本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得,供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ,每日自动更新,已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理,可能存在错误或遗漏,请使用时务必注意核实!
如有建议或合作意向,欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布,欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错,还请不吝 给我打赏,你的支持是我继续创新的重要动力!
除通过在线浏览外,为方便用户离线查阅,本站也提供 付费下载(定价10元)。之所以考虑收费,是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的,还请理解并多多支持。本站数据会持续更新,而仅需一次付费,未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
421 | 2024-09-05 |
Single-Cell Profiling of the Immune Atlas of Tumor-Infiltrating Lymphocytes in Endometrial Carcinoma
2022-Sep-02, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers14174311
PMID:36077846
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序、质谱流式细胞术和流式细胞术分析,对子宫内膜癌中的肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)进行了免疫图谱绘制 | 首次鉴定出三种转录上不同的NK细胞亚群,并发现了CD103+ CD8+ T细胞的内在异质性 | NA | 旨在通过单细胞RNA测序等技术绘制I型子宫内膜癌中TILs的免疫图谱 | 子宫内膜癌中的肿瘤浸润淋巴细胞(TILs) | 数字病理学 | 子宫内膜癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq)、质谱流式细胞术、流式细胞术 | NA | 细胞 | 未具体说明样本数量 |
422 | 2024-09-05 |
Production and characterization of virus-free, CRISPR-CAR T cells capable of inducing solid tumor regression
2022-09, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2021-004446
PMID:36382633
|
研究论文 | 本研究利用CRISPR/Cas9技术生产并表征了无病毒的CRISPR-CAR T细胞,这些细胞能够诱导实体瘤消退 | 本研究首次展示了利用无病毒的CRISPR/Cas9技术生产的CAR T细胞,这些细胞具有TRAC基因特异性整合CAR转基因、增强的转录和蛋白质特征以及低基础信号传导等特点 | 目前尚不清楚这种策略是否能影响实体瘤的治疗效果 | 研究旨在开发一种无病毒的CAR T细胞生产方法,以改善包括实体瘤在内的癌症治疗 | 研究对象为抗GD2 CAR T细胞及其在实体瘤治疗中的应用 | 生物技术 | 实体瘤 | CRISPR/Cas9 | CAR T细胞 | 基因组、转录组、蛋白质组和分泌组数据 | NA |
423 | 2024-09-05 |
Recent Advances in Monitoring Stem Cell Status and Differentiation Using Nano-Biosensing Technologies
2022-Aug-25, Nanomaterials (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/nano12172934
PMID:36079970
|
综述 | 本文回顾了再生医学中使用各种干细胞的细胞疗法,并介绍了监测干细胞分化过程的最新技术进展 | 介绍了单细胞RNA测序和拉曼光谱等新技术,用于分析干细胞异质性和监测分化过程中的生化变化 | 单细胞RNA测序方法具有破坏性和扭曲性,且无法连续跟踪特定细胞的分化过程 | 综述干细胞工程中使用的分析方法,并展望纳米生物传感技术在原位监测干细胞状态和分化中的未来应用 | 干细胞及其分化过程 | 再生医学 | NA | 单细胞RNA测序、拉曼光谱 | NA | 基因表达数据 | 单细胞级别 |
424 | 2024-09-05 |
A New Model Organism to Investigate Extraocular Photoreception: Opsin and Retinal Gene Expression in the Sea Urchin Paracentrotus lividus
2022-08-24, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells11172636
PMID:36078045
|
研究论文 | 本研究探讨了海胆发育阶段中的额外眼外光感受器细胞系统,并使用单细胞转录组学分析了成熟原基阶段的细胞类型家族,特别是光感受器细胞的复杂性。 | 首次在海胆中发现并详细描述了多种光感受器细胞类型及其基因表达模式,揭示了海胆作为研究额外眼外光感受的新模型生物的潜力。 | NA | 研究海胆中的额外眼外光感受器细胞系统,探索其在进化上的保守性和功能。 | 海胆发育阶段中的光感受器细胞及其基因表达。 | 分子生物学 | NA | 单细胞转录组学, qPCR, 原位杂交, 免疫组织化学分析 | NA | 基因表达数据 | NA |
425 | 2024-09-05 |
Practical Considerations for Single-Cell Genomics
2022-Aug, Current protocols
DOI:10.1002/cpz1.498
PMID:35926125
|
研究论文 | 本文概述了单细胞基因组学的多种流行技术,并讨论了与研究设计、样本准备、质量控制和测序策略相关的常见问题 | 介绍了单细胞基因组学领域的新分子生物学技巧,这些技巧允许研究人员探索新的模式或将项目扩展到数百万个细胞 | 尽管技术迅速发展,但文章主要集中在单细胞RNA测序上,可能忽略了其他单细胞基因组学技术的讨论 | 帮助用户避免实验工作流程中的陷阱,并利用所选平台的优势 | 单细胞基因组学技术,包括RNA表达、DNA改变、蛋白质丰度、染色质可及性等的测量 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因组数据 | 数百万个细胞 |
426 | 2024-09-05 |
Deregulation of ceRNA Networks in Frontal Cortex and Choroid Plexus of Brain during SARS-CoV-2 Infection Aggravates Neurological Manifestations: An Insight from Bulk and Single-Cell Transcriptomic Analyses
2022-08, Advanced biology
IF:3.2Q3
DOI:10.1002/adbi.202101310
PMID:35661455
|
研究论文 | 本研究通过分析SARS-CoV-2感染大脑前额叶皮质和脉络丛的批量和单细胞转录组数据,揭示了ceRNA网络失调对神经系统表现的影响 | 首次详细阐述了SARS-CoV-2感染大脑中特定细胞类型调控电路的失调情况,并追踪了可能的治疗性miRNAs | 研究主要集中在特定的lncRNA和miRNA的调控作用,可能忽略了其他潜在的调控因子 | 探讨SARS-CoV-2感染后神经系统表现的潜在机制并开发相应的治疗策略 | SARS-CoV-2感染的大脑前额叶皮质和脉络丛中的ceRNA网络 | 转录组学 | NA | RNA-seq | NA | 转录组数据 | 涉及多种细胞类型的前额叶皮质和脉络丛样本 |
427 | 2024-09-05 |
Integrated analysis of bulk and single-cell RNA sequencing reveals the interaction of PKP1 and tumor-infiltrating B cells and their therapeutic potential for nasopharyngeal carcinoma
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.935749
PMID:36186467
|
研究论文 | 本研究通过整合批量和单细胞RNA测序数据,识别与鼻咽癌(NPC)相关的潜在分子标志物PKP1和肿瘤浸润B细胞(TIL-Bs),并探讨其在NPC治疗中的潜在价值 | 首次通过整合批量和单细胞RNA测序数据,揭示了PKP1与肿瘤浸润B细胞在鼻咽癌发展中的相互作用及其治疗潜力 | NA | 旨在通过整合批量和单细胞RNA测序数据,识别鼻咽癌中的新型生物标志物 | 鼻咽癌(NPC)中的分子标志物和免疫细胞 | 数字病理学 | 鼻咽癌 | RNA测序 | NA | RNA测序数据 | NA |
428 | 2024-09-05 |
Tumor vessel co-option: The past & the future
2022, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2022.965277
PMID:36119528
|
综述 | 本文综述了肿瘤血管共选(VCO)的分子机制及其在抗血管生成治疗(AAT)中的作用,并探讨了利用新一代技术如单细胞RNA测序来研究VCO的可能性 | 提出利用单细胞RNA测序等新技术来深入研究VCO过程中肿瘤内皮细胞(ECs)和其他细胞类型的生物学特性 | 目前对VCO的分子机制和共选血管细胞类型的特征了解不足,缺乏抑制VCO的治疗策略 | 探讨VCO的分子机制,并利用新技术研究VCO过程中的细胞类型,以开发新的治疗策略 | 肿瘤血管共选(VCO)的分子机制及其在抗血管生成治疗(AAT)中的作用 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
429 | 2024-09-05 |
TMExplorer: A tumour microenvironment single-cell RNAseq database and search tool
2022, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0272302
PMID:36084081
|
research paper | 本文介绍了TMExplorer,一个用于肿瘤微环境单细胞RNA测序数据的数据库和搜索工具 | TMExplorer提供了一个易于访问的界面,用于收集和展示多种癌症类型的肿瘤微环境单细胞RNA测序数据 | NA | 构建一个全面的肿瘤微环境单细胞RNA测序数据库,并创建相应的R包TMExplorer以促进对肿瘤微环境的研究 | 肿瘤微环境中的各种细胞类型,包括间质成纤维细胞、免疫细胞和恶性细胞 | 生物信息学 | 癌症 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA测序数据 | 涉及多种癌症类型的数据集 |
430 | 2024-09-04 |
miRSCAPE - inferring miRNA expression from scRNA-seq data
2022-Sep-16, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.104962
PMID:36060076
|
研究论文 | 介绍了一种名为miRSCAPE的新工具,用于从scRNA-seq数据中推断miRNA表达 | miRSCAPE能够准确推断细胞类型特异性的miRNA活性,并在多个肿瘤和正常队列中展示了其优于其他方法的准确性 | NA | 旨在解决标准scRNA-seq协议无法捕获miRNA的问题,并推断miRNA表达 | miRNA在细胞分辨率下的活性 | 生物信息学 | 胰腺癌, 肺癌 | scRNA-seq | NA | RNA-seq数据 | 10个肿瘤和正常队列,两个独立的scRNA-seq数据集,56种人类细胞景观中的细胞类型 |
431 | 2024-09-04 |
Integrative analysis of spatial transcriptome with single-cell transcriptome and single-cell epigenome in mouse lungs after immunization
2022-Sep-16, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.104900
PMID:36039299
|
研究论文 | 本研究利用10x Genomics Chromium和Visium平台,对免疫后小鼠肺细胞进行空间转录组与单细胞RNA测序和单细胞ATAC测序的整合分析 | 构建了优化的解卷积流程,准确解析了特定细胞类型的解剖位置组成,发现结合scATAC-seq和scRNA-seq数据能更稳健地识别细胞类型,特别是谱系特异性辅助T细胞 | 本研究为初步研究,样本量较小,未来需在大规模样本中验证结果 | 揭示肺部免疫的空间和细胞类型依赖机制 | 免疫后小鼠肺细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序, 单细胞ATAC测序 | NA | 转录组数据 | 免疫后小鼠肺细胞 |
432 | 2024-09-04 |
Identifying potential signatures for atherosclerosis in the context of predictive, preventive, and personalized medicine using integrative bioinformatics approaches and machine-learning strategies
2022-Sep, The EPMA journal
DOI:10.1007/s13167-022-00289-y
PMID:36061826
|
研究论文 | 本研究利用综合生物信息学方法和机器学习策略,在预测、预防和个性化医学背景下,识别动脉粥样硬化的潜在遗传标志物 | 首次报道DHRS9在动脉粥样硬化形成中的作用,并通过免疫机制揭示其致动脉粥样硬化的效应 | NA | 旨在识别动脉粥样硬化的关键遗传标志物,并探索其潜在的分子免疫机制 | 动脉粥样硬化的遗传标志物及其免疫细胞相关性 | 生物信息学 | 心血管疾病 | 基因表达综合数据库(GEO)、细胞类型识别(CIBERSORT)、单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 机器学习 | 基因表达数据 | 611个差异表达基因,包括361个上调基因和250个下调基因,以及人类和小鼠实验验证 |
433 | 2024-09-04 |
Vesalius: high-resolution in silico anatomization of spatial transcriptomic data using image analysis
2022-09, Molecular systems biology
IF:8.5Q1
DOI:10.15252/msb.202211080
PMID:36065846
|
research paper | 本文开发了Vesalius工具,通过应用图像处理技术从空间转录组数据中解析组织解剖结构 | Vesalius能够独特地检测由多种细胞类型组成的区域,并成功恢复了高分辨率空间转录组数据中的组织结构 | NA | 旨在通过空间转录组数据解析组织解剖结构,以深入理解细胞通信、发育和疾病 | 主要研究对象包括小鼠的大脑、胚胎、肝脏和结肠组织 | digital pathology | NA | image processing technology | NA | spatial transcriptomics data | 涉及小鼠大脑、胚胎、肝脏和结肠的高分辨率空间转录组数据 |
434 | 2024-09-04 |
Single cell RNA-seq analysis reveals temporally-regulated and quiescence-regulated gene expression in Drosophila larval neuroblasts
2022-08-24, Neural development
IF:4.0Q2
DOI:10.1186/s13064-022-00163-7
PMID:36002894
|
研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术,揭示了果蝇幼虫神经母细胞在发育关键时间点的基因表达调控特征 | 发现了多种前体细胞亚型在幼虫发育过程中的基因表达变化,并报道了每类前体细胞的新候选标记物 | NA | 探究神经多样性在发育过程中的生成机制 | 果蝇幼虫中枢神经系统的神经母细胞及其基因表达调控 | 生物学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 多个发育关键时间点的果蝇幼虫中枢神经系统样本 |
435 | 2024-09-04 |
Macrophage-Specific, Mafb-Deficient Mice Showed Delayed Skin Wound Healing
2022-Aug-19, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms23169346
PMID:36012611
|
研究论文 | 研究了巨噬细胞特异性MAFB缺陷小鼠的皮肤伤口愈合过程 | 首次揭示了MAFB在巨噬细胞中的表达对伤口愈合过程的影响 | 研究仅限于小鼠模型,尚未在人类中进行验证 | 探讨MAFB在巨噬细胞中的作用及其对伤口愈合的影响 | 巨噬细胞特异性MAFB缺陷小鼠和对照小鼠的皮肤伤口愈合 | NA | NA | 流式细胞术,免疫组织化学染色,蛋白质组分析,RT-qPCR | NA | 细胞 | 巨噬细胞特异性MAFB缺陷小鼠和对照小鼠 |
436 | 2024-09-04 |
Integrated Analysis of Cortex Single-Cell Transcriptome and Serum Proteome Reveals the Novel Biomarkers in Alzheimer's Disease
2022-Aug-01, Brain sciences
IF:2.7Q3
DOI:10.3390/brainsci12081022
PMID:36009085
|
研究论文 | 本研究通过整合阿尔茨海默病(AD)中的单核RNA测序和血清蛋白质组数据,识别出与AD相关的新型细胞类型特异性生物标志物 | 本研究首次通过整合多组学数据,从大脑和血清中识别出与AD相关的新型细胞类型特异性生物标志物,并通过ELISA验证 | NA | 旨在通过整合多组学方法,探索阿尔茨海默病的新型潜在生物标志物 | 阿尔茨海默病中的神经细胞和血清蛋白质 | 生物信息学 | 阿尔茨海默病 | 单核RNA测序(snRNA-seq)、血清蛋白质组学 | NA | RNA、蛋白质 | 30个人类大脑皮质样本和11个血清样本 |
437 | 2024-09-04 |
Ordered and deterministic cancer genome evolution after p53 loss
2022-08, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-022-05082-5
PMID:35978189
|
研究论文 | 本文通过小鼠模型研究了p53失活后的癌症基因组进化模式 | 发现p53失活后的癌症基因组进化具有可预测的顺序性和确定性 | NA | 探究p53失活后的癌症基因组进化模式及其对肿瘤发生的影响 | 小鼠胰腺导管腺癌模型中的单细胞 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | NA |
438 | 2024-09-04 |
Define and visualize pathological architectures of human tissues from spatially resolved transcriptomics using deep learning
2022, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2022.08.029
PMID:36090815
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为RESEPT的深度学习框架,用于从空间转录组学数据中表征和可视化组织结构 | RESEPT能够通过空间保留的图神经网络学习三维嵌入,并将嵌入映射到RGB图像中进行可视化,从而准确地推断和可视化组织结构 | NA | 开发一种新的计算框架,以从空间转录组学数据中揭示复杂人类疾病的病理结构和功能分区 | 人类和鼠类皮质组织的空间转录组学数据 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 图神经网络,卷积神经网络 | 基因表达数据 | 基于10x Genomics Visium空间转录组学数据集的多个样本,包括人类和鼠类皮质组织以及自家的阿尔茨海默病样本和胶质母细胞瘤样本 |
439 | 2024-09-04 |
Bioinformatics analysis identified apolipoprotein E as a hub gene regulating neuroinflammation in macrophages and microglia following spinal cord injury
2022, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2022.964138
PMID:36091018
|
研究论文 | 本研究通过生物信息学分析单细胞RNA测序数据集GSE159638,鉴定了载脂蛋白E(APOE)作为调节脊髓损伤后巨噬细胞和微胶质细胞中神经炎症的关键基因 | 首次通过单细胞分析揭示了APOE在脊髓损伤后巨噬细胞和微胶质细胞中的中心作用,并验证了其在小鼠模型中的转录变化 | 研究主要基于小鼠模型,未来需在更多种类的模型中验证APOE的作用 | 探讨脊髓损伤后巨噬细胞和微胶质细胞中神经炎症的调节机制 | 巨噬细胞和微胶质细胞在脊髓损伤后的神经炎症反应 | 生物信息学 | 脊髓损伤 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | 数据集GSE159638中的单细胞RNA测序数据 |
440 | 2024-09-04 |
Deciphering colorectal cancer immune microenvironment transcriptional landscape on single cell resolution - A role for immunotherapy
2022, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2022.959705
PMID:36032085
|
综述 | 本文综述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)在结直肠癌(CRC)免疫微环境研究中的应用,探讨其在精准免疫治疗发展中的潜力 | 介绍了scRNA-seq技术在揭示复杂生物系统如癌症和免疫系统中细胞异质性的重要性,以及其在个性化药物开发中的应用 | NA | 探讨scRNA-seq在结直肠癌精准免疫治疗中的应用潜力 | 结直肠癌的免疫微环境和治疗抵抗机制 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | NA |