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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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1901 | 2024-08-08 |
Identification and Characterization of Genes Related to the Prognosis of Hepatocellular Carcinoma Based on Single-Cell Sequencing
2022, Pathology oncology research : POR
DOI:10.3389/pore.2022.1610199
PMID:36091935
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序和大数据分析,筛选与肝细胞癌(HCC)预后相关的基因,并构建了一个预测HCC预后的模型 | 通过单细胞RNA测序和大数据分析,首次构建了一个包含七个关键基因的HCC预后模型,为HCC的临床靶点和生物标志物研究提供了新视角 | NA | 研究HCC的预后相关基因,并构建一个有效的预后预测模型 | 肝细胞癌(HCC)的细胞和基因 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 71,915个细胞,包括34,414个肿瘤细胞,以及371个HCC样本 |
1902 | 2024-08-08 |
Network analysis of hepatocellular carcinoma liquid biopsies augmented by single-cell sequencing data
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.921195
PMID:36092896
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研究论文 | 本研究通过构建基因网络,分析了肝细胞癌患者的细胞外转录组基因网络,并与健康对照组进行比较,同时结合单细胞RNA测序数据,探讨了基因共表达网络分析在肝细胞癌研究中的应用。 | 本研究首次将单细胞RNA测序数据与细胞外RNA网络分析相结合,以细胞类型特异性转录组为背景,深入探讨了肝细胞癌的基因关联网络。 | NA | 旨在通过基因共表达网络分析,揭示肝细胞癌患者的细胞外转录组基因网络特征。 | 肝细胞癌患者的细胞外转录组基因网络。 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 未具体说明样本数量 |
1903 | 2024-08-08 |
Repression of enhancer RNA PHLDA1 promotes tumorigenesis and progression of Ewing sarcoma via decreasing infiltrating T-lymphocytes: A bioinformatic analysis
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.952162
PMID:36092920
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研究论文 | 本研究通过生物信息学分析,探讨了增强子RNA PHLDA1在Ewing肉瘤中的作用,发现其通过减少浸润性T淋巴细胞促进肿瘤发生和发展 | 首次揭示了PHLDA1作为关键调节因子在Ewing肉瘤发生和发展中的作用,并通过Connectivity Map分析筛选出可能靶向Ewing肉瘤的候选化合物 | 研究主要基于数据库分析和生物信息学方法,需要进一步的实验验证 | 探索Ewing肉瘤的分子机制,寻找新的靶向治疗途径 | Ewing肉瘤样本和正常骨样本中的差异表达基因和增强子RNA | 数字病理学 | Ewing肉瘤 | CIBERSORT, GSVA, ssGSEA | NA | RNA序列 | 85个Ewing肉瘤样本和3个正常骨样本 |
1904 | 2024-08-08 |
Urinary single-cell sequencing captures kidney injury and repair processes in human acute kidney injury
2022-12, Kidney international
IF:14.8Q1
DOI:10.1016/j.kint.2022.07.032
PMID:36049643
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研究论文 | 本文通过建立尿液单细胞RNA测序流程,分析了来自32名急性肾损伤患者的42,608个单细胞转录组,揭示了肾脏损伤和修复过程中的细胞和分子动态变化 | 首次通过尿液单细胞测序技术,非侵入性地深入了解急性肾损伤的细胞过程,为靶点识别、亚分类和疾病自然进程及干预监测提供了新机会 | NA | 探索急性肾损伤的细胞和分子动态变化 | 急性肾损伤患者的尿液单细胞转录组 | 数字病理学 | 急性肾损伤 | 单细胞RNA测序(scRNAseq) | NA | 转录组 | 42,608个单细胞转录组,来自32名患者的40份尿液样本 |
1905 | 2024-08-08 |
Single-cell RNA-seq reveals fate determination control of an individual fibre cell initiation in cotton (Gossypium hirsutum)
2022-12, Plant biotechnology journal
IF:10.1Q1
DOI:10.1111/pbi.13918
PMID:36053965
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析了棉花纤维细胞发育过程中的基因表达模式 | 首次通过单细胞RNA测序技术揭示了棉花纤维细胞命运决定的调控机制,并提出了单个纤维细胞早期发育的模型 | NA | 揭示棉花纤维细胞从胚珠表皮起始的调控机制 | 棉花纤维细胞的发育过程 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) | NA | RNA序列 | 14,535个细胞 |
1906 | 2024-08-08 |
Single-cell RNA sequencing reveals intra-tumoral heterogeneity of glioblastoma and a pro-tumor subset of tumor-associated macrophages characterized by EZH2 overexpression
2022-12-01, Biochimica et biophysica acta. Molecular basis of disease
DOI:10.1016/j.bbadis.2022.166534
PMID:36057370
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术揭示了胶质母细胞瘤(GBM)的肿瘤内异质性以及EZH2过表达的肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)的促瘤作用 | 首次发现具有胶质-免疫双重特征的MES2样GBM亚群,并揭示了EZH2在肿瘤微环境中的异质性表达及其在TAMs中的促瘤作用 | NA | 全面解析胶质母细胞瘤的分子景观及其在肿瘤微环境中EZH2的异质性分布和潜在作用 | 胶质母细胞瘤样本和肿瘤相关巨噬细胞 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA | 8名患者的胶质母细胞瘤样本 |
1907 | 2024-08-08 |
Glioma stem cell signature predicts the prognosis and the response to tumor treating fields treatment
2022-12, CNS neuroscience & therapeutics
IF:4.8Q1
DOI:10.1111/cns.13956
PMID:36070228
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和机器学习方法,构建了与胶质瘤干细胞相关的风险评分,并评估了其对预后和肿瘤治疗场治疗的反应的预测价值 | 本研究首次构建了由11个胶质瘤干细胞特异性基因组成的胶质瘤干细胞特征,并验证了其在胶质瘤中的预后价值 | NA | 探索胶质瘤干细胞富集的胶质瘤患者的个性化治疗潜力 | 胶质瘤干细胞及其在胶质瘤复发和化疗放疗抵抗中的作用 | 数字病理学 | 脑瘤 | 单细胞RNA测序 | LASSO和COX回归 | 基因数据 | NA |
1908 | 2024-08-08 |
Plasma CD27, a Surrogate of the Intratumoral CD27-CD70 Interaction, Correlates with Immunotherapy Resistance in Renal Cell Carcinoma
2022-11-14, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-22-0905
PMID:36067339
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研究论文 | 研究探讨了CD27和CD70在透明细胞肾细胞癌中的相互作用及其对免疫治疗抵抗的影响 | 首次证明了sCD27作为T细胞功能障碍的替代标记物,是肾细胞癌免疫治疗抵抗的预测生物标志物 | 研究样本量有限,且仅限于透明细胞肾细胞癌患者 | 探究CD27-CD70相互作用对肾细胞癌免疫治疗抵抗的影响 | 透明细胞肾细胞癌患者的肿瘤组织和血浆中的sCD27水平 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 多重免疫荧光、流式细胞术、单细胞RNA测序 | NA | 组织、血浆 | 25名透明细胞肾细胞癌患者和81名接受免疫治疗的肾细胞癌患者 |
1909 | 2024-08-08 |
Ewing Sarcoma and Osteosarcoma Have Distinct Immune Signatures and Intercellular Communication Networks
2022-11-14, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-22-1471
PMID:36074145
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研究论文 | 本研究通过多重免疫荧光分析和单细胞RNA测序,探讨了尤文肉瘤和骨肉瘤在复发与原发疾病中的免疫浸润特征及细胞间通讯网络 | 首次揭示了尤文肉瘤和骨肉瘤在复发疾病中免疫浸润的增加,并发现了特定的免疫细胞亚群和细胞间通讯机制 | NA | 深入理解骨肉瘤的免疫生物学特性,为未来的免疫治疗提供理论基础 | 尤文肉瘤和骨肉瘤的免疫特征及细胞间通讯网络 | 数字病理学 | 骨肉瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 免疫细胞数据 | 来自配对血液和骨肉瘤肿瘤样本的免疫细胞 |
1910 | 2024-08-08 |
Integrative multi-omics landscape of fluoxetine action across 27 brain regions reveals global increase in energy metabolism and region-specific chromatin remodelling
2022-Nov, Molecular psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1038/s41380-022-01725-1
PMID:36056172
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研究论文 | 本文通过综合多组学分析,研究了氟西汀在27个脑区的基因调控变化,揭示了能量代谢的全球性增加和区域特异性的染色质重塑 | 本文首次全面描述了氟西汀在多个脑区的分子景观,包括基因表达和染色质状态的区域特异性变化,并发现了与人类表型相关的表达变化 | NA | 研究氟西汀在多个脑区的分子机制及其对抑郁症和焦虑症的治疗潜力 | 氟西汀在27个脑区的基因表达和染色质状态变化 | 数字病理学 | 抑郁症 | RNA-seq, H3K27ac ChIP-seq, 单细胞RNA-seq | NA | 基因表达数据, 染色质状态数据 | 310个批量RNA-seq和H3K27ac ChIP-seq数据集, 20个单细胞RNA-seq数据集 |
1911 | 2024-08-08 |
Single cell RNA-sequencing: A powerful yet still challenging technology to study cellular heterogeneity
2022-11, BioEssays : news and reviews in molecular, cellular and developmental biology
IF:3.2Q1
DOI:10.1002/bies.202200084
PMID:36068142
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术在研究细胞异质性中的应用及其挑战 | scRNA-Seq技术提供了高分辨率的细胞程序动态图谱,有助于解答生物学基本问题及其功能和进化,并能探讨罕见细胞群体在疾病进展和治疗抵抗中的作用 | 需要强大的计算流程和可重复的实验协议以促进该技术在基础和临床研究中的广泛接受 | 探讨scRNA-Seq技术在理解复杂疾病如糖尿病、心血管疾病和癌症中的应用 | 单细胞RNA测序技术及其在生物医学研究中的应用 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序(scRNA-Seq) | NA | 转录组数据 | NA |
1912 | 2024-08-08 |
Transcriptomic Features in a Single Extracellular Vesicle via Single-Cell RNA Sequencing
2022-11, Small methods
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/smtd.202200881
PMID:36068167
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研究论文 | 本研究使用10x Genomics平台,对来自人K562和间充质干细胞的单个外泌体中的RNA货物进行了分析 | 首次在单个外泌体水平上提供了高吞吐量的转录组数据,并揭示了外泌体的异质性 | NA | 探索单个外泌体中的转录组特征和异质性 | 人K562和间充质干细胞的单个外泌体 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | CB2算法 | RNA | 来自人K562和间充质干细胞的单个外泌体 |
1913 | 2024-08-08 |
Brainstem noradrenergic neurons: Identifying a hub at the intersection of cognition, motility, and skeletal muscle regulation
2022-11, Acta physiologica (Oxford, England)
DOI:10.1111/apha.13887
PMID:36073023
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研究论文 | 本文探讨了脑干去甲肾上腺素能神经元在认知、运动和骨骼肌调节中的作用及其潜在的遗传和分子机制 | 通过遗传谱系追踪揭示了脑干去甲肾上腺素能神经元的显著异质性,并探讨了其在神经退行性疾病中的潜在作用 | 需要多学科复杂方法来验证假设,包括遗传追踪、特定电路标记、光遗传学和化学遗传学等 | 识别脑干去甲肾上腺素能神经元在认知、运动和骨骼肌调节中的关键节点,并探讨其在衰老和神经退行性疾病中的作用 | 脑干去甲肾上腺素能神经元及其在神经系统中的功能和潜在病理机制 | 神经科学 | 神经退行性疾病 | 遗传谱系追踪、光遗传学、化学遗传学、电生理学、单细胞转录组学和蛋白质组学 | NA | 遗传数据、电生理数据、转录组数据、蛋白质组数据 | 未明确提及具体样本数量 |
1914 | 2024-08-08 |
Genomic Characteristics and Single-Cell Profiles After Immunotherapy in Fumarate Hydratase-Deficient Renal Cell Carcinoma
2022-11-01, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research
IF:10.0Q1
DOI:10.1158/1078-0432.CCR-22-1279
PMID:36074152
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研究论文 | 本研究分析了延胡索酸水合酶缺陷型肾细胞癌(FHRCC)的基因组特征和微环境,以及单细胞水平上免疫检查点抑制剂(ICI)治疗后的异质性反应原因 | 首次在单细胞水平上分析了FHRCC对ICI治疗的异质性反应,并探讨了免疫浸润与治疗反应的关系 | ICI治疗无法逆转进展期疾病患者的CD8+ T细胞耗竭,需要额外的治疗策略 | 分析FHRCC的基因组特征和微环境,以及ICI治疗后的单细胞水平反应 | 延胡索酸水合酶缺陷型肾细胞癌(FHRCC)患者 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 全外显子测序、免疫组化染色分析、单细胞RNA测序 | NA | 基因组数据、单细胞RNA序列数据 | 30名晚期FHRCC患者,4名接受ICI治疗的患者的单细胞RNA测序 |
1915 | 2024-08-08 |
SD2: spatially resolved transcriptomics deconvolution through integration of dropout and spatial information
2022-10-31, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btac605
PMID:36063455
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研究论文 | 本文提出了一种新的空间转录组解卷积方法SD2,通过整合空间信息和考虑dropout特征,提高了组织全景图的分辨率 | SD2方法通过提取基于dropout的基因作为信息特征,并利用图卷积神经网络预测细胞类型组成,显著提高了性能 | NA | 探索细胞间相互作用和人类疾病细胞靶点,提高空间转录组数据的解析度 | 空间转录组数据中的细胞类型组成 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学 | 图卷积神经网络 | 基因表达数据 | 模拟seqFISH+数据集和三个真实世界数据集 |
1916 | 2024-08-08 |
Jag2b-Notch3/1b-mediated neuron-to-glia crosstalk controls retinal gliogenesis
2022-10-06, EMBO reports
IF:6.5Q1
DOI:10.15252/embr.202254922
PMID:36047082
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研究论文 | 本文报道了光感受器细胞衍生的Jag2b在斑马鱼发育中的视网膜中对Notch依赖的Müller胶质细胞(MG)生成的作用 | 揭示了Jag2b与Notch3/Notch1b相互作用介导的神经元与胶质细胞之间的对话,确保了MG的不可逆分化,为发育中的脊椎动物中枢神经系统结构中胶质细胞命运的时间性指定提供了新的机制性见解 | NA | 研究神经元对胶质细胞生成的影响 | 斑马鱼视网膜中的光感受器细胞和Müller胶质细胞 | 神经科学 | NA | 单细胞转录组分析 | NA | 转录组数据 | NA |
1917 | 2024-08-08 |
S100A10 might be a novel prognostic biomarker for head and neck squamous cell carcinoma based on bioinformatics analysis
2022-10, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106000
PMID:36049414
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研究论文 | 本研究通过生物信息学分析探讨了S100A10作为头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)新型预后生物标志物的潜力 | 首次揭示了S100A10在HNSCC中的表达水平与患者总体生存率的关系,并通过单细胞RNA测序分析了其在肿瘤发展中的具体作用 | NA | 探索S100A10作为HNSCC预后生物标志物的可能性及其在肿瘤发展中的作用 | S100A10在HNSCC中的表达及其对患者预后的影响 | 数字病理学 | 头颈部鳞状细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | mRNA表达数据 | 涉及HNSCC患者的mRNA表达水平数据 |
1918 | 2024-08-08 |
The progressive application of single-cell RNA sequencing technology in cardiovascular diseases
2022-Oct, Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie
DOI:10.1016/j.biopha.2022.113604
PMID:36057222
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序技术在心血管疾病研究中的应用及其数据分析过程 | 介绍了单细胞RNA测序技术如何通过高吞吐量分析单细胞,揭示细胞异质性,识别罕见细胞类型,并构建人类心脏细胞图谱 | 讨论了单细胞RNA测序技术的不足,并探讨了其与空间组学技术结合的可能性 | 总结单细胞测序技术在心血管疾病研究中的最新发现,并探讨其未来应用方向 | 心血管疾病及其发病机制中的细胞类型和细胞异质性 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列数据 | 涉及大量单细胞样本 |
1919 | 2024-08-08 |
Intestinal epithelial organoids: regeneration and maintenance of the intestinal epithelium
2022-10, Current opinion in genetics & development
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.gde.2022.101977
PMID:36058061
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研究论文 | 本文综述了肠道上皮类器官在肠道上皮再生和维持中的作用及其在再生疗法中的应用 | 利用单细胞转录组学和表观遗传分析等技术,对肠道上皮细胞类型及其周围间质微环境进行了遗传学特征分析,并结合基因组工程、遗传谱系追踪和组织移植技术,推动了基于类器官的再生疗法的发展 | NA | 探讨肠道上皮自我更新在稳态和再生中的机制,并展望未来类器官医学的发展 | 肠道上皮细胞及其再生和维持机制 | 数字病理学 | 短肠综合征 | 单细胞转录组学、表观遗传分析 | NA | 基因组数据 | NA |
1920 | 2024-08-08 |
DEMOC: a deep embedded multi-omics learning approach for clustering single-cell CITE-seq data
2022-09-20, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbac347
PMID:36047285
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研究论文 | 本文提出了一种新的深度嵌入式多组学聚类模型DEMOC,用于联合聚类CITE-seq数据,能够有效利用转录组和蛋白质组数据的一致性和互补信息 | DEMOC模型能够处理具有不同特征的多组学数据,并在实际CITE-seq数据集上表现优于现有的单组学和多组学聚类方法 | NA | 开发一种新的计算方法,用于更有效地聚类和分析CITE-seq数据 | CITE-seq数据中的细胞类型识别 | 机器学习 | NA | CITE-seq | 深度学习模型 | 多组学数据 | 两个实际CITE-seq数据集和三个scRNA-seq数据集 |