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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
841 | 2024-08-08 |
Characterization of immature ovarian teratomas through single-cell transcriptome
2023, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2023.1131814
PMID:36936909
|
研究论文 | 本研究通过单细胞转录组测序分析了未成熟卵巢畸胎瘤的异质性、进化轨迹和细胞间通讯 | 首次在单细胞水平上揭示了未成熟卵巢畸胎瘤的异质性和进化过程,并探讨了免疫细胞在肿瘤微环境中的作用 | 研究样本量有限,且仅限于未成熟卵巢畸胎瘤 | 探究未成熟卵巢畸胎瘤的单细胞水平特征及其在肿瘤微环境中的作用 | 未成熟卵巢畸胎瘤及其衍生的干细胞系 | 数字病理学 | 恶性生殖细胞肿瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | 共分析了22,153个细胞,来自三个患者样本 |
842 | 2024-08-08 |
Construction of a lipid metabolism-related risk model for hepatocellular carcinoma by single cell and machine learning analysis
2023, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2023.1036562
PMID:36936948
|
研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序和机器学习算法构建了一个与脂质代谢相关基因(LMRGs)有关的风险模型,用于预测肝细胞癌(HCC)患者的预后 | 首次使用单细胞RNA测序和批量RNA测序构建LMRG相关风险评分模型,为HCC患者的预测、预防和个性化医疗提供新策略 | NA | 开发一种新的LMRG预后模型,并研究其在预测、预防和个性化医学中的应用 | 肝细胞癌(HCC)患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | LASSO回归 | RNA测序数据 | 使用TCGA和ICGC数据集中的HCC样本 |
843 | 2024-08-08 |
Identification of genes related to immune enhancement caused by heterologous ChAdOx1-BNT162b2 vaccines in lymphocytes at single-cell resolution with machine learning methods
2023, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2023.1131051
PMID:36936955
|
研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序数据和机器学习方法,分析了异源ChAdOx1-BNT162b2疫苗在淋巴细胞中诱导的免疫增强相关基因 | 首次详细研究了异源疫苗接种策略对不同免疫细胞类型基因表达的影响,并利用多种高级特征选择方法和分类算法构建了计算框架 | NA | 探讨异源ChAdOx1-BNT162b2疫苗接种策略对免疫反应的影响机制 | 异源和同源疫苗接种后的淋巴细胞基因表达差异 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 决策树, 随机森林 | 基因表达数据 | 3654个B细胞, 8212个CD4 T细胞, 5608个CD8 T细胞 |
844 | 2024-08-08 |
Regulation of microglia function by neural stem cells
2023, Frontiers in cellular neuroscience
IF:4.2Q2
DOI:10.3389/fncel.2023.1130205
PMID:36937181
|
综述 | 本文综述了神经干细胞(NPCs)如何通过调节小胶质细胞的生物学功能来发挥免疫调节作用 | 探讨了NPCs在发育、损伤和退化中枢神经系统中调节小胶质细胞命运的作用,并回顾了NPCs特异性介质对小胶质细胞生物学的调节作用 | NA | 探讨NPCs在中枢神经系统再生和修复中的免疫调节作用 | 神经干细胞(NPCs)和小胶质细胞 | NA | NA | 单细胞RNA测序和其他'omics' | NA | NA | NA |
845 | 2024-08-08 |
Hepatocellular carcinoma subtypes based on metabolic pathways reveals potential therapeutic targets
2023, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2023.1086604
PMID:36937389
|
研究论文 | 本研究通过分析肝细胞癌(HCC)患者的单细胞RNA测序数据,识别了基于代谢途径的HCC亚型,并筛选了潜在的治疗靶点 | 首次基于代谢途径对HCC细胞进行亚型分类,并揭示了与免疫抑制微环境相关的代谢亚型 | NA | 研究HCC的代谢异质性及其与治疗结果的关系 | HCC患者的肝细胞癌组织及其代谢特征 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 48名HCC患者和14名健康对照 |
846 | 2024-08-08 |
Identification of anoikis-related molecular patterns to define tumor microenvironment and predict immunotherapy response and prognosis in soft-tissue sarcoma
2023, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2023.1136184
PMID:36937870
|
研究论文 | 本研究通过分析34个与细胞凋亡相关的基因在软组织肉瘤中的表达模式,揭示了其在肿瘤微环境中的作用及对免疫治疗反应和预后的预测价值 | 本研究首次建立了基于细胞凋亡相关基因的评分系统,用于预测软组织肉瘤患者的预后和免疫治疗反应 | NA | 探究细胞凋亡在软组织肉瘤中的分子机制及其对免疫治疗反应和预后的影响 | 软组织肉瘤患者的细胞凋亡相关基因表达及临床特征 | 数字病理学 | 软组织肉瘤 | 基因组和转录组分析 | 无监督共识聚类分析 | 基因表达数据 | 34个细胞凋亡相关基因在泛癌和软组织肉瘤患者中的分析 |
847 | 2024-08-08 |
ScRNA-seq revealed targeting regulator of G protein signaling 1 to mediate regulatory T cells in Hepatocellular carcinoma
2023, Cancer biomarkers : section A of Disease markers
IF:2.2Q3
DOI:10.3233/CBM-220226
PMID:36938729
|
research paper | 本研究通过单细胞RNA测序技术,分析了调节性T细胞在肝细胞癌中的基因表达,特别是RGS1基因的作用 | 首次揭示了RGS1在调节性T细胞中的高表达与肝细胞癌患者不良预后相关,并可能通过CXCR4信号通路调节Treg功能 | NA | 旨在识别用于靶向调节性T细胞以改善肝细胞癌治疗效果的基因 | 调节性T细胞在肝细胞癌中的基因表达 | digital pathology | 肝细胞癌 | scRNA-seq | NA | RNA | 两个独立的公共scRNA-seq数据集 |
848 | 2024-08-08 |
scAnnotate: an automated cell-type annotation tool for single-cell RNA-sequencing data
2023, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbad030
PMID:36949780
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为scAnnotate的自动化细胞类型注释工具,该工具利用单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据中的dropout信息进行细胞类型区分 | scAnnotate是首个明确利用dropout信息进行细胞注释的方法,通过混合模型描述每个基因的边际分布,并结合集成机器学习方法进行细胞类型注释 | NA | 开发一种能够充分利用scRNA-seq数据中dropout信息的自动化细胞类型注释工具 | scRNA-seq数据中的细胞类型 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 混合模型 | 基因表达数据 | 14个真实的scRNA-seq数据集 |
849 | 2024-08-08 |
Prognostic and immunological characteristics of CDK1 in lung adenocarcinoma: A systematic analysis
2023, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2023.1128443
PMID:36950551
|
研究论文 | 本文系统分析了CDK1在肺腺癌中的预后和免疫学特征 | 首次全面评估了26种CDKs在肺腺癌中的表达谱和预后特征,并深入探讨了CDK1与临床特征及肿瘤免疫微环境因素的关系 | NA | 阐明CDKs在肺腺癌中的临床意义及其与肿瘤免疫微环境的相互作用 | CDK1在肺腺癌中的表达、预后特征及其与免疫微环境的关系 | 数字病理学 | 肺腺癌 | RNA表达、体细胞突变、拷贝数变异和单细胞RNA测序 | NA | RNA数据 | 涉及多个公共数据集中的样本 |
850 | 2024-08-05 |
Self-synchronization of reinjected droplets for high-efficiency droplet pairing and merging
2023, Microsystems & nanoengineering
IF:7.3Q1
DOI:10.1038/s41378-023-00502-6
PMID:36910256
|
研究论文 | 本文开发了一种微流体设计,实现了再注入液滴的自我同步。 | 创新之处在于通过阻塞T形接头的液滴提高流体阻力,实现液滴的自动配对。 | 在频率不匹配达到10%时,尽管同步效率达到100%,但在液滴大小不均和流速波动的情况仍然可能存在局限。 | 研究高效液滴配对与合并技术。 | 研究对象为再注入的液滴及其在电场下的合并能力。 | 数字病理学 | NA | 微流体技术 | NA | 液滴 | 多组(具体数量未说明),包含酶/底物,单细胞和单颗粒 |
851 | 2024-08-05 |
KLF5 inhibition potentiates anti-PD1 efficacy by enhancing CD8+ T-cell-dependent antitumor immunity
2023, Theranostics
IF:12.4Q1
DOI:10.7150/thno.82182
PMID:36923542
|
研究论文 | 本文探讨了KLF5抑制如何通过增强CD8+ T细胞依赖的抗肿瘤免疫来增强抗PD1疗效 | 发现了KLF5介导的免疫抑制的新机制,并确定了靶向KLF5/COX2/PGE2轴作为关键的免疫治疗敏感化因子 | 研究主要在小鼠模型中进行,临床应用尚待进一步验证 | 探究KLF5在肿瘤免疫逃逸中的作用及其作为潜在治疗靶点的可行性 | 使用KLF5缺失/过表达肿瘤细胞移植的小鼠模型 | 数字病理学 | NA | RNA测序, 免疫组化, 西方印迹, 实时PCR, ELISA, 胶体光谱法, 染色质免疫沉淀, 流式细胞术 | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | 在小鼠模型中使用了不同的肿瘤细胞系 |
852 | 2024-08-05 |
Nidogen-2 (NID2) is a Key Factor in Collagen Causing Poor Response to Immunotherapy in Melanoma
2023, Pharmacogenomics and personalized medicine
DOI:10.2147/PGPM.S399886
PMID:36908806
|
研究论文 | 本研究探讨了Nidogen-2(NID2)在黑色素瘤免疫治疗反应差的关键作用。 | 本研究首次将NID2与黑色素瘤的胶原表型相联系,并阐明了其在肿瘤微环境中限制CD8+ T细胞接近肿瘤细胞的作用。 | 研究主要基于公共数据库的基因表达数据,可能缺乏临床样本的广泛验证。 | 揭示胶原如何影响黑色素瘤患者对免疫治疗的反应。 | 黑色素瘤患者的胶原表现及其与免疫治疗反应的关系。 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 单细胞测序、第二代测序 | NA | 基因表达数据 | 从公共数据库中合成的数据,包括来自GEO和TCGA的数据集 |
853 | 2024-08-08 |
Dissection of tumor antigens and immune landscape in clear cell renal cell carcinoma: Preconditions for development and precision medicine of mRNA vaccine
2023-01, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023100
PMID:36899527
|
研究论文 | 本研究旨在识别透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的潜在肿瘤抗原,并确定其免疫亚型,以指导mRNA疫苗的开发和精准医疗 | 本研究首次在ccRCC中探讨了mRNA疫苗的潜在肿瘤抗原LRP2,并分析了其与抗原呈递细胞的浸润关系 | 研究主要基于TCGA数据库和cBioPortal网站的数据,可能存在样本选择偏倚和数据解读的局限性 | 识别ccRCC的潜在肿瘤抗原并确定其免疫亚型,以开发针对性的mRNA疫苗 | 透明细胞肾细胞癌(ccRCC)及其肿瘤抗原和免疫亚型 | 数字病理学 | 肾癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因组数据 | 使用了来自TCGA数据库的基因组和临床数据,具体样本数量未明确 |
854 | 2024-08-08 |
Identification of immune subtypes of melanoma based on single-cell and bulk RNA sequencing data
2023-01, Mathematical biosciences and engineering : MBE
DOI:10.3934/mbe.2023138
PMID:36899565
|
研究论文 | 本研究利用单细胞和批量RNA测序数据,评估和分析了黑色素瘤样本中免疫细胞的丰度,并构建了一个高预测价值的免疫细胞风险评分模型,用于识别黑色素瘤患者的免疫特征 | 本研究首次结合单细胞和批量RNA测序数据,构建了一个基于免疫细胞的预测模型,并识别了五个潜在的治疗靶点 | NA | 研究黑色素瘤的免疫亚型及其预测价值 | 黑色素瘤样本中的免疫细胞及其在疾病预后中的作用 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 单细胞RNA测序 | LASSO-Cox回归分析 | RNA测序数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 |
855 | 2024-08-08 |
Phenotypes and Functions of Human Dendritic Cell Subsets in the Tumor Microenvironment
2023, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-2938-3_2
PMID:36905506
|
综述 | 本文综述了人类树突状细胞亚型在肿瘤微环境中的表型、功能及定位 | 利用流式细胞术、免疫荧光技术以及单细胞RNA测序和成像质谱细胞术等高输出技术来研究树突状细胞亚型 | NA | 探讨树突状细胞亚型在肿瘤微环境中的作用 | 人类树突状细胞亚型的表型、功能及在肿瘤微环境中的定位 | 免疫学 | 肿瘤 | 单细胞RNA测序, 成像质谱细胞术 | NA | 细胞 | NA |
856 | 2024-08-08 |
Harnessing Single-Cell RNA Sequencing to Identify Dendritic Cell Types, Characterize Their Biological States, and Infer Their Activation Trajectory
2023, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-2938-3_22
PMID:36905526
|
研究论文 | 本文利用单细胞RNA测序技术(scRNAseq)来识别树突状细胞类型,描述其生物学状态,并推断其激活轨迹 | 本文提供了一个scRNAseq分析流程,并附带了一个完整的GitHub教程,旨在帮助实验室和生物信息学研究人员利用scRNAseq数据解析树突状细胞或其他细胞类型的生物学特性 | 对于新用户来说,选择合适的分析策略和计算工具可能具有挑战性,且需要特定的、稳健的和可行的策略来注释细胞类型和激活状态 | 更好地理解树突状细胞生物学并将其应用于临床,确定哪些树突状细胞类型和激活状态组合介导哪些功能以及如何介导 | 树突状细胞的类型、功能和调控,以及其生理激活状态 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNAseq) | NA | RNA序列 | 从正常或肿瘤携带的小鼠肺部分离的单核吞噬细胞的公共数据集 |
857 | 2024-08-08 |
Characterization of Developmental Trajectories of Dendritic Cell Hematopoiesis Through Single-Cell RNA Sequencing Methods
2023, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-2938-3_23
PMID:36905527
|
研究论文 | 本文介绍了使用单细胞RNA测序技术处理小鼠骨髓以追踪树突状细胞分化轨迹的工作流程 | 本文提供了一个起点,帮助初入树突状细胞发育和细胞发展轨迹分析领域的研究人员 | NA | 追踪树突状细胞的分化轨迹 | 小鼠骨髓中的树突状细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列 | NA |
858 | 2024-08-08 |
Upregulation of APOC1 Promotes Colorectal Cancer Progression and Serves as a Potential Therapeutic Target Based on Bioinformatics Analysis
2023, Journal of oncology
DOI:10.1155/2023/2611105
PMID:36908705
|
研究论文 | 本研究通过生物信息学分析探讨了APOC1基因在结直肠癌(CRC)中的表达模式及其生物学功能,并评估了其在CRC发展中的作用。 | 本研究首次通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)揭示了APOC1在CRC组织中的肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)中过表达,并通过体外敲低方法验证了APOC1抑制对CRC细胞生长和迁移的影响。 | 研究主要集中在体外实验,未来需要进一步的体内实验来验证APOC1作为治疗靶点的有效性。 | 研究APOC1基因在结直肠癌中的表达及其对疾病进展的影响,并探索其作为潜在治疗靶点的可能性。 | APOC1基因在结直肠癌中的表达及其与疾病进展的关系。 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 包括结直肠癌组织、周围正常结直肠组织、肝转移癌组织和正常肝组织。 |
859 | 2024-08-08 |
A novel prognostic scoring model based on copper homeostasis and cuproptosis which indicates changes in tumor microenvironment and affects treatment response
2023, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2023.1101749
PMID:36909185
|
研究论文 | 本文构建了一个基于铜稳态和铜死亡的预后评分模型,用于预测肿瘤微环境的变化并辅助选择肝细胞癌患者的治疗策略 | 首次结合铜稳态和铜死亡,展示了铜相关生物过程在肝细胞癌中的总体潜在风险 | NA | 构建一个预后评分系统,预测肿瘤微环境的变化并辅助选择治疗策略 | 肝细胞癌患者的肿瘤微环境和治疗反应 | 数字病理学 | 肝癌 | LASSO和多元Cox回归分析,单细胞RNA测序,实时qPCR | NA | 基因表达数据 | 21名肝细胞癌患者及其邻近正常组织 |
860 | 2024-08-08 |
Diversity of arterial cell and phenotypic heterogeneity induced by high-fat and high-cholesterol diet
2023, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2023.971091
PMID:36910156
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序技术,分析了高脂高胆固醇饮食对Apoe小鼠主动脉弓细胞类型和表型异质性的影响 | 首次利用单细胞RNA测序技术详细描绘了高脂高胆固醇饮食诱导的主动脉弓细胞转录组图谱,揭示了细胞异质性 | 研究仅限于Apoe小鼠模型,且样本量相对较小 | 探究高脂高胆固醇饮食对主动脉弓细胞类型和表型异质性的影响 | Apoe小鼠的主动脉弓细胞 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 控制组5,416个细胞,高脂高胆固醇饮食组2,739个细胞 |