单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 5353 篇文献，本页显示第 2121 - 2140 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 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2121 | 2024-08-07 |
HIV Infection Elicits Differential Transcriptomic Remodeling in CD4+ T Cells with Variable Proliferative Responses to the T Cell Receptor Stimulus
2023-Mar-24, Pathogens (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/pathogens12040511
PMID:37111397
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研究论文 | 研究了HIV感染初期在不同增殖反应的CD4+ T细胞中引起的转录组重塑 | 识别了HIV感染初期在不同增殖状态细胞中引起的转录变化，这些变化可能与潜伏感染细胞的标记物一致 | 研究仅限于特定细胞类型和感染初期的转录变化，未涵盖整个潜伏库 | 为了更好地理解潜伏建立前的细胞环境，研究HIV感染初期在不同增殖反应的CD4+ T细胞中引起的转录组重塑 | CD4+ T细胞在HIV感染初期的转录组变化 | 数字病理学 | HIV感染 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 不同增殖状态的CD4+ T细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 2122 | 2024-08-05 |
Comparative analysis between single-cell RNA-seq and single-molecule RNA FISH indicates that the pyrimidine nucleobase idoxuridine (IdU) globally amplifies transcriptional noise
2023-Mar-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.03.14.532632
PMID:36993609
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研究论文 | 这篇文章比较了单细胞RNA测序和单分子RNA FISH，表明嘧啶核苷酸类似物IdU可全局放大转录噪声 | 研究表明IdU作为全局穿透性的噪声增强分子，能够推动对转录噪声生理影响的研究 | 单细胞RNA测序的技术缺陷可能掩盖IdU诱导的转录噪声放大的结果 | 量化IdU诱导噪声放大在全局与部分渗透性之间的差异 | 对来自全转录组的多个基因进行的RNA噪声量化 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 和单分子RNA FISH (smFISH) | NA | RNA数据 | 大约90%的基因 | NA | NA | NA | NA |
| 2123 | 2024-08-07 |
Establishment of an Inactivation Method for Ebola Virus and SARS-CoV-2 Suitable for Downstream Sequencing of Low Cell Numbers
2023-Feb-17, Pathogens (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/pathogens12020342
PMID:36839614
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research paper | 本文介绍了一种适用于低细胞数量下游测序的埃博拉病毒和SARS-CoV-2灭活方法 | 开发了一种使用TCL缓冲液和热处理的方法，能够有效灭活埃博拉病毒和SARS-CoV-2，同时保持RNA质量和下游测序结果 | NA | 研究适用于高生物安全级别实验室的病毒灭活方法，以便进行下游测序分析 | 埃博拉病毒和SARS-CoV-2 | NA | NA | scRNA-seq | NA | RNA | 低细胞数量 | NA | NA | NA | NA |
| 2124 | 2024-08-05 |
Systematic analysis of apoptosis-related genes in the prognosis of lung squamous cell carcinoma: a combined single-cell RNA sequencing study
2023-Dec-30, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-23-1712
PMID:38249925
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研究论文 | 本研究分析了与肺鳞状细胞癌预后相关的凋亡相关基因。 | 构建了一个基于凋亡相关基因的预后风险模型，并通过单细胞RNA测序提供了肿瘤发展新见解。 | 未提及研究的局限性 | 探讨凋亡相关基因在肺鳞状细胞癌预后中的价值。 | 与肺鳞状细胞癌相关的凋亡相关基因。 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA测序 | Cox回归模型 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2125 | 2024-08-07 |
A novel role of TGFBI in macrophage polarization and macrophage-induced pancreatic cancer growth and therapeutic resistance
2023-12-01, Cancer letters
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.canlet.2023.216457
PMID:37865162
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研究论文 | 本研究探讨了TGFBI在巨噬细胞极化和巨噬细胞诱导的胰腺癌生长及治疗抵抗中的新作用 | 首次发现TGFBI作为肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）产生的因子，在胰腺癌中发挥关键作用，并通过单细胞RNA测序技术验证了其功能 | NA | 揭示TGFBI在胰腺癌发展中的作用，并探索其作为治疗靶点的可能性 | TGFBI在巨噬细胞极化和胰腺癌生长中的作用 | NA | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 使用siRNA和Cre-Lox策略在体外和体内进行了实验 | NA | NA | NA | NA |
| 2126 | 2024-08-05 |
Cell composition inference and identification of layer-specific spatial transcriptional profiles with POLARIS
2023-03, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.add9818
PMID:36857450
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研究论文 | 本文介绍了一种称为POLARIS的空间转录组学分析方法 | POLARIS方法能够进行细胞类型去卷积，并能从组织学图像推断细胞组成及鉴定层特异性差异表达基因 | 该方法的应用仍依赖于高质量的组织学图像数据 | 研究空间转录组学技术在健康和疾病相关关键生物过程中的应用 | 四种组织的细胞组成和差异表达基因 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | NA | 组织学图像 | 四种组织样本 | NA | NA | NA | NA |
| 2127 | 2024-08-05 |
Identification of diagnostic molecules and potential traditional Chinese medicine components for Alzheimer's disease by single cell RNA sequencing combined with a systematic framework for network pharmacology
2023, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2023.1335512
PMID:38249960
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研究论文 | 本研究结合单细胞RNA测序和网络药理学框架，发现与阿尔茨海默病相关的关键基因和潜在的传统中药成分 | 创新点在于整合单细胞RNA测序与网络药理学，以识别潜在的治疗阿尔茨海默病的传统中药成分 | 研究可能受限于数据集的多样性和样本规模，影响结果的普适性 | 研究旨在探索与阿尔茨海默病相关的分子以及中药成分的潜在治疗作用 | 研究对象包括与阿尔茨海默病相关的基因和传统中药成分 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因组数据 | 使用了多种样本的数据集，具体样本数量不详 | NA | NA | NA | NA |
| 2128 | 2024-08-05 |
Multi-omics analysis in developmental bone biology
2023-Dec, The Japanese dental science review
DOI:10.1016/j.jdsr.2023.10.006
PMID:38022387
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研究论文 | 本文探讨了单细胞组学和多组学在骨生物学中的应用，揭示了骨细胞的多样性和动态过程 | 发现了新的骨骼干细胞亚型，并通过单细胞多组学提供了对细胞未来状态及其分化潜力的预测 | 需要通过组织学方法进行体内验证以解释计算预测 | 研究骨生物学中细胞的分化及其在骨生长和再生中的作用 | 骨骼干细胞及其在复杂组织结构中的动态交互 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | 基因表达，染色质可及性 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2129 | 2024-08-05 |
THItoGene: a deep learning method for predicting spatial transcriptomics from histological images
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad464
PMID:38145948
|
研究论文 | THItoGene是一种深度学习方法，用于从组织学图像预测空间转录组信息 | 该文章创新性地引入了动态卷积和胶囊网络的混合神经网络，以适应性地感知组织学图像中的潜在分子信号 | 当前方法在提取病理图像的深层信息方面存在不足 | 研究旨在通过人工智能提供一种经济实惠的方式预测空间基因表达 | 研究对象为人类乳腺癌和鳞状细胞癌的数据集 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 人工智能，深度学习 | 混合神经网络 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2130 | 2024-08-05 |
Advancing single-cell RNA-seq data analysis through the fusion of multi-layer perceptron and graph neural network
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad481
PMID:38171931
|
研究论文 | 本文提出了一种名为scMPN的新方法，结合多层感知器和图神经网络来分析单细胞RNA测序数据。 | 该方法通过整合多层感知器和图神经网络，包括注意力网络，提升了基因插补和细胞聚类的任务效果 | 尚未提及该方法在不同类型单细胞数据中的通用性和适应性 | 提升单细胞RNA测序数据的分析效率和准确性 | 单细胞RNA测序数据以及其在基因插补和细胞聚类中的应用 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 多层感知器和图神经网络 | 基因表达数据 | 四个具有金标准细胞标签的数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2131 | 2024-08-07 |
Identifying phenotype-associated subpopulations through LP_SGL
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad424
PMID:38008419
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研究论文 | 本文提出了一种名为LP_SGL的方法，通过整合单细胞RNA测序、批量表达和批量表型数据，结合细胞群结构来识别与表型相关的亚群 | LP_SGL方法考虑了细胞间相互作用导致的分组效应，提高了模型鲁棒性，并能更有效地识别癌症细胞、T细胞和肿瘤相关细胞 | NA | 开发一种新的工具来识别与疾病相关的细胞亚群 | 单细胞RNA测序数据中的细胞亚群 | 数字病理学 | 肺癌, 黑色素瘤, 肝癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 涉及肺癌、黑色素瘤和肝癌的数据集，具体样本数量未详述 | NA | NA | NA | NA |
| 2132 | 2024-08-07 |
Clustering malignant cell states using universally variable genes
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad460
PMID:38084922
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研究论文 | 本文介绍了一种通过识别普遍变异基因（UVGs）来减少样本特异性聚类，从而在恶性细胞中识别潜在分子特征的新方法 | 提出了一种新的方法，通过标准化基因表达变异来识别普遍变异基因（UVGs），以减少样本特异性聚类的形成，并更好地检测与不同恶性细胞状态相对应的聚类 | NA | 旨在解决单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析中样本特异性基因组改变导致的患者特异性聚类难以解释的问题 | 恶性细胞的异质性 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2133 | 2024-08-07 |
Model-based evaluation of spatiotemporal data reduction methods with unknown ground truth through optimal visualization and interpretability metrics
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad455
PMID:38113074
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研究论文 | 本文提出了一种名为MIBCOVIS的框架，用于评估和优化时空数据缩减方法，通过集成多种鲁棒性指标来增强高维数据的视觉呈现和可解释性，无需依赖真实数据。 | MIBCOVIS框架通过集成五种鲁棒性指标，包括一种新的基于时间顺序的马尔可夫结构指标，以及采用半监督层次贝叶斯模型，不依赖真实数据来评估方法的准确性。 | 文章未明确提及现有研究的局限性。 | 优化和基准测试动态或空间可视化和解释（DSVI）的数据缩减方法。 | 研究对象包括四种不同的动态和空间生物过程，通过三种单细胞数据模式（CyTOF、scRNA-seq和CODEX）捕获。 | 计算机视觉 | NA | 单细胞数据分析 | 半监督层次贝叶斯模型 | 单细胞数据 | 涉及三种单细胞数据模式，具体样本数量未明确提及。 | NA | NA | NA | NA |
| 2134 | 2024-08-07 |
CAKE: a flexible self-supervised framework for enhancing cell visualization, clustering and rare cell identification
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad475
PMID:38145950
|
研究论文 | 本研究开发了一种名为CAKE的新型自监督聚类方法，用于增强细胞可视化、聚类和稀有细胞识别 | CAKE方法包括一个对比学习模型和一个混合邻域增强技术，用于细胞表示学习，以及一个自知识蒸馏模型，用于聚类结果的细化，提供了更浓缩和聚类友好的细胞表示 | NA | 提高细胞异质性分析中的聚类性能和鲁棒性 | 单细胞RNA测序数据中的细胞异质性 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 对比学习模型 | RNA测序数据 | 多个真实单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2135 | 2024-08-07 |
A critical assessment of clustering algorithms to improve cell clustering and identification in single-cell transcriptome study
2023-11-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad497
PMID:38168839
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研究论文 | 本文对七种先进的细胞聚类算法进行了关键评估，以提高单细胞转录组研究中的细胞聚类和识别 | 首次系统评估了多种单细胞RNA测序数据的聚类算法，并比较了它们在细胞类型识别和捕获细胞异质性方面的性能 | 研究中提到的某些算法在不同数据集上的性能表现不一，表明其对特定数据集特征的敏感性 | 评估和比较不同聚类算法在单细胞转录组数据分析中的性能 | 七种先进的聚类算法，包括四种基于深度学习的算法和常用的Seurat、CosTaL及SC3 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 深度学习 | 转录组数据 | 涉及10个不同的scRNA-seq基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 2136 | 2024-08-05 |
Single-Cell RNA-Seq Reveals LRRC75A-Expressing Cell Population Involved in VEGF Secretion of Multipotent Mesenchymal Stromal/Stem Cells Under Ischemia
2023-06-15, Stem cells translational medicine
IF:5.4Q1
DOI:10.1093/stcltm/szad029
PMID:37263619
|
研究论文 | 本研究揭示了在缺血条件下与VEGF分泌相关的LRRC75A表达细胞群。 | 通过单细胞RNA测序分析，识别出功能性细胞亚群体，并确定LRRC75A在VEGF分泌中的调控作用。 | 研究集中于特定的骨髓源性间充质干细胞，结果可能不适用于其他类型的间充质干细胞。 | 识别功能性细胞亚群体以预测骨髓源性间充质干细胞的血管生成治疗效能。 | 研究对象为从11名供体来源的骨髓源性间充质干细胞（BM-MSC）系。 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 细胞 | 11个供体来源的BM-MSC细胞系 | NA | NA | NA | NA |
| 2137 | 2024-08-05 |
Angiocrine Signaling in Sinusoidal Health and Disease
2023-08, Seminars in liver disease
IF:4.3Q1
DOI:10.1055/a-2128-5907
PMID:37442155
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综述 | 本文总结了血管信号在健康和疾病中的作用 | 文章总结了不同情况下LSEC亚群的作用及其空间转录组学研究 | NA | 阐明血管信号在肝脏健康和疾病中的作用 | 肝窦内皮细胞及其在肝脏中与其他细胞的相互作用 | 数字病理学 | NA | 单细胞和空间转录组学 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2138 | 2024-08-07 |
Stromal-induced epithelial-mesenchymal transition induces targetable drug resistance in acute lymphoblastic leukemia
2023-07-25, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2023.112804
PMID:37453060
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研究论文 | 本文研究了骨髓微环境通过与骨髓龛相互作用在急性淋巴细胞白血病中驱动药物抗性的机制 | 发现急性淋巴细胞白血病细胞与间充质干细胞通过整合素β1相互作用，诱导类似上皮-间质转化的程序，导致药物抗性和增强生存 | NA | 探讨骨髓微环境在急性淋巴细胞白血病中诱导药物抗性的机制，并寻找潜在的治疗方法 | 急性淋巴细胞白血病细胞与间充质干细胞的相互作用 | NA | 急性淋巴细胞白血病 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2139 | 2024-08-07 |
Network-based analysis identifies key regulatory transcription factors involved in skin aging
2023-07, Experimental gerontology
IF:3.3Q2
DOI:10.1016/j.exger.2023.112202
PMID:37178875
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研究论文 | 本研究通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术，探讨了犬类皮肤老化的转录调控机制，并验证了人类皮肤老化中的相关基因表达变化。 | 本研究首次在犬类皮肤老化中应用WGCNA和scRNA-seq技术，揭示了皮肤老化过程中的关键转录因子及其调控网络。 | 研究主要集中在犬类和人类皮肤老化，未来研究可扩展到其他物种以验证结果的普遍性。 | 探讨皮肤老化的转录调控机制，并寻找潜在的干预靶点。 | 犬类和人类皮肤老化过程中的基因表达变化及转录因子调控。 | 生物信息学 | 皮肤老化 | 加权基因共表达网络分析（WGCNA），单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 2140 | 2024-08-07 |
Dissecting cellular heterogeneity and intercellular communication in cholangiocarcinoma: implications for individualized therapeutic strategies
2023, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2023.1241834
PMID:38239853
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术探讨胆管癌中的细胞异质性和细胞间通讯，并分析了细胞类型、基因富集通路及细胞间通讯网络，为个性化治疗策略提供依据 | 首次通过单细胞RNA测序和CellChat分析揭示胆管癌中细胞异质性和细胞间通讯的复杂性，并发现肿瘤微环境中成纤维细胞的关键作用及T细胞的新克隆型 | 研究样本仅来自两名患者，可能影响结果的普遍性 | 揭示胆管癌的细胞异质性和细胞间通讯，为开发有效治疗策略提供依据 | 胆管癌及其邻近正常组织的细胞异质性和细胞间通讯 | 数字病理学 | 胆管癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | RNA | 两名患者的胆管癌及邻近正常组织 | NA | NA | NA | NA |