症中表现出细胞毒性表型的CD4 T细胞簇,并使用肽-MHCII-多聚体技术在体外验证了肿瘤特异性细胞毒性CD4 T细胞的存在 | 本研究首次在单细胞水平上综合表型和功能特征,利用高吞吐量纳米生物芯片和机器学习技术,展示了CD4 T细胞对肿瘤的直接、接触依赖性和粒酶依赖性细胞毒性活性 | NA | 研究CD4 T细胞在癌症免疫中的直接细胞毒性潜力 | CD4 T细胞在不同人类癌症中的细胞毒性表型 | 免疫学 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | 机器学习 | 单细胞RNA测序数据 | 不同人类癌症患者的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 2490 | 2024-08-09 |
Development and Multi-Data Set Verification of an RNA Binding Protein Signature for Prognosis Prediction in Glioma
2021, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2021.637803
PMID:33634155
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研究论文 | 本研究旨在开发一种RNA结合蛋白(RBP)特征,用于预测胶质瘤的预后 | 本研究构建了一个包含10个RBP的特征,通过多数据集验证其对胶质瘤预后预测的稳健性 | NA | 开发和验证一种新的RNA结合蛋白特征,用于胶质瘤的预后预测 | 胶质瘤患者 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序 | Cox回归分析 | 基因表达数据 | 训练集693例,验证集325例 | NA | NA | NA | NA |
| 2491 | 2024-08-09 |
FOntCell: Fusion of Ontologies of Cells
2021, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2021.562908
PMID:33644039
|
研究论文 | 本文开发了一种算法,通过结合类标签名称匹配和基于图卷积的结构映射,实现细胞分类本体的自动合并 | 设计了两种图卷积方法(向量结构匹配和基于约束的结构匹配),并实现了一个Python软件模块FOntCell,用于高效自动并行计算本体合并 | NA | 开发一种算法,用于自动合并和融合细胞分类本体,以整合来自不同来源的细胞信息 | 细胞分类本体,包括CELDA、LifeMap和LungMAP人类解剖细胞本体 | 自然语言处理 | NA | 图卷积 | NA | 文本 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2492 | 2024-08-09 |
Single-Cell Sequencing Applications in the Inner Ear
2021, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2021.637779
PMID:33644075
|
综述 | 本文综述了单细胞测序技术在耳蜗研究中的最新进展 | 利用单细胞测序技术揭示了耳蜗组织的异质性,识别了未知的细胞亚型,发现了新的细胞标记物,并揭示了发育过程中的动态信号通路 | NA | 总结单细胞测序技术在耳蜗研究中的应用及其带来的新发现 | 耳蜗细胞及其基因表达 | 基因组学 | NA | 单细胞测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2493 | 2024-08-09 |
Evaluation of machine learning approaches for cell-type identification from single-cell transcriptomics data
2021-09-02, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbab035
PMID:33611343
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研究论文 | 本文评估了10种机器学习模型在单细胞转录组数据中自动分配细胞表型的性能 | 采用机器学习模型作为监督分类方法,显著辅助细胞类型识别的决策过程 | 大多数分类器在复杂数据集上的准确性下降 | 评估机器学习模型在单细胞转录组数据中自动识别细胞类型的效果 | 10种机器学习模型在20个公开的单细胞RNA测序数据集上的性能 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 线性支持向量机(linear-SVM)和逻辑回归分类器 | 转录组数据 | 20个不同大小、技术、物种和复杂程度的公开单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2494 | 2024-08-09 |
Accurate feature selection improves single-cell RNA-seq cell clustering
2021-09-02, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbab034
PMID:33611426
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研究论文 | 本文评估了特征选择对单细胞RNA测序数据细胞聚类准确性的影响,并开发了一种名为FEAST的特征选择算法,该算法能提供更具代表性的特征,从而提高聚类准确性 | 开发了一种新的特征选择算法FEAST,该算法能提供更具代表性的特征,显著提高单细胞RNA测序数据聚类的准确性 | 未提及 | 评估特征选择对单细胞RNA测序数据细胞聚类准确性的影响,并开发新的特征选择算法 | 单细胞RNA测序数据的细胞聚类 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 12个公共单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2495 | 2024-08-09 |
Single-cell sequencing in translational cancer research and challenges to meet clinical diagnostic needs
2021-07, Genes, chromosomes & cancer
DOI:10.1002/gcc.22944
PMID:33611828
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综述 | 本文概述了单细胞测序技术在癌症研究中的应用,并探讨了其满足临床诊断需求的潜力及面临的挑战 | 单细胞测序技术使得能够在转录、遗传、表观遗传和蛋白质水平上研究单个细胞,提供了比整体样本测序更深入的癌症发展基础过程的分辨率 | 讨论了单细胞测序技术在临床诊断应用中面临的主要挑战 | 探讨单细胞测序技术在癌症研究中的应用及其满足临床诊断需求的潜力 | 单细胞测序技术在癌症研究中的应用 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2496 | 2024-08-09 |
Large-scale phylogenomic analysis provides new insights into the phylogeny of the class Oligohymenophorea (Protista, Ciliophora) with establishment of a new subclass Urocentria nov. subcl
2021-06, Molecular phylogenetics and evolution
IF:3.6Q2
DOI:10.1016/j.ympev.2021.107112
PMID:33609708
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研究论文 | 本研究通过大规模的系统基因组学分析,对Oligohymenophorea类(原生生物,纤毛虫)的系统发育进行了深入研究,并建立了一个新的亚纲Urocentria nov. subcl。 | 本研究首次通过单细胞测序技术对六种非培养的寡毛纤毛虫的基因组和/或转录组进行了测序,并基于85个分类单元的扩展采样进行了系统基因组学分析,揭示了Urocentrids形成了一个独立的分支,支持了新亚纲Urocentria的建立。 | NA | 旨在深入理解Oligohymenophorea类纤毛虫的系统发育关系,特别是亚纲Peniculia中的长期存在问题的分类单元Urocentrum和Paranassula。 | 六种非培养的寡毛纤毛虫的基因组和/或转录组 | NA | NA | 单细胞测序技术 | NA | 基因组和转录组数据 | 85个分类单元,包括157个核基因编码36,953个氨基酸 | NA | NA | NA | NA |
| 2497 | 2024-08-09 |
A TNFR2-hnRNPK Axis Promotes Primary Liver Cancer Development via Activation of YAP Signaling in Hepatic Progenitor Cells
2021-06-01, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-20-3175
PMID:33619115
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研究论文 | 本研究揭示了TNF受体II(TNFR2)-hnRNPK-YAP信号轴在肝前体细胞(HPC)中对原发性肝癌(PLC)发展的关键作用 | 首次阐明了TNFR2-hnRNPK-YAP信号轴在肝前体细胞中介导的原发性肝癌发展中的机制 | NA | 探讨炎症介导的原发性肝癌发展的潜在机制 | 肝前体细胞(HPC)中的TNF受体II(TNFR2)-hnRNPK-YAP信号轴 | 数字病理学 | 肝癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2498 | 2024-08-09 |
Novel risk factors for craniofacial microsomia and assessment of their utility in clinic diagnosis
2021-05-31, Human molecular genetics
IF:3.1Q2
DOI:10.1093/hmg/ddab055
PMID:33615373
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研究论文 | 本文研究了颅面微小畸形(CFM)的新风险因素及其在临床诊断中的应用 | 本文首次在大规模CFM队列中识别了15个显著关联的基因组位点,并构建了一个基于多基因风险评分(PRS)的CFM风险预测模型,同时确定了父亲吸烟作为关键的环境风险因素 | NA | 研究CFM的遗传风险因素和环境威胁及其相互作用,以改善CFM的诊断和产前筛查 | CFM的遗传和环境风险因素 | 遗传学 | 颅面微小畸形 | 多组学数据分析,单细胞RNA测序 | 多基因风险评分(PRS)模型 | 基因组数据,单细胞RNA测序数据 | 6074个CFM样本 | NA | NA | NA | NA |
| 2499 | 2024-08-09 |
Independent component analysis based gene co-expression network inference (ICAnet) to decipher functional modules for better single-cell clustering and batch integration
2021-05-21, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkab089
PMID:33619563
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研究论文 | 本文开发了一种基于独立成分分析的基因共表达网络推断方法(ICAnet),用于改进单细胞聚类和批次整合,并发现罕见细胞类型 | ICAnet能够分解单细胞RNA测序数据为一系列独立的基因表达成分,推断共表达模块,从而提高细胞聚类和罕见细胞类型的发现 | NA | 开发一种新的生物信息学方法,用于分析单细胞RNA测序数据,提高细胞类型预测的准确性 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | 急性髓系白血病 | 单细胞RNA测序 | 独立成分分析 | 基因表达数据 | 多个细胞/组织/供体/文库类型的单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2500 | 2024-08-09 |
Adaptive Natural Killer Cells Facilitate Effector Functions of Daratumumab in Multiple Myeloma
2021-05-15, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-20-3418
PMID:33602683
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研究论文 | 研究了不同自然杀伤(NK)细胞亚群在多发性骨髓瘤中的不同作用,并识别支持达雷妥尤单抗通过抗体依赖性细胞毒性(ADCC)发挥强大抗骨髓瘤活性的NK细胞亚群 | 发现适应性NK细胞在多发性骨髓瘤中是ADCC的重要介质,并支持通过选择性利用适应性NK细胞来更好地预测和改善达雷妥尤单抗的治疗效果 | NA | 研究不同NK细胞亚群在多发性骨髓瘤中的作用,并识别支持达雷妥尤单抗抗骨髓瘤活性的NK细胞亚群 | 多发性骨髓瘤患者的NK细胞及其在达雷妥尤单抗治疗中的作用 | NA | 多发性骨髓瘤 | 单细胞RNA测序,多色流式细胞术 | NA | 细胞 | 157名新诊断的多发性骨髓瘤(NDMM)患者 | NA | NA | NA | NA |