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当前共找到 7466 篇文献，本页显示第 3561 - 3580 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3561 | 2024-12-18 |
The multifaceted roles of COL4A4 in lung adenocarcinoma: An integrated bioinformatics and experimental study
2024-03, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107896
PMID:38217972
|
研究论文 | 本研究综合生物信息学和实验方法，探讨了COL4A4在肺腺癌中的多方面作用 | 首次报道了COL4A4在肺腺癌中的重要性，并揭示了其在肿瘤微环境重塑、免疫调节和药物抗性中的作用 | 研究主要基于公共数据库和体外实验，缺乏体内实验验证 | 探讨COL4A4在肺腺癌中的作用及其潜在机制 | COL4A4在肺腺癌中的表达及其与临床参数、肿瘤微环境、药物抗性和免疫治疗反应的关系 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞测序 | NA | 基因表达数据 | 来自公共数据库的COL4A4表达数据、单细胞测序数据和临床数据 | NA | NA | NA | NA |
| 3562 | 2024-12-18 |
Identification of the key DNA damage response genes for predicting immunotherapy and chemotherapy efficacy in lung adenocarcinoma based on bulk, single-cell RNA sequencing, and spatial transcriptomics
2024-03, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108078
PMID:38340438
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研究论文 | 本文通过bulk RNA测序、单细胞RNA测序和空间转录组学分析，识别出EGLN3作为预测肺腺癌免疫治疗和化疗疗效的关键DNA损伤反应基因 | 首次通过多组学数据分析识别出EGLN3作为肺腺癌中预测免疫治疗和化疗疗效的关键DNA损伤反应基因，并验证了其在不同数据集中的预测能力 | 研究主要基于公共数据库和现有数据集，缺乏体内实验验证 | 识别并验证肺腺癌中预测免疫治疗和化疗疗效的关键DNA损伤反应基因 | 肺腺癌患者的肿瘤组织和相关基因表达 | 数字病理学 | 肺癌 | RNA测序、单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | 使用了TCGA和GEO数据库中的多个数据集，包括bulk RNA测序和单细胞RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA |
| 3563 | 2024-12-18 |
Identifying potential ligand-receptor interactions based on gradient boosted neural network and interpretable boosting machine for intercellular communication analysis
2024-03, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108110
PMID:38367445
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为CellGiQ的高置信度配体-受体相互作用预测框架，用于细胞间通信分析 | 本研究的创新点在于基于机器学习方法识别高置信度的配体-受体相互作用，并设计了多种验证方法 | 由于缺乏“金标准”数据集，评估配体-受体相互作用介导的细胞间通信结果仍然是一个挑战 | 开发一种高置信度的配体-受体相互作用预测框架，以改进细胞间通信分析 | 配体-受体相互作用及其在细胞间通信中的作用 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 梯度提升神经网络和可解释提升机 | RNA | 涉及人类HNSCC组织的多个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3564 | 2024-12-18 |
Chromatin region binning of gene expression for improving embryo cell subtype identification
2024-03, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108049
PMID:38290319
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于染色质区域分箱的方法scChrBin，用于改进胚胎细胞亚型识别 | 提出了scChrBin方法，将scRNA-seq数据转换为基于染色质的矩阵，以揭示胚胎发育和谱系分化的动态 | NA | 改进胚胎细胞亚型识别的准确性 | 哺乳动物胚胎发育过程中的染色质区域和基因表达 | NA | NA | scRNA-seq | NA | 基因表达数据 | 两个单细胞胚胎数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3565 | 2024-12-18 |
Single-cell RNA-seq reveals the metabolic status of immune cells response to immunotherapy in triple-negative breast cancer
2024-02, Computers in biology and medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.107926
PMID:38183706
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序揭示了三阴性乳腺癌中免疫细胞对免疫检查点阻断疗法的代谢状态及其与治疗反应的关系 | 本研究开发了一种分析流程，揭示了与免疫检查点阻断疗法结果相关的代谢异质性，并识别了非应答者富集的代谢亚亚型 | 本研究主要集中在三阴性乳腺癌中的免疫细胞代谢机制，未涵盖其他癌症类型或其他免疫疗法 | 阐明三阴性乳腺癌中免疫检查点阻断疗法非应答的代谢机制 | 三阴性乳腺癌中的免疫细胞及其代谢状态 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 3566 | 2024-12-18 |
Decoding the molecular pathways governing trophoblast migration and placental development; a literature review
2024, Frontiers in endocrinology
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fendo.2024.1486608
PMID:39665023
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综述 | 本文深入分析了调控滋养层迁移和胎盘发育的关键信号通路，并探讨了新兴技术在胎盘生物学研究中的应用 | 本文介绍了新兴技术如滋养层类器官、单细胞RNA测序和胎盘芯片模型，这些工具有望推动对胎盘生物学的理解并开发新的干预措施 | 本文为综述性文章，未提供新的实验数据或研究结果 | 探讨调控滋养层迁移和胎盘发育的分子机制，并评估新兴技术在改善妊娠结局中的潜力 | 滋养层迁移、胎盘发育及相关妊娠并发症 | NA | 妊娠并发症 | 单细胞RNA测序 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3567 | 2024-12-18 |
Integrated Analysis of Single-Cell and Bulk RNA-Sequencing Based on EcoTyper Machine Learning Framework Identifies Cell-State-Specific M2 Macrophage Markers Associated with Gastric Cancer Prognosis
2024, ImmunoTargets and therapy
IF:6.2Q1
DOI:10.2147/ITT.S490075
PMID:39678138
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序和bulk RNA测序数据，利用EcoTyper机器学习框架，识别与胃癌预后相关的细胞状态特异性M2巨噬细胞标记物 | 首次通过整合单细胞和bulk RNA测序数据，利用EcoTyper框架识别与胃癌预后相关的M2巨噬细胞标记物，揭示了肿瘤生态系统的异质性 | NA | 识别与胃癌预后相关的细胞状态特异性M2巨噬细胞标记物，揭示肿瘤微环境中的细胞状态变化 | 胃癌患者的肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）及其细胞状态 | 数字病理学 | 胃癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）和bulk RNA测序 | 机器学习框架（EcoTyper） | RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3568 | 2024-12-18 |
Building a FAIR data ecosystem for incorporating single-cell transcriptomics data into agricultural genome to phenome research
2024, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2024.1460351
PMID:39678381
|
研究论文 | 本文探讨了如何构建一个FAIR数据生态系统，将单细胞转录组学数据整合到农业基因组到表型研究中 | 本文利用人类基因组学基础设施的最新进展，开发了连接不同资源的数据工具，并扩展了功能以实现数据在不同平台间的传输和分析 | 本文仅描述了一个试点项目，未来需要进一步构建更完善的数据资源和分析生态系统 | 构建一个基于FAIR原则的科学家友好的数据资源和分析生态系统，以促进单细胞水平的基因组分析 | 单细胞转录组学数据在农业基因组到表型研究中的应用 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因组数据 | 包括植物、原生生物和动物（包括人类）的高通量测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3569 | 2024-12-17 |
Inhibition of JNK Signaling Overcomes Cancer-Associated Fibroblast-Mediated Immunosuppression and Enhances the Efficacy of Immunotherapy in Bladder Cancer
2024-Dec-16, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-0940
PMID:39292817
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研究论文 | 研究揭示了JNK信号通路在癌症相关成纤维细胞中介导的免疫抑制作用，并探讨了通过抑制JNK信号增强免疫治疗效果的策略 | 首次发现JNK信号通路在癌症相关成纤维细胞中通过上调胸腺基质淋巴细胞生成素（TSLP）表达来促进免疫抑制微环境，并提出抑制JNK信号与PD-1阻断联合治疗的新策略 | 研究主要集中在膀胱癌样本，结果的普适性需要进一步验证 | 探讨免疫抑制肿瘤微环境的机制，并寻找提高免疫治疗效果的新方法 | 膀胱癌中的癌症相关成纤维细胞（CAF）和CD8+ T细胞 | NA | 膀胱癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 膀胱癌样本 | NA | NA | NA | NA |
| 3570 | 2024-12-17 |
A human forebrain organoid model reveals the essential function of GTF2IRD1-TTR-ERK axis for the neurodevelopmental deficits of Williams syndrome
2024-Dec-13, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.98081
PMID:39671308
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研究论文 | 本文研究了Williams综合征患者前脑类器官模型中GTF2IRD1-TTR-ERK轴对神经发育缺陷的关键作用 | 首次揭示了GTF2IRD1通过调节TTR-ERK通路在前脑类器官和小鼠模型中调控神经发育的关键功能 | 研究主要集中在体外类器官模型和小鼠模型，尚未在人类患者中进行验证 | 探讨Williams综合征神经发育缺陷的分子机制 | Williams综合征患者的前脑类器官和小鼠模型 | 数字病理学 | Williams综合征 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 健康对照和Williams综合征类器官的13个细胞集群 | NA | NA | NA | NA |
| 3571 | 2024-12-17 |
Single-cell RNA sequencing reveals the important role of Dcaf17 in spermatogenesis of golden hamsters†
2024-Dec-12, Biology of reproduction
IF:3.1Q2
DOI:10.1093/biolre/ioae132
PMID:39239833
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研究论文 | 本文研究了Dcaf17在金黄地鼠精子发生中的重要作用，通过单细胞RNA测序分析了Dcaf17缺失对不同精子发生阶段转录水平的影响 | 本文首次通过CRISPR-Cas9技术创建了Dcaf17缺陷的金黄地鼠模型，揭示了Dcaf17在精子发生中的关键调控作用，并提供了新的动物模型用于研究Dcaf17 | 本文仅在金黄地鼠模型中研究了Dcaf17的作用，未来需要进一步在其他物种中验证其普遍性 | 探讨Dcaf17在雄性生殖系统中的作用及其在精子发生中的分子机制 | Dcaf17缺陷的金黄地鼠及其精子发生过程 | NA | 男性不育 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | Dcaf17缺陷的金黄地鼠 | NA | NA | NA | NA |
| 3572 | 2024-12-17 |
Bgee in 2024: focus on curated single-cell RNA-seq datasets, and query tools
2024-Dec-05, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae1118
PMID:39656924
|
研究论文 | 本文介绍了Bgee数据库的更新，重点是整合了经过精心筛选的单细胞RNA测序数据集，并提供了新的查询工具 | Bgee现在能够提供跨物种的基因表达模式比较，直至细胞分辨率，并且扩展了物种数量，增加了对鱼类、农业和兽医重要物种以及非人类灵长类动物的支持 | NA | 更新Bgee数据库，整合单细胞RNA测序数据，并提供新的查询工具 | 跨物种的基因表达模式 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 涉及52个物种的单细胞RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA |
| 3573 | 2024-12-17 |
Exploring the Role of EBV Infection in EBV-T/NKLPD With EBV Capture Technology Based on Single-Cell RNA Sequencing
2024-Dec, Journal of medical virology
IF:6.8Q1
DOI:10.1002/jmv.70094
PMID:39679761
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3574 | 2024-12-17 |
Inferring single-cell resolution spatial gene expression via fusing spot-based spatial transcriptomics, location, and histology using GCN
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae630
PMID:39656774
|
研究论文 | 提出了一种基于Vision Transformer和图卷积网络的多模态信息融合方法scstGCN，用于推断单细胞分辨率的空间基因表达 | scstGCN通过融合组织学图像、基于spot的空间转录组数据和空间位置信息，实现了单细胞水平的空间基因表达超分辨率推断 | NA | 提高空间转录组技术的分辨率，以更准确地推断基因表达水平 | 不同组织类型的空间转录组数据，包括疾病和健康样本 | 数字病理学 | NA | 空间转录组技术 | 图卷积网络（GCN） | 图像和文本 | 多种组织的ST数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3575 | 2024-10-09 |
Correction to: Single-cell RNA sequencing reveals the important role of Dcaf17 in spermatogenesis of golden hamsters
2024-Nov-11, Biology of reproduction
IF:3.1Q2
DOI:10.1093/biolre/ioae144
PMID:39376075
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3576 | 2024-12-17 |
Advancements in Single-Cell RNA Sequencing and Spatial Transcriptomics for Central Nervous System Disease
2024-Oct-10, Cellular and molecular neurobiology
IF:3.6Q2
DOI:10.1007/s10571-024-01499-w
PMID:39387975
|
综述 | 本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）在中枢神经系统（CNS）疾病研究中的应用 | 通过scRNA-seq和ST技术，揭示了CNS疾病的细胞异质性和功能特异性，发现了新的细胞类型或亚型，提出了新的病理生理机制，并发现了潜在的治疗靶点和生物标志物 | NA | 探讨单细胞RNA测序和空间转录组学在中枢神经系统疾病研究中的应用 | 中枢神经系统疾病，包括慢性神经退行性疾病和急性中枢神经系统损伤等 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学（ST） | NA | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3577 | 2024-12-17 |
A Bibliometric Analysis of the Spatial Transcriptomics Literature from 2006 to 2023
2024-Jun-10, Cellular and molecular neurobiology
IF:3.6Q2
DOI:10.1007/s10571-024-01484-3
PMID:38856921
|
综述 | 本文对2006年至2023年间的空间转录组学文献进行了文献计量分析，揭示了该领域的研究前沿和趋势 | 首次对空间转录组学领域进行了全面的文献计量分析，揭示了该领域的研究热点和全球合作网络 | 文献计量分析主要基于已发表的文献，可能无法全面反映该领域的所有研究动态 | 分析空间转录组学领域的研究前沿和趋势 | 2006年至2023年间发表的空间转录组学相关文献 | NA | NA | 文献计量分析 | NA | 文本 | 1467篇论文和综述 | NA | NA | NA | NA |
| 3578 | 2024-12-17 |
PhyloVelo enhances transcriptomic velocity field mapping using monotonically expressed genes
2024-May, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-023-01887-5
PMID:37524958
|
研究论文 | PhyloVelo通过使用单调表达基因（MEGs）增强转录组速度场映射 | 引入PhyloVelo框架，利用单调表达基因（MEGs）估计转录组动力学的速度，并通过整合单细胞RNA测序数据与谱系信息重建转录组速度场 | NA | 提高在疾病条件下准确追踪细胞命运转变的能力 | 单细胞RNA测序数据和谱系信息 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据 | 七个谱系追踪的单细胞RNA测序数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 3579 | 2024-12-17 |
Single-cell transcriptomics unveil profiles and interplay of immune subsets in rare autoimmune childhood Sjögren's disease
2024-04-19, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-024-06124-6
PMID:38641668
|
研究论文 | 本研究通过单细胞转录组测序揭示了儿童罕见自身免疫性疾病Sjögren病的免疫亚群特征及其相互作用 | 首次通过单细胞RNA测序技术识别出儿童Sjögren病中的关键免疫细胞亚群，包括IFN基因富集的单核细胞、CD4 T效应记忆细胞和XCL1 NK细胞，并发现这些细胞在伴有复发性腮腺炎的儿童患者中尤为显著 | 研究仅限于儿童Sjögren病的外周免疫细胞，未涉及其他组织或器官的免疫细胞 | 揭示儿童Sjögren病的免疫细胞亚群及其相互作用，为精准医学奠定基础 | 儿童Sjögren病患者的免疫细胞亚群及其相互作用 | 数字病理学 | 自身免疫性疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA |
| 3580 | 2024-12-17 |
SPADE: spatial deconvolution for domain specific cell-type estimation
2024-04-17, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-024-06172-y
PMID:38632414
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研究论文 | 本文提出了一种名为SPADE的空间反卷积方法，用于在特定领域中估计细胞类型的组成 | SPADE通过整合空间模式到细胞类型组成的分析中，显著提升了对空间基因表达模式的理解 | NA | 理解不同细胞类型在其空间背景下的基因表达 | 细胞类型的组成及其在不同位置的比例 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学、组织学数据 | 空间反卷积 | 基因表达数据 | 合成数据和真实数据集 | NA | NA | NA | NA |