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当前共找到 1397 篇文献，本页显示第 421 - 440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 421 | 2025-10-07 |
Interferon-γ signaling in eosinophilic esophagitis has implications for epithelial barrier function and programmed cell death
2024-Jan-30, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.26.577407
PMID:38352458
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和体外器官模型探讨了干扰素-γ信号在嗜酸性粒细胞性食管炎中对上皮屏障功能和程序性细胞死亡的影响 | 首次在单细胞水平揭示EoE患者食管上皮细胞中干扰素反应特征基因上调，并通过器官模型证实IFN-γ可破坏上皮分化和屏障完整性并诱导细胞凋亡 | 研究样本量有限，主要依赖体外模型验证，需要进一步在体实验确认 | 阐明嗜酸性粒细胞性食管炎中免疫细胞与上皮细胞间的相互作用机制 | 嗜酸性粒细胞性食管炎患者的食管上皮细胞和免疫细胞 | 单细胞基因组学 | 嗜酸性粒细胞性食管炎 | 单细胞RNA测序, bulk RNA测序, 器官模型培养 | NA | 基因表达数据 | 嗜酸性粒细胞性食管炎患者食管活检组织 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 422 | 2025-10-07 |
Innovative super-resolution in spatial transcriptomics: a transformer model exploiting histology images and spatial gene expression
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae052
PMID:38436557
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研究论文 | 提出了一种基于Transformer架构的无监督模型TransformerST，用于提升空间转录组学的分辨率至单细胞水平 | 首次将Transformer架构应用于空间转录组学超分辨率分析，无需参考单细胞RNA测序数据，通过视觉Transformer编码器发掘图像-基因表达的潜在共表征 | 未提及具体的数据集验证范围和计算资源需求 | 提升空间转录组学技术的分辨率，实现单细胞级别的空间基因表达分析 | 空间转录组学数据，特别是Visium平台产生的多细胞水平数据 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学，单细胞RNA测序 | Transformer，视觉Transformer，图Transformer | 组织学图像，空间基因表达数据 | NA | 10x Genomics | 空间转录组学 | Visium | Visium空间转录组学平台 |
| 423 | 2025-10-07 |
Network-based prioritization and validation of regulators of vascular smooth muscle cell proliferation in disease
2024, Nature cardiovascular research
IF:9.4Q1
DOI:10.1038/s44161-024-00474-4
PMID:38898928
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研究论文 | 本研究通过构建基因调控网络识别并验证了血管平滑肌细胞增殖的关键调控因子 | 首次通过单细胞转录组和表观遗传分析重建基因调控网络，发现RUNX1和TIMP1-CD74轴等新型增殖调控因子 | 研究主要基于计算分析和体外验证，需要进一步的体内实验确认 | 阐明血管平滑肌细胞增殖的分子决定因素 | 血管平滑肌细胞(VSMC) | 生物信息学 | 心血管疾病 | 单细胞转录组测序, 表观遗传分析, 计算机扰动分析 | 基因调控网络 | 单细胞RNA测序数据, 表观遗传数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 424 | 2025-10-07 |
The role of SASP in ischemic stroke: a deep dive into cellular mechanisms
2024, Frontiers in neurology
IF:2.7Q3
DOI:10.3389/fneur.2024.1513357
PMID:39931101
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研究论文 | 通过整合bulk和单细胞转录组分析，探究衰老相关分泌表型在缺血性脑卒中中的作用机制 | 首次结合bulk芯片和单细胞测序数据系统分析SASP在缺血性脑卒中中的作用，发现嗜碱性粒细胞中Ccl3和Lcp1基因的关键调控作用 | 研究样本量有限，主要基于动物模型数据，人类临床验证不足 | 解析SASP在缺血性脑卒中发病机制中的细胞分子作用 | 人类外周血bulk芯片数据、MCAO小鼠单细胞测序数据、MCAO和假手术大鼠血清样本 | 生物信息学 | 缺血性脑卒中 | 单细胞RNA测序, bulk转录组分析, RT-qPCR, 蛋白互作网络分析, 富集分析 | MCAO动物模型 | 基因表达数据, 单细胞测序数据 | 未明确具体样本数量，包含人类外周血芯片数据、小鼠单细胞数据和大鼠血清样本 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 425 | 2025-10-07 |
Single-cell RNA-seq and single-cell bisulfite-sequencing reveal insights into yak preimplantation embryogenesis
2024-01, The Journal of biological chemistry
IF:4.0Q2
DOI:10.1016/j.jbc.2023.105562
PMID:38097189
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序和单细胞亚硫酸氢盐测序揭示牦牛植入前胚胎发育的表观遗传调控机制 | 首次在牦牛胚胎发育中结合单细胞转录组和DNA甲基化分析，鉴定出43个候选甲基化驱动基因和关键表观遗传调控因子 | 研究聚焦特定物种（牦牛），结果在其他哺乳动物的普适性需要进一步验证 | 探究高原牦牛植入前胚胎发育过程中的DNA甲基化作用和表观遗传重编程机制 | 牦牛卵母细胞和不同发育阶段的植入前胚胎 | 发育生物学 | NA | 单细胞RNA测序, 单细胞亚硫酸氢盐测序 | NA | 单细胞转录组数据, DNA甲基化数据 | 卵母细胞和系列发育阶段胚胎的单细胞样本 | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞甲基化测序 | NA | NA |
| 426 | 2025-10-07 |
Human placental cells are resistant to SARS-CoV-2 infection and replication
2024, Wellcome open research
DOI:10.12688/wellcomeopenres.20514.2
PMID:39640372
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研究论文 | 本研究通过分析胎盘细胞对SARS-CoV-2的易感性和病毒释放能力，揭示了病毒很少从母体传播给胎儿的机制 | 首次系统量化了不同胎盘细胞类型对SARS-CoV-2的感染率和病毒释放能力，发现原代滋养层细胞病毒释放水平极低 | 研究主要基于体外实验，可能无法完全模拟体内复杂的胎盘环境 | 探究胎盘细胞对SARS-CoV-2感染的易感性和病毒释放能力 | 人类早期妊娠和足月胎盘细胞，包括滋养层细胞、成纤维细胞、巨噬细胞以及JEG-3、JAR和HUVEC细胞系 | NA | COVID-19 | 单细胞RNA测序，共聚焦显微镜，体外感染实验 | NA | 基因表达数据，蛋白质表达数据，病毒感染数据 | 多个胎盘细胞类型和细胞系 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 427 | 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 | NA | NA | NA | NA |
| 428 | 2025-10-07 |
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COL6A3基因通过促进线粒体自噬增强骨髓间充质干细胞在骨质疏松微环境中的成骨分化能力 | 首次发现COL6A3基因可通过促进线粒体自噬改善骨质疏松微环境中BMSCs的成骨分化能力 | 研究主要基于体外实验，缺乏体内动物模型验证 | 探索COL6A3基因在骨质疏松微环境中对BMSCs成骨分化的调控机制 | 骨髓间充质干细胞(BMSCs) | 细胞生物学 | 骨质疏松症 | 慢病毒转染, Western blot, 免疫荧光, TUNEL检测, JC-1染色 | NA | 蛋白质表达数据, 细胞成像数据 | NA | NA | 单细胞测序 | NA | NA |
| 429 | 2025-10-07 |
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 | 提出一种用于单细胞RNA测序数据的细胞类型增量标注方法scEVOLVE，解决持续学习新细胞类型时的灾难性遗忘问题 | 首次提出细胞类型增量标注概念，结合对比样本回放和分区置信度最大化原则，引入细胞类型解相关策略 | NA | 开发能够持续学习新细胞类型的单细胞标注系统 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 430 | 2025-10-07 |
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 | 开发基于实例的迁移学习框架调整scRNA-seq数据以改善空间转录组数据的细胞类型分解 | 首次提出通过迁移学习调整scRNA-seq数据以匹配空间转录组数据的基因表达分布 | 未明确说明方法对特定组织类型或技术平台的适用性限制 | 改善空间转录组数据的细胞类型分解准确性 | 单细胞RNA测序数据和空间转录组数据 | 空间转录组学 | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组测序 | 迁移学习框架 | 基因表达数据 | 模拟数据集和真实数据集 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 431 | 2025-10-07 |
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 | 提出一种不依赖基因同源性的跨物种转录组数据整合方法 | 开发了物种无关的迁移学习方法，无需基因同源性信息即可实现跨物种知识迁移 | NA | 解决跨物种生物医学研究中的数据整合和知识迁移问题 | 小鼠、斑马鱼等模式生物与人类的转录组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | 跨域结构保持投影，异质域自适应 | 单细胞转录组数据 | 四个不同的单细胞测序数据集 | NA | single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 432 | 2025-10-07 |
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
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研究论文 | 提出了一种名为BiGATAE的双部图注意力自编码器，用于增强从单切片到多切片的空间域识别 | 利用相邻组织切片的基因表达信息，通过构建双部图和图注意力网络实现多切片信息整合，扩展了现有单切片分析方法的适用范围 | NA | 开发能够整合多切片信息的空间转录组学分析方法 | 空间转录组学数据中的空间域识别 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学技术 | 图注意力网络，自编码器 | 基因表达数据，空间位置数据 | 三个不同数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 433 | 2025-10-07 |
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 | 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不断出现的单细胞RNA测序数据 | 结合持续学习与预训练语言模型，通过经验回放和表示知识蒸馏解决灾难性遗忘问题，能够持续扩展细胞类型注释库并自动识别新细胞类型 | NA | 开发能够持续适应新数据的单细胞RNA测序细胞类型注释方法 | 单细胞RNA测序数据 | 自然语言处理 | NA | 单细胞RNA测序 | Transformer, 预训练语言模型 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 434 | 2025-10-07 |
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 | 开发了一种名为scMMT的多用途深度学习方法，用于单细胞RNA测序数据中的细胞注释、蛋白质预测和嵌入表示 | 提出新颖的特征提取技术，构建基于GradNorm的多任务学习框架，引入对数加权和标签平滑机制 | NA | 提高单细胞RNA测序数据中细胞类型注释的准确性 | 单细胞RNA测序数据中的细胞类型 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习，多任务学习 | 单细胞RNA测序数据 | 多个公共数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 435 | 2025-10-07 |
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 | 比较单细胞RNA测序数据中细胞周期相位识别方法的性能评估研究 | 提出误差函数评估方法准确性，并发现参考数据与目标数据集匹配度对预测效果的关键影响 | 未开发新的细胞周期识别方法，主要侧重于现有方法的比较分析 | 评估不同细胞周期相位识别方法的准确性和性能 | 单细胞RNA测序数据中的细胞周期相位识别方法 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 包含人类和小鼠数据的多个基准数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 436 | 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
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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 | NA | NA | NA | NA |
| 437 | 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 | NA | NA | NA | NA |
| 438 | 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 | NA | NA | NA | NA |
| 439 | 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 | NA | NA | NA | NA |
| 440 | 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
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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 | NA | NA | NA | NA |