单细胞与空转测序相关文章

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
181	2025-02-07	Transcription factor KLF2 is associated with the dysfunctional status of NK cells and the prognosis of pediatric B-ALL patients 2024, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2024.1456004 PMID:39906661	研究论文	本研究探讨了转录因子KLF2与NK细胞功能失调状态及儿童B-ALL患者预后的关系	首次在单细胞水平上揭示了B-ALL患者骨髓微环境中NK细胞的分子遗传学特征，并发现KLF2在NK细胞中的表达与B-ALL患者的不良预后相关	样本量相对较小，且仅针对儿童B-ALL患者，未涵盖其他类型的白血病	研究B-ALL患者骨髓微环境中NK细胞的分子遗传学特征及其功能抑制机制	43名健康志愿者和104名儿童B-ALL患者的外周血样本，以及139名B-ALL患者的骨髓样本	分子遗传学	B细胞急性淋巴细胞白血病（B-ALL）	单细胞RNA测序（scRNAseq）	无监督聚类	RNA测序数据	147名样本（43名健康志愿者和104名儿童B-ALL患者），以及139名B-ALL患者的骨髓样本
182	2025-02-06	COL6A3 enhances the osteogenic differentiation potential of BMSCs by promoting mitophagy in the osteoporotic microenvironment 2024-Jan-25, Molecular biology reports IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11033-023-08918-z PMID:38270688	研究论文	本研究探讨了COL6A3基因在骨质疏松微环境中通过促进线粒体自噬增强骨髓间充质干细胞（BMSCs）成骨分化潜力的机制	首次揭示了COL6A3基因通过促进线粒体自噬来增强BMSCs在骨质疏松微环境中的成骨分化能力，为骨质疏松的干细胞治疗提供了新的策略	研究主要基于体外实验，未进行体内验证，且未探讨COL6A3在其他疾病模型中的作用	探讨COL6A3基因在骨质疏松微环境中对BMSCs成骨分化的影响及其机制	骨髓间充质干细胞（BMSCs）	细胞生物学	骨质疏松	单细胞测序、Western blotting、免疫荧光、TUNEL检测、JC-1染色	NA	基因表达数据、蛋白质数据、细胞图像数据	未明确说明具体样本数量，但涉及BMSCs的体外实验
183	2025-02-05	scEVOLVE: cell-type incremental annotation without forgetting for single-cell RNA-seq data 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae039 PMID:38366803	研究论文	本文提出了一种名为scEVOLVE的新方法，用于单细胞RNA测序数据的细胞类型增量注释，旨在解决现有方法在持续知识获取方面的限制	首次提出并制定了一个端到端的算法框架，用于解决细胞类型增量注释这一新任务，通过对比样本回放和分区置信度最大化原则，有效缓解了灾难性遗忘问题	数据流样本只能观察一次，可能导致灾难性遗忘	开发一种能够持续增强细胞类型知识的增量注释方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	深度学习	单细胞RNA测序数据	NA
184	2025-02-05	Adjustment of scRNA-seq data to improve cell-type decomposition of spatial transcriptomics 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae063 PMID:38426323	研究论文	本文开发了一种基于实例的迁移学习框架，用于调整单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，以改善空间转录组学（ST）数据的细胞类型分解	提出了一种新的基于实例的迁移学习框架，用于调整scRNA-seq数据以匹配ST数据的细胞类型特异性基因表达，从而减少分布差异并提高细胞类型分解的准确性	未提及具体局限性	改善空间转录组学数据的细胞类型分解	单细胞RNA测序数据和空间转录组学数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学（ST）	迁移学习框架	基因表达数据	模拟和真实数据集
185	2025-02-05	Species-agnostic transfer learning for cross-species transcriptomics data integration without gene orthology 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae004 PMID:38305455	研究论文	本文提出了一种新的物种无关的迁移学习方法，用于跨物种转录组数据的整合，无需依赖基因同源信息	提出了一种不依赖基因同源信息的跨物种知识转移方法，通过异质域适应的方式整合不同物种的数据，并识别潜在空间中影响最大的基因的功能注释	NA	解决跨物种转录组数据整合中的信息丢失问题，实现无需基因同源信息的跨物种知识转移	小鼠、斑马鱼等模型生物与人类的转录组数据	生物信息学	NA	单细胞测序	迁移学习	转录组数据	四个不同的单细胞测序数据集
186	2025-02-05	BiGATAE: a bipartite graph attention auto-encoder enhancing spatial domain identification from single-slice to multi-slices 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae045 PMID:38385877	研究论文	本文介绍了一种名为BiGATAE的双分图注意力自编码器，用于从单切片到多切片增强空间转录组数据中的空间域识别	BiGATAE通过利用相邻组织切片的基因表达信息，扩展了现有单切片分析方法的适用性，使其能够进行多切片聚类	NA	提高空间转录组数据中空间域识别的准确性和适用性	空间转录组数据	生物信息学	NA	空间转录组技术	双分图注意力自编码器（BiGATAE）	基因表达数据	三个不同的数据集
187	2025-02-05	Continually adapting pre-trained language model to universal annotation of single-cell RNA-seq data 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae047 PMID:38388681	研究论文	本文提出了一种名为CANAL的通用细胞类型注释工具，通过持续微调预训练语言模型来适应新出现的单细胞RNA测序数据	CANAL工具结合了持续学习和预训练语言模型，解决了现有工具无法从新数据中扩展知识的问题，并有效缓解了灾难性遗忘的困境	NA	开发一种能够持续适应新数据的单细胞RNA测序数据细胞类型注释工具	单细胞RNA测序数据	自然语言处理	NA	单细胞RNA测序	预训练语言模型	RNA测序数据	NA
188	2025-02-05	scMMT: a multi-use deep learning approach for cell annotation, protein prediction and embedding in single-cell RNA-seq data 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad523 PMID:38300515	研究论文	本文介绍了一种名为scMMT的深度学习方法，用于单细胞RNA测序数据中的细胞注释、蛋白质预测和嵌入	提出了一种新的特征提取技术，并构建了一个基于GradNorm方法的多任务学习框架，以增强对具有挑战性的免疫细胞的识别，并通过细胞类型注释和蛋白质预测任务之间的相互促进来减少标签噪声的影响	未明确提及具体限制	提高单细胞RNA测序数据中细胞类型注释的准确性，以促进生物学和医学研究，特别是在理解疾病进展和肿瘤微环境方面	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	多任务学习框架	单细胞RNA测序数据	多个公共数据集
189	2025-02-05	From G1 to M: a comparative study of methods for identifying cell cycle phases 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad517 PMID:38261342	综述	本文比较了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中识别细胞周期阶段的不同方法，并提出了一个误差函数来评估这些方法的准确性	提出了一个误差函数来评估细胞周期阶段识别方法的准确性，并探讨了将具有多个已知细胞周期阶段的基准数据整合到分析中的潜在好处	未提及具体方法的局限性，仅强调了参考数据与目标数据集之间的兼容性对方法有效性的影响	比较和评估scRNA-seq数据中识别细胞周期阶段的不同方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	RNA测序数据	包含人类和小鼠数据的多个基准数据集
190	2025-02-05	ABCA7-dependent Neuropeptide-Y signalling is a resilience mechanism required for synaptic integrity in Alzheimer's disease 2024-Jan-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.01.02.573893 PMID:38260408	研究论文	本文研究了ABCA7依赖性神经肽Y信号在阿尔茨海默病中对突触完整性的保护作用	通过CRISPR/Cas9基因编辑技术生成斑马鱼模型，揭示了ABCA7依赖性神经肽Y信号在维持突触完整性和星形胶质细胞增殖中的新机制	研究主要依赖于动物模型，人类临床数据的验证仍需进一步扩展	探讨ABCA7依赖性神经肽Y信号在阿尔茨海默病中的作用机制	斑马鱼模型和人类临床数据	神经科学	阿尔茨海默病	CRISPR/Cas9基因编辑、单细胞转录组学	斑马鱼基因敲除模型	基因表达数据、临床数据	斑马鱼模型和人类临床样本
191	2025-02-05	Comprehensive analysis of disulfidptosis-related genes and the immune microenvironment in heart failure 2024, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2024.1516898 PMID:39897078	研究论文	本文通过生物信息学分析探讨了与二硫化物凋亡相关基因（DRGs）如何影响心力衰竭（HF）的免疫微环境	首次将二硫化物凋亡与心力衰竭的免疫微环境联系起来，并开发了一个基于DRGs的预测模型	研究主要依赖于生物信息学分析，缺乏实验验证	探讨二硫化物凋亡相关基因对心力衰竭免疫微环境的影响	心力衰竭患者和健康个体的RNA-Seq和单细胞RNA测序数据	生物信息学	心血管疾病	RNA-Seq, 单细胞RNA测序	预测模型	RNA测序数据	心力衰竭患者和健康个体的RNA-Seq和单细胞RNA测序数据
192	2025-02-04	Benchmarking multi-omics integration algorithms across single-cell RNA and ATAC data 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae095 PMID:38493343	研究论文	本文对12种多组学整合方法在单细胞RNA和ATAC数据上的三种整合任务进行了基准测试，通过定性可视化和定量指标评估了这些方法在六个主要方面的表现	首次系统地对多种多组学整合方法在单细胞RNA和ATAC数据上的表现进行了全面的基准测试，并提供了针对特定场景和任务选择合适方法的指南	研究仅针对单细胞RNA和ATAC数据，未涵盖其他类型的单细胞多组学数据	评估和比较不同多组学整合方法在单细胞RNA和ATAC数据上的性能，为研究人员提供选择合适方法的指导	单细胞RNA和ATAC数据	生物信息学	NA	scRNA-seq, scATAC-seq	NA	单细胞RNA和ATAC数据	NA
193	2025-02-04	scMLC: an accurate and robust multiplex community detection method for single-cell multi-omics data 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae101 PMID:38493339	研究论文	本文提出了一种名为scMLC的单细胞多模态Louvain聚类框架，用于有效整合单细胞多组学数据进行细胞聚类	scMLC通过构建多层次的单模态和跨模态细胞网络，捕捉模态特异性和一致性信息，并采用鲁棒的多重社区检测方法获得可靠的细胞聚类	NA	解决单细胞多模态测序数据整合和细胞聚类的挑战	单细胞多组学数据	生物信息学	NA	单细胞多模态测序技术	Louvain聚类框架	单细胞多组学数据	七个真实数据集，同时测量基因表达和染色质可及性
194	2025-02-04	Effective multi-modal clustering method via skip aggregation network for parallel scRNA-seq and scATAC-seq data 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae102 PMID:38493338	研究论文	本文提出了一种有效的多模态聚类方法scEMC，用于并行处理单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞转座酶可及染色质测序（scATAC-seq）数据	提出了一种跳跃聚合网络，同时学习细胞间的全局结构信息并整合来自不同模态的数据，通过跳跃连接将scRNA数据与聚合表示连接，以保护整合细胞表示的质量，并引入基于零膨胀负二项式的去噪自编码器以适应包含合成噪声的损坏数据	未明确提及具体限制	探索细胞亚群和肿瘤微环境	单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞转座酶可及染色质测序（scATAC-seq）数据	生物信息学	肿瘤	scRNA-seq, scATAC-seq	跳跃聚合网络, 零膨胀负二项式去噪自编码器	单细胞测序数据	未明确提及具体样本数量
195	2025-02-04	scGIR: deciphering cellular heterogeneity via gene ranking in single-cell weighted gene correlation networks 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae091 PMID:38487851	研究论文	本文介绍了一种名为scGIR的新算法，用于通过单细胞基因相关网络评估基因重要性，以解决单细胞RNA测序中的技术噪声问题	提出了一种新的算法scGIR，利用加权基因相关网络和随机游走模型来评估基因重要性，有效克服了单细胞RNA测序中的技术噪声	未提及具体局限性	解决单细胞RNA测序中的技术噪声问题，提高细胞类型识别和发育轨迹推断的准确性	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	随机游走模型，PageRank算法	基因表达数据	九个真实的单细胞RNA测序数据集
196	2025-02-04	scDOT: enhancing single-cell RNA-Seq data annotation and uncovering novel cell types through multi-reference integration 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae072 PMID:38436563	研究论文	本文介绍了一种名为scDOT的创新细胞类型注释方法，通过整合多个参考数据集和发现新细胞类型来增强单细胞RNA-Seq数据的注释	scDOT引入了基于距离度量学习和最优传输的新优化框架，并开发了一个可解释的评分系统，用于精确识别数据中以前未见过的细胞类型	NA	解决单细胞RNA-Seq数据中细胞类型注释的挑战，特别是在处理多个参考数据集和识别新细胞类型时	单细胞RNA-Seq数据	生物信息学	NA	单细胞RNA-Seq	距离度量学习和最优传输	单细胞RNA-Seq数据	使用了两组包含不同组织、测序技术和多样细胞类型的基准数据集
197	2025-02-04	SPANN: annotating single-cell resolution spatial transcriptome data with scRNA-seq data 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbad533 PMID:38279647	研究论文	本文提出了一种名为SPANN的注释方法，用于将单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的细胞类型标签转移到新生成的单细胞分辨率空间转录组数据中，并从空间数据中发现新细胞	SPANN能够自动检测未见过的细胞类型中的新细胞，同时在已知细胞类型上保持高注释准确性，并找到空间转录组样本与RNA数据原型之间的映射，从而实现细胞类型级别的对齐	现有工具在整合两种数据模态时未明确考虑细胞类型映射，且缺乏检测新细胞的能力	开发一种计算工具，用于整合和注释单细胞分辨率空间转录组数据与scRNA-seq数据	单细胞分辨率空间转录组数据和scRNA-seq数据	生物信息学	NA	scRNA-seq, 空间转录组技术	NA	单细胞RNA测序数据, 空间转录组数据	来自各种空间平台的数据集
198	2025-02-04	Self-supervised deep learning of gene-gene interactions for improved gene expression recovery 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae031 PMID:38349062	研究论文	本文提出了一种自监督深度学习框架，通过利用基因间的相互作用来提高基因表达恢复的准确性	创新点在于将基因重新定位到二维网格中，以反映其相互作用关系，并采用自监督2D卷积神经网络提取这些相互作用的上下文特征，从而填补缺失的基因表达值	需要进一步验证在更广泛的实验数据集上的性能	提高单细胞RNA测序数据中基因表达恢复的准确性	单细胞RNA测序数据中的基因表达值	机器学习	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	2D卷积神经网络（CNN）	基因表达数据	模拟和实验scRNA-seq数据集
199	2025-02-04	scAMAC: self-supervised clustering of scRNA-seq data based on adaptive multi-scale autoencoder 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae068 PMID:38426327	研究论文	本文提出了一种基于自适应多尺度自编码器的自监督聚类方法scAMAC，用于单细胞RNA测序数据的分析	scAMAC利用多尺度注意力机制融合自编码器各层的特征信息，探索同一尺度内的细胞相关性并捕捉不同尺度的深层特征，同时采用自适应反馈机制监督参数更新，获得更有效的细胞特征表示	NA	开发一种新的自监督聚类方法，用于单细胞RNA测序数据的分析	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	自适应多尺度自编码器	单细胞RNA测序数据	NA
200	2025-02-04	scHybridBERT: integrating gene regulation and cell graph for spatiotemporal dynamics in single-cell clustering 2024-01-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae018 PMID:38517692	研究论文	本文提出了一种名为scHybridBERT的新架构，用于通过整合时空嵌入和细胞图来提高单细胞RNA测序数据的聚类准确性	scHybridBERT架构结合了图学习模型和Performer模型，以处理细胞图和时空嵌入，从而在单细胞聚类任务中提高了准确性	NA	提高单细胞RNA测序数据的聚类准确性	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	scHybridBERT, 图学习模型, Performer模型	基因计数矩阵	基准scRNA-seq数据集