单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 1298 篇文献，本页显示第 661 - 680 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 661 | 2024-08-04 |
Single-Cell Transcriptomics Identifies Pituitary Gland Changes in Diet-Induced Obesity in Male Mice
2024-Jan-16, Endocrinology
IF:3.8Q2
DOI:10.1210/endocr/bqad196
PMID:38146776
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析了膳食诱导肥胖小鼠的垂体腺变化。 | 本研究首次揭示了高脂饮食如何导致垂体细胞群体和基因表达的显著变化。 | 本研究仅在雄性小鼠中进行，可能限制了结果的普遍性。 | 探讨肥胖对垂体细胞群体及基因表达的影响。 | 研究对象为喂养高脂饮食和对照饮食的雄性小鼠的垂体腺。 | 数字病理学 | 肥胖症 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 未提供具体样本数量 |
| 662 | 2024-08-04 |
Preliminary Analysis of Aging-Related Genes in Intracerebral Hemorrhage by Integration of Bulk and Single-Cell RNA Sequencing Technology
2024, International journal of general medicine
IF:2.1Q2
DOI:10.2147/IJGM.S457480
PMID:38883702
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研究论文 | 本研究旨在识别与脑内出血相关的潜在老龄化相关基因。 | 识别了24个特定于脑内出血的老龄化相关基因，提供了老龄化影响脑内出血机制的新见解。 | 样本量较小，分析结果可能限制于特定数据集。 | 探索老龄化在脑内出血发病机制中的作用。 | 四例脑内出血患者的周围血肿组织样本。 | 数字病理学 | 脑内出血 | RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 4名脑内出血患者的样本 |
| 663 | 2024-08-05 |
Expression and clinical significance of interleukin-6 pathway in cholangiocarcinoma
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1374967
PMID:38881895
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研究论文 | 本研究探讨了IL-6通路在胆管癌中的表达及其临床意义 | 本研究首次揭示了IL-6通路在胆管癌肿瘤微环境中的表达特征及其与预后的相关性 | 未发现基因表达与总体生存率及无病生存率直接相关，但关系的进一步机制尚需探讨 | 研究IL-6通路在胆管癌中的潜在预后价值 | 胆管癌组织微阵列中的IL-6及相关分子的表达 | 数字病理学 | 胆管癌 | 多重免疫荧光 | NA | 组织样本 | NA |
| 664 | 2024-08-05 |
Identification of an 11-miRNA-regulated and surface-protein genes signature predicts the prognosis of lung adenocarcinoma based on multi-omics study
2024, American journal of translational research
IF:1.7Q4
DOI:10.62347/CWMT4815
PMID:38883394
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研究论文 | 本研究开发了一种基于11个miRNA调控的表面蛋白基因的风险评分系统，以预测肺腺癌的预后 | 研究首次结合多组学分析，识别出与肺腺癌预后相关的特定miRNA及基因 | 研究结果可能受限于样本的选择和外部验证的准确性 | 改善肺腺癌患者的预后评估工具 | 聚焦于肺腺癌相关的miRNA和表面蛋白基因 | 数字病理学 | 肺癌 | RNA测序 | NA | RNA数据 | 使用了来自TCGA和GEO的数据进行验证 |
| 665 | 2024-08-05 |
cellMarkerPipe: Cell Marker Identification and Evaluation Pipeline in Single Cell Transcriptomes
2024-Jan-17, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3844718/v1
PMID:38313296
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研究论文 | 开发了一种名为cellMarkerPipe的计算平台，用于自动化识别和评估单细胞转录组中的细胞特征基因 | 提出了一种集成常用工具的统一计算平台，提升了细胞标记基因的识别和评估效率 | 在摘要中没有提到具体的局限性 | 优化单细胞转录组数据中细胞特征基因的识别和系统评估过程 | scRNA-seq数据中的细胞类型特异性标记基因 | 数字病理学 | NA | scRNA-seq | NA | 基因组数据 | 多样本的严格测试 |
| 666 | 2024-08-04 |
Deciphering the Immune Microenvironment at the Forefront of Tumor Aggressiveness by Constructing a Regulatory Network with Single-Cell and Spatial Transcriptomic Data
2024-01-15, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes15010100
PMID:38254989
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研究论文 | 本研究通过单细胞和空间转录组数据解析肿瘤侵袭前沿的免疫微环境 | 开发了构建细胞间基因调控网络的软件管道，提高了细胞通信信号选择的可靠性 | 可能存在样本异质性对结果的影响 | 探索肿瘤微环境中恶性细胞的调控关系及其在疾病进展中的作用 | ER阳性乳腺癌患者的恶性细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组（ST） | NA | 基因表达数据 | ER阳性乳腺癌患者的多个样本 |
| 667 | 2024-08-05 |
PathFinder: a novel graph transformer model to infer multi-cell intra- and inter-cellular signaling pathways and communications
2024-Jan-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.13.575534
PMID:38293243
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研究论文 | 本文介绍了一种名为PathFinder的新型图变换模型，用于推断多细胞内和细胞间信号通路及通讯 | PathFinder利用分而治之策略，将复杂的信号网络分为信号通路，并利用新颖的图变换架构进行评分和排序 | 目前只在APOE4基因型特异性阿尔茨海默病小鼠模型的scRNA-seq数据上进行了评估 | 旨在利用scRNA-seq数据推断阿尔茨海默病微环境中复杂的信号通讯机制 | 研究对象为不同细胞类型的信号传递和相互作用网络，包括神经元、星形胶质细胞和小胶质细胞 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | scRNA-seq | 图变换模型 | 基因表达数据 | 使用APOE4基因型特异性阿尔茨海默病小鼠模型的scRNA-seq数据 |
| 668 | 2024-08-05 |
Liquid Biopsy: A New Avenue for the Diagnosis of Kidney Disease: Diabetic Kidney Disease, Renal Cancer, and IgA Nephropathy
2024-01-07, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes15010078
PMID:38254967
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综述 | 该论文介绍了液体活检在肾脏疾病诊断中的应用 | 强调了液体活检与表观遗传学变化在肾脏疾病评估中的重要性 | NA | 介绍现代肾脏疾病的诊断方法 | 三种常见的肾脏疾病：糖尿病肾病、肾癌和IgA肾病 | 数字病理学 | 肾病 | 液体活检，DNA甲基化，微小RNA检测，piRNA和lncRNA表达，单细胞转录组测序 | NA | NA | NA |
| 669 | 2024-08-05 |
Self-supervised deep learning of gene-gene interactions for improved gene expression recovery
2024-Jan-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae031
PMID:38349062
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研究论文 | 本文提出了一种基于自监督深度学习的基因间相互作用的方法，以改善基因表达的恢复 | 创新点在于利用基因间相互作用的空间配置来提取特征，从而缓解标记真实基因表达数据集的需求 | 目前的方法可能在处理某些生物系统的复杂性时仍然存在限制 | 本研究旨在提高基因表达数据的准确性和可靠性 | 研究对象为基因及其相互作用 | 数字病理学 | NA | 自监督学习，2D卷积神经网络 | 卷积神经网络 | 基因组数据 | 包含模拟和实验的单细胞RNA测序数据集 |
| 670 | 2024-08-05 |
Epigenetic and transcriptional responses in circulating leukocytes are associated with future decompensation during SARS-CoV-2 infection
2024-Jan-19, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2023.108288
PMID:38179063
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研究论文 | 本研究探讨了SARS-CoV-2感染期间循环白血球的表观遗传和转录反应与未来失代偿之间的关联 | 该研究首次将单细胞RNA测序和单细胞可接近染色质测定结合，用于识别COVID-19患者中即将失代偿的早期免疫失调 | 该研究的样本主要来自住院患者，可能不适用于轻症病例 | 研究SARS-CoV-2感染期间即将失代偿的宿主反应元素 | 招募了因COVID-19住院的被试，他们在入院时的疾病严重程度和合并症相匹配 | 数字病理学 | NA | scRNA-seq和scATAC-seq | NA | 单细胞基因组数据 | NA |
| 671 | 2024-08-04 |
A deep learning method for classification of HNSCC and HPV patients using single-cell transcriptomics
2024, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2024.1395721
PMID:38872916
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研究论文 | 本研究开发了一种使用单细胞转录组学对HNSCC和正常样本进行分类的深度学习方法 | 提出了一种新颖的模型来区分HNSCC样本和正常样本，并将HNSCC样本分为HPV阳性和HPV阴性类别 | 只有20个HNSCC原发癌样本，样本量较小可能影响结果的泛化性 | 旨在通过机器学习和深度学习技术提高HNSCC的早期检测能力 | 研究对象为HNSCC样本和正常组织样本 | 机器学习 | 头颈部鳞状细胞癌 | 单细胞转录组学 | 人工神经网络 | 基因数据 | 20个HNSCC原发癌样本和9个正常组织样本 |
| 672 | 2024-08-04 |
Unlocking ovarian cancer heterogeneity: advancing immunotherapy through single-cell transcriptomics
2024, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2024.1388663
PMID:38873253
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综述 | 本文讨论了利用单细胞转录组学解析卵巢癌异质性以提高免疫疗法效果 | 探索单细胞测序技术在卵巢癌免疫细胞群体和肿瘤微环境中的应用以解决异质性问题 | 当前研究可能未能全面覆盖卵巢癌的所有形态学组和其免疫逃逸机制 | 旨在理解卵巢癌的异质性及其对免疫治疗的影响 | 主要研究卵巢癌及其相关免疫细胞和微环境 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 单细胞测序技术 | NA | NA | NA |
| 673 | 2024-08-05 |
Identification of novel biomarkers related to neutrophilic inflammation in COPD
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1410158
PMID:38873611
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研究论文 | 本研究旨在通过生物信息学预测和实验验证识别与COPD中中性粒细胞炎症相关的新型中心基因 | 发现了9个与COPD相关的新型中心基因，并确定了其中两个基因为 COPD 的风险因素 | 数据分析依赖于现有的数据库和特定的样本，可能不完全代表所有COPD患者的特征 | 识别与慢性阻塞性肺病（COPD）中中性粒细胞炎症相关的新型生物标志物 | 本研究的研究对象是COPD患者的细胞和基因组数据 | 数字病理学 | 慢性阻塞性肺病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）和RNA测序（RNA-seq） | 无 | 基因表达数据 | 在COPD患者和对照组中使用了临床样本和公共数据库数据 |
| 674 | 2024-08-05 |
Systematic Analysis of Tumor Stem Cell-related Gene Characteristics to Predict the PD-L1 Immunotherapy and Prognosis of Gastric Cancer
2024, Current medicinal chemistry
IF:3.5Q2
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研究论文 | 本研究开发了一种与肿瘤干性相关的基因预后模型，用于评估胃癌患者的预后和免疫治疗反应性 | 提出了一种基于9个基因的干性标志物，以进行胃癌预后的准确预测 | 本研究局限于单细胞RNA测序数据，可能未全面涵盖所有相关的生物标志物 | 开发一种基于干性相关基因的预后模型，评估胃癌的预后和免疫治疗反应性 | 胃癌患者的肿瘤干性相关基因 | 数字病理学 | 胃癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 预后模型 | 基因表达数据 | 使用了GEO数据库中的胃癌患者数据 |
| 675 | 2024-08-04 |
Benchmarking multi-omics integration algorithms across single-cell RNA and ATAC data
2024-Jan-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae095
PMID:38493343
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研究论文 | 本文对12种多组学整合方法在单细胞RNA和ATAC数据上的表现进行了基准测试 | 首次对多种多组学整合方法进行了综合评估，并提出了选择合适方法的指导方针 | 仅限于12种多组学整合方法，未涵盖所有可能的工具 | 评估不同的多组学整合方法以提高对细胞异质性和复杂调控网络的理解 | 12种多组学整合算法 | 计算生物学 | NA | 单细胞RNA测序，单细胞ATAC测序 | NA | 多组学数据 | NA |
| 676 | 2024-08-04 |
scEVOLVE: cell-type incremental annotation without forgetting for single-cell RNA-seq data
2024-Jan-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae039
PMID:38366803
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研究论文 | 本文提出了一种新的细胞类型增量注释方法scEVOLVE，用于单细胞RNA测序数据 | 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颖的实际任务 | 在处理只能观察一次的数据流样本时，可能会面临灾难性遗忘的挑战 | 提高对不断增加的细胞类型概念的认识，设计一种增量注释系统 | 针对从连续数据流中不断涌入的单细胞RNA测序数据进行细胞类型增量注释 | 数字病理学 | NA | RNA测序 | 对比样本重播模型 | 单细胞RNA-seq数据 | 在多个精心构建的基准测试上进行彻底实验 |
| 677 | 2024-08-04 |
Adjustment of scRNA-seq data to improve cell-type decomposition of spatial transcriptomics
2024-Jan-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae063
PMID:38426323
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研究论文 | 本文提出了一种基于实例的迁移学习框架，以调整单细胞RNA测序数据，改善空间转录组学的细胞类型分解。 | 本文创新性地考虑了scRNA-seq与ST数据之间分布差异的影响，通过调整scRNA-seq数据，从而改进了细胞类型特异性基因的表达匹配。 | 目前对数据调整方法的评估尚受限于模拟和真实数据集的效果，可能在其他未测试的数据类型中存在未知限制。 | 研究的目的是提高空间转录组学细胞类型分解的精确性。 | 研究对象为混合细胞类型的空间转录组学数据和相关的单细胞RNA测序数据。 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 迁移学习 | 数据集 | 使用了多个模拟和真实数据集进行评估 |
| 678 | 2024-08-04 |
scMLC: an accurate and robust multiplex community detection method for single-cell multi-omics data
2024-Jan-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae101
PMID:38493339
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研究论文 | 提出了一种名为scMLC的单细胞多组学数据的聚类方法。 | scMLC通过构建单模态和交叉模态的细胞网络，实现了更高的聚类准确性和稳定性。 | NA | 旨在有效整合不同测序数据以实现细胞聚类。 | 用于基于单细胞多模态测序技术的细胞聚类。 | 机器学习 | NA | 多组学数据集成 | Louvain | 基因表达和染色质可达性数据 | 七个真实数据集 |
| 679 | 2024-08-04 |
Species-agnostic transfer learning for cross-species transcriptomics data integration without gene orthology
2024-Jan-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae004
PMID:38305455
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研究论文 | 本文提出了一种新颖的方法，进行跨物种转移学习以整合转录组数据，且不依赖基因同源性 | 创新点在于提出了物种不可知的转移学习方法，可以在不同物种间无基因同源性地进行知识整合 | 没有提到特定的局限性 | 研究旨在解决不同物种间生物学差异导致的知识转移困难 | 研究对象包括四个不同的单细胞测序数据集，聚焦于细胞类型预测 | 机器学习 | NA | 单细胞测序 | NA | 转录组数据 | 四个不同的单细胞测序数据集 |
| 680 | 2024-08-05 |
scAMAC: self-supervised clustering of scRNA-seq data based on adaptive multi-scale autoencoder
2024-Jan-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae068
PMID:38426327
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研究论文 | 开发了一种新的自监督聚类方法scAMAC，用于分析单细胞RNA测序数据 | 提出了一种自适应多尺度自编码器的自监督聚类方法，利用多尺度注意力机制融合特征信息 | 目前未提及具体的限制或不足之处 | 研究单细胞RNA测序数据的聚类及高阶生物过程的理解 | 单细胞RNA测序数据 | 数字病理 | NA | 自监督聚类 | 多尺度自编码器 | RNA-seq数据 | 通过广泛实验验证了模型的有效性，但未指明样本数量 |