单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 4050 篇文献，本页显示第 61 - 80 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2024-10-04 |
Epigenetic and Transcriptomic Programming of HSC Quiescence Signaling in Large for Gestational Age Neonates
2022-Jun-30, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms23137323
PMID:35806330
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研究论文 | 本文研究了过度胎儿生长对人类造血干细胞（HSC）静止信号的表观遗传和转录调控的影响 | 首次通过综合分析单细胞表观基因组学和单细胞转录组学，揭示了DNA甲基化变化与HSC功能改变之间的功能联系 | NA | 探讨过度胎儿生长对HSC静止信号的表观遗传和转录调控的影响 | 人类造血干细胞（HSC）及其在过度胎儿生长中的表观遗传和转录调控 | 表观遗传学 | NA | 单细胞表观基因组学、单细胞转录组学 | NA | 单细胞数据 | 来自过度胎儿生长新生儿的造血干细胞（HSC） |
| 62 | 2024-10-01 |
A method for low-coverage single-gamete sequence analysis demonstrates adherence to Mendel's first law across a large sample of human sperm
2022-12-07, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.76383
PMID:36475543
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研究论文 | 开发了一种名为rhapsodi的方法，用于分析低覆盖率的单配子测序数据，并验证了人类精子样本中孟德尔第一定律的遵守情况 | 提出了rhapsodi方法，利用稀疏的配子基因型数据进行二倍体基因组分型、缺失基因型推断和减数分裂重组断点的发现 | 研究主要集中在人类精子样本，可能不适用于其他物种或组织类型 | 验证孟德尔分离定律在人类精子中的遵守情况，并开发新的方法来分析低覆盖率的单配子测序数据 | 人类精子样本中的基因型数据和减数分裂重组事件 | 基因组学 | NA | 单细胞测序 | NA | 基因型数据 | 41,189个精子细胞，来自25名捐赠者 |
| 63 | 2024-09-30 |
Single-Cell Transcriptomics Reveals Longevity Immune Remodeling Features Shared by Centenarians and Their Offspring
2022-12, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202204849
PMID:36354175
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研究论文 | 研究通过单细胞转录组分析揭示了百岁老人及其后代共享的长寿免疫重塑特征 | 首次通过单细胞转录组分析揭示了百岁老人及其后代在免疫细胞群和功能上的共同特征 | 样本量较小，可能影响结果的普遍性 | 探究百岁老人及其后代共享的长寿相关免疫特征 | 百岁老人、百岁老人的后代及其配偶或邻居的外周血单核细胞 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞转录组分析 | NA | 转录组数据 | 共22个样本，包括7个百岁老人、6个百岁老人的后代和9个对照组 |
| 64 | 2024-09-30 |
SOTIP is a versatile method for microenvironment modeling with spatial omics data
2022-11-28, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-34867-5
PMID:36443314
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SOTIP的多任务分析方法，用于整合空间组学数据中的微环境及其相互关系，并进行空间异质性量化、空间域识别等下游任务 | SOTIP方法创新地将微环境及其相互关系整合到一个统一的图中，能够进行多种下游分析任务，并揭示了空间异质性模式 | NA | 开发一种能够整合空间组学数据中微环境及其相互关系的多任务分析方法 | 小鼠大脑皮层和人类三阴性乳腺癌的空间转录组和蛋白质组数据 | 空间组学 | 三阴性乳腺癌 | 空间组学 | 图模型 | 空间组学数据 | 两个独立的小鼠大脑皮层空间转录组数据集和人类三阴性乳腺癌空间蛋白质组数据集 |
| 65 | 2024-09-30 |
Single-Nucleus RNA Sequencing and Spatial Transcriptomics Reveal the Immunological Microenvironment of Cervical Squamous Cell Carcinoma
2022-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202203040
PMID:35986392
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研究论文 | 使用单核RNA测序和空间转录组学技术研究宫颈鳞状细胞癌的免疫微环境 | 首次结合单核RNA测序和空间转录组学技术，揭示了宫颈鳞状细胞癌中免疫抑制基因的表达模式及特定细胞群的分布特征 | 研究样本量较小，且仅限于宫颈鳞状细胞癌，结果可能不适用于其他类型的癌症 | 探讨宫颈鳞状细胞癌的免疫微环境，为晚期宫颈癌的治疗提供新思路 | 宫颈鳞状细胞癌的免疫微环境及癌症相关成纤维细胞的功能 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 单核RNA测序（snRNA-seq）和空间增强分辨率组学测序（Stereo-seq） | NA | 基因表达数据 | 少量样本，具体数量未明确提及 |
| 66 | 2024-09-30 |
Cell-type modeling in spatial transcriptomics data elucidates spatially variable colocalization and communication between cell-types in mouse brain
2022-01-19, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2021.09.004
PMID:34626538
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研究论文 | 本文开发了一种神经网络模型STANN，用于空间转录组数据中的细胞类型建模，并揭示了小鼠大脑中细胞类型的空间变异共定位和通信机制 | 本文提出了STANN模型，解决了单细胞空间转录组数据与单细胞RNA测序数据整合的难题，揭示了小鼠嗅球中细胞类型的空间变异特征 | NA | 研究单细胞空间转录组数据中的细胞类型建模及其在复杂组织中的应用 | 小鼠嗅球中的细胞类型及其空间变异特征 | 生物信息学 | NA | 单细胞空间转录组技术 | 神经网络模型 | 转录组数据 | 小鼠嗅球样本 |
| 67 | 2024-09-30 |
Transcriptional census of epithelial-mesenchymal plasticity in cancer
2022-Jan-07, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.abi7640
PMID:34985957
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研究论文 | 本文利用单细胞RNA测序数据，研究了八种不同癌症类型中上皮-间质可塑性的转录特征 | 通过大规模单细胞RNA测序数据，揭示了肿瘤内上皮-间质可塑性的表达模式及其多样性 | NA | 研究上皮-间质可塑性在癌症中的分子特征及其对治疗和免疫逃逸的影响 | 八种不同癌症类型的266个肿瘤样本 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 266个肿瘤样本 |
| 68 | 2024-09-30 |
Probing transient memory of cellular states using single-cell lineages
2022, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2022.1050516
PMID:36824587
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综述 | 本文综述了利用单细胞谱系研究细胞状态瞬时记忆的最新进展 | 提出了一种基于波动的方法，通过时间点测量揭示细胞状态转换，特别适用于导致细胞死亡或不可逆生理变化的测量 | NA | 探讨细胞状态瞬时遗传性的建模方法及其在不同生物系统中的应用 | 单细胞在不同状态间的动态转换 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 69 | 2024-09-30 |
Recent Technical Advances in Accelerating the Clinical Translation of Small Animal Brain Imaging: Hybrid Imaging, Deep Learning, and Transcriptomics
2022, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2022.771982
PMID:35402436
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综述 | 本文综述了加速小动物脑成像临床转化的最新技术进展，重点介绍了混合成像、深度学习和转录组学 | 本文介绍了单细胞转录组学和PET示踪剂细胞来源鉴定方法的发展，以及基于深度学习的图像分析技术，以增强成像协议的量化和优化 | 本文讨论了从小动物脑成像向临床转化过程中存在的几个主要障碍，包括生物物种间的内在差异和成像技术上的挑战 | 本文旨在总结小动物神经成像领域的最新进展，以提高其临床转化能力 | 本文主要研究小动物脑成像技术及其临床转化 | 计算机视觉 | NA | 混合成像、深度学习、转录组学 | 深度学习 | 图像 | 小动物（如啮齿动物）脑部样本 |
| 70 | 2024-09-30 |
Cell-type-specific co-expression inference from single cell RNA-sequencing data
2022-Dec-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2022.12.13.520181
PMID:36561173
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研究论文 | 提出了一种名为CS-CORE的统计方法，用于从单细胞RNA测序数据中推断特定细胞类型的基因共表达 | CS-CORE方法在表达测量模型中明确考虑了测序深度变化和测量误差，解决了现有方法在高测序深度变化和测量误差下的问题 | 未提及 | 开发一种新的统计方法，用于从单细胞RNA测序数据中准确推断特定细胞类型的基因共表达 | 单细胞RNA测序数据中的基因共表达 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 统计模型 | 基因表达数据 | 包括阿尔茨海默病和COVID-19患者的死后脑样本和血液样本 |
| 71 | 2024-09-30 |
Deep learning explains the biology of branched glycans from single-cell sequencing data
2022-Oct-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.105163
PMID:36217547
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研究论文 | 本文利用单细胞测序数据和深度学习模型，预测了小鼠T淋巴细胞的糖链表型，并揭示了糖链的生物学功能和调控机制 | 首次使用深度学习模型从转录组数据中预测细胞的糖链表型，并通过SHAP解释模型识别出高度预测性的基因 | NA | 揭示糖链在细胞水平上的功能和调控机制 | 小鼠T淋巴细胞的糖链表型 | 机器学习 | NA | 单细胞测序 | 深度学习模型 | 转录组数据和糖链数据 | 小鼠T淋巴细胞 |
| 72 | 2024-09-30 |
Normalization and de-noising of single-cell Hi-C data with BandNorm and scVI-3D
2022-10-17, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-022-02774-z
PMID:36253828
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研究论文 | 本文开发了BandNorm归一化方法和scVI-3D深度生成模型，用于单细胞Hi-C数据的归一化和去噪 | 提出了BandNorm和scVI-3D两种新方法，分别用于处理单细胞Hi-C数据中的技术噪声和偏差 | NA | 解决单细胞Hi-C数据中的技术噪声和偏差问题 | 单细胞Hi-C数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞Hi-C | 深度生成模型 | 基因组数据 | NA |
| 73 | 2024-09-30 |
Spatially informed cell-type deconvolution for spatial transcriptomics
2022-09, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-022-01273-7
PMID:35501392
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研究论文 | 本文介绍了一种基于条件自回归的解卷积方法（CARD），用于空间转录组学中的细胞类型解卷积 | CARD方法结合了单细胞RNA测序（scRNA-seq）的细胞类型特异性表达信息与细胞类型组成在组织位置间的相关性，能够提高解卷积的准确性，并能在没有scRNA-seq参考数据的情况下进行解卷积 | NA | 开发一种新的解卷积方法，以提高空间转录组学数据中细胞类型组成的准确性 | 空间转录组学数据中的细胞类型组成和基因表达水平 | 空间转录组学 | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 条件自回归模型 | 基因表达数据 | 四个数据集，包括一个胰腺癌数据集 |
| 74 | 2024-09-30 |
Deciphering spatial domains from spatially resolved transcriptomics with an adaptive graph attention auto-encoder
2022-04-01, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-29439-6
PMID:35365632
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研究论文 | 本文开发了一种名为STAGATE的图注意力自编码器框架，用于从空间转录组学数据中准确识别空间域 | STAGATE通过集成空间信息和基因表达谱，采用注意力机制自适应学习相邻点的相似性，并可选地集成预聚类的基因表达，以更好地表征空间域边界的相似性 | NA | 开发一种新的方法来准确识别空间转录组学数据中的空间域 | 空间转录组学数据中的空间域 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学 | 图注意力自编码器 | 基因表达数据 | 多种空间转录组学数据集，由不同平台生成，具有不同的空间分辨率 |
| 75 | 2024-09-30 |
Recent advances and application of whole genome amplification in molecular diagnosis and medicine
2022-Mar, MedComm
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/mco2.116
PMID:35281794
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综述 | 本文综述了全基因组扩增（WGA）技术在分子诊断和医学中的最新进展和应用 | 介绍了WGA技术在单细胞测序中的应用，并讨论了其在分子诊断和医学中的应用前景和挑战 | 未提及具体的技术局限性 | 综述WGA技术在分子诊断和医学中的应用 | 全基因组扩增技术及其在分子诊断和医学中的应用 | 分子生物学 | NA | 全基因组扩增（WGA） | NA | DNA | 少量DNA样本，特别是单细胞样本 |
| 76 | 2024-09-30 |
Cell specific peripheral immune responses predict survival in critical COVID-19 patients
2022-02-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-28505-3
PMID:35169146
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研究论文 | 研究了外周免疫细胞激活与重症COVID-19患者生存率之间的关系 | 使用单细胞RNA测序和CITE-seq技术，揭示了与重症COVID-19患者生存相关的特定细胞类型转录特征，并利用机器学习预测死亡率 | 需要进一步验证和独立数据集的支持 | 探讨外周免疫细胞激活与重症COVID-19患者生存率的关系，并开发预测模型 | 重症COVID-19患者的免疫细胞和生存率 | 数字病理学 | COVID-19 | 单细胞RNA测序，CITE-seq | 机器学习 | 转录组数据 | 多个重症COVID-19患者样本 |
| 77 | 2024-09-30 |
Comparison and evaluation of statistical error models for scRNA-seq
2022-01-18, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-021-02584-9
PMID:35042561
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研究论文 | 本文比较和评估了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中统计误差模型的性能 | 本文分析了59个scRNA-seq数据集，发现负二项分布模型在处理具有足够测序深度的基因时表现更好，并提出了数据驱动的方法来进行参数估计 | 本文主要集中在统计误差模型的比较和评估，未涉及其他可能影响scRNA-seq数据质量的因素 | 评估不同统计误差模型在scRNA-seq数据中的适用性，并提供建模建议 | scRNA-seq数据中的统计误差模型 | NA | NA | scRNA-seq | 负二项分布模型 | scRNA-seq数据 | 59个scRNA-seq数据集 |
| 78 | 2024-09-28 |
Integrating Single-Cell Transcriptome and Network Analysis to Characterize the Therapeutic Response of Chronic Myeloid Leukemia
2022-Nov-18, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms232214335
PMID:36430822
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研究论文 | 本文通过整合单细胞转录组和网络分析，研究了慢性髓性白血病（CML）对酪氨酸激酶抑制剂（TKI）治疗的反应机制 | 本文首次结合单细胞RNA测序和转录调控网络分析，揭示了CML干细胞对TKI治疗的不同反应机制，并识别了新的治疗反应基因标记 | 本文主要集中在CML干细胞的研究，未涵盖其他类型的白血病细胞 | 研究CML患者对TKI治疗的反应机制，识别新的治疗反应基因标记 | CML干细胞及其对TKI治疗的反应 | 数字病理学 | 白血病 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | CML患者的干细胞样本 |
| 79 | 2024-09-28 |
A strategy to quantify myofibroblast activation on a continuous spectrum
2022-07-18, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-022-16158-7
PMID:35851602
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研究论文 | 本文开发了一种基于显微成像和机器学习方法的策略，用于在体外连续量化肌成纤维细胞的激活状态 | 本文首次提出了一种基于显微成像和机器学习的方法，用于在连续谱上量化肌成纤维细胞的激活状态 | 本文的研究仅限于体外实验，尚未在体内验证该方法的有效性 | 开发一种方法来量化肌成纤维细胞在连续谱上的激活状态 | 肌成纤维细胞的激活状态 | 数字病理学 | NA | 显微成像、机器学习、单细胞RNA测序 | 自监督机器学习 | 图像、转录组数据 | 超过1000个心肌成纤维细胞 |
| 80 | 2024-09-28 |
Deconvolution of the hematopoietic stem cell microenvironment reveals a high degree of specialization and conservation
2022-May-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.104225
PMID:35494238
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研究论文 | 本文开发了一种定制的生物信息学管道，整合了公共和专有的单细胞RNA测序数据，以揭示造血干细胞微环境的复杂性和特异性 | 首次鉴定了14种中间细胞状态和11个分化阶段，提供了迄今为止最全面的鼠类造血干细胞调节微环境描述，并推测了人类和鼠类之间微环境调节的保守特征 | NA | 理解正常和恶性人类造血的调控机制 | 造血干细胞的调节微环境 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |