单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 7460 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 | 2025-10-06 |
Biologically informed machine learning modeling of immune cells to reveal physiological and pathological aging process
2024-Oct-24, Immunity & ageing : I & A
IF:5.2Q1
DOI:10.1186/s12979-024-00479-4
PMID:39449067
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研究论文 | 本研究构建了涵盖人类生命周期的免疫细胞转录组图谱，开发了新型生物年龄预测模型PHARE，揭示了免疫细胞在生理和病理衰老过程中的变化 | 构建了首个涵盖从新生儿到超百岁老人的人类生命周期免疫细胞转录组图谱，开发了适用于单细胞和批量RNA-seq数据的生物年龄预测模型PHARE | NA | 研究衰老如何塑造免疫细胞功能，为不同生命阶段患者的精准治疗提供依据 | 人类免疫细胞，涵盖从新生儿到超百岁老人的不同年龄群体，以及COVID-19、川崎病和冠状动脉疾病患者 | 机器学习 | 衰老相关疾病 | RNA-seq, scRNA-seq | 机器学习模型 | 转录组数据 | 涵盖从新生儿到超百岁老人的人类生命周期样本 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 422 | 2025-10-06 |
MerlinS13 phosphorylation regulates meningioma Wnt signaling and magnetic resonance imaging features
2024-09-09, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-52284-8
PMID:39251601
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研究论文 | 本研究揭示了Merlin丝氨酸13位点磷酸化通过调控Wnt信号通路影响脑膜瘤生长的机制，并发现了一种可用于指导治疗的MRI影像学生物标志物 | 首次发现Merlin S13去磷酸化通过减弱与β-连环蛋白的抑制性相互作用激活Wnt通路驱动脑膜瘤生长，并鉴定ADC作为Merlin完整脑膜瘤的影像学生物标志物 | 对Merlin完整脑膜瘤生长的生化机制理解仍不完全，缺乏可用于指导治疗降级或影像监测的非侵入性生物标志物 | 阐明Merlin完整脑膜瘤的生化机制并开发影像学生物标志物 | 脑膜瘤异种移植模型和患者样本 | 数字病理 | 脑膜瘤 | 单细胞RNA测序,邻近标记蛋白质组质谱,磁共振成像 | NA | 基因表达数据,蛋白质组数据,影像数据 | 脑膜瘤异种移植模型和患者样本 | NA | 单细胞RNA测序,蛋白质组质谱,空间转录组学 | NA | NA |
| 423 | 2025-10-06 |
Cardiac Development at a Single-Cell Resolution
2024, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-3-031-44087-8_14
PMID:38884716
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序技术在哺乳动物心脏发育研究中的应用与进展 | 利用单细胞RNA测序技术首次实现了对心脏发育过程中异质性细胞群体的精细解析 | NA | 探索哺乳动物心脏发育的分子机制和细胞多样性 | 人类和小鼠的心脏发育过程 | 单细胞生物学 | 先天性心脏病 | 单细胞RNA测序，单细胞多组学 | NA | 转录组数据，表观基因组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 424 | 2025-10-06 |
Single-cell transcriptomic and spatial analysis reveal the immunosuppressive microenvironment in relapsed/refractory angioimmunoblastic T-cell lymphoma
2024-12-18, Blood cancer journal
IF:12.9Q1
DOI:10.1038/s41408-024-01199-0
PMID:39695118
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研究论文 | 通过单细胞转录组和空间分析揭示复发/难治性血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤的免疫抑制微环境特征 | 首次结合单细胞RNA测序和成像质谱流式技术系统比较初诊与复发/难治性AITL的细胞组成和空间结构，发现YY1驱动的恶性Tfh细胞增殖、B细胞恶性转化中间状态及髓系细胞功能失调等新机制 | 样本量有限，主要基于观察性分析，缺乏功能性验证实验 | 解析复发/难治性AITL免疫抑制微环境的细胞和分子特征 | 血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤患者样本 | 数字病理 | 淋巴瘤 | 单细胞RNA测序, 成像质谱流式 | NA | 单细胞转录组数据, 空间蛋白表达数据 | 未明确样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间蛋白质组学 | NA | NA |
| 425 | 2025-10-06 |
Analyzing Large-Scale Single-Cell RNA-Seq Data Using Coreset
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3418078
PMID:38913513
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研究论文 | 提出一种名为scCoreset的数据摘要框架，用于从大规模单细胞RNA-seq数据中提取加权细胞子集以促进下游分析 | 开发了专门针对高维稀疏单细胞RNA-seq数据的核心集框架，相比现有方法在可视化和聚类等下游任务中表现更优 | 未明确说明该方法对特定细胞类型或生物背景的适用性限制 | 解决大规模单细胞RNA-seq数据的计算和分析挑战 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 核心集算法 | 单细胞基因表达数据 | 多个单细胞数据集（具体数量未明确说明） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 426 | 2025-10-06 |
FaStaNMF: A Fast and Stable Non-Negative Matrix Factorization for Gene Expression
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2023.3296979
PMID:37467096
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研究论文 | 提出一种快速稳定的非负矩阵分解方法FaStaNMF，用于基因表达数据的细胞类型特异性表达解析 | 在保证非负矩阵分解准确性和速度的同时，实现了结果的全局稳定性，提高了实验间和实验室间的可重复性 | 方法在四个已知真实值的数据集上验证，但未提及在更广泛生物数据中的应用限制 | 开发一种快速稳定的非负矩阵分解方法，用于基因表达数据的去卷积分析 | 基因表达数据，特别是混合细胞类型样本的解析 | 生物信息学 | NA | 非负矩阵分解(NMF) | FaStaNMF | 基因表达数据 | 四个数据集（基于公开数据或RNAGinesis模拟生成） | NA | NA | NA | NA |
| 427 | 2025-10-06 |
SCRN: Single-Cell Gene Regulatory Network Identification in Alzheimer's Disease
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3424400
PMID:38976461
|
研究论文 | 提出一种基于图神经网络的单细胞基因调控网络识别方法SCRN，用于研究阿尔茨海默病的基因调控机制 | 开发了基于γ衰减启发式链接预测和图神经网络的SCRN方法，能够利用局部闭合子图识别可靠的基因调控网络 | NA | 识别阿尔茨海默病中的基因调控网络，发现潜在生物标志物和治疗靶点 | 阿尔茨海默病患者和正常样本的单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | 阿尔茨海默病 | 单细胞RNA测序 | 图神经网络 | 单细胞基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 428 | 2025-10-06 |
A New Graph Autoencoder-Based Multi-Level Kernel Subspace Fusion Framework for Single-Cell Type Identification
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3459960
PMID:39264790
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研究论文 | 提出了一种基于图自编码器的多级核子空间融合框架scGAMF，用于单细胞RNA测序数据的细胞类型识别 | 首次将深度特征嵌入和核空间分析统一到单一框架中，通过多级核空间融合策略充分挖掘细胞间深层潜在关系 | 未明确说明方法在特定细胞类型或组织中的适用性限制 | 开发更准确的单细胞聚类方法用于细胞类型识别 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 图自编码器(GAE), 谱聚类 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 429 | 2025-10-06 |
Using Multi-Encoder Semi-Implicit Graph Variational Autoencoder to Analyze Single-Cell RNA Sequencing Data
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3458170
PMID:39255084
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研究论文 | 提出一种基于变分图自编码器和图注意力网络的多编码器半隐式图变分自编码器(MSVGAE)，用于分析单细胞RNA测序数据 | 引入多编码器学习不同尺度特征并控制非信息特征，通过添加不同噪声促进图结构信息和分布不确定性的传播 | NA | 解决单细胞RNA测序数据高维度和高稀疏性分析难题 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 变分图自编码器,图注意力网络 | 基因表达数据 | 24个模拟数据集和8个真实数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 430 | 2025-10-06 |
Discriminative Domain Adaption Network for Simultaneously Removing Batch Effects and Annotating Cell Types in Single-Cell RNA-Seq
2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3487574
PMID:39471116
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研究论文 | 提出一种判别性域适应网络，用于同时消除单细胞RNA测序中的批次效应和注释细胞类型 | 结合对抗域适应策略、对比损失、类中心语义对齐和自步学习机制，实现全局分布匹配和判别性特征表示 | NA | 开发同时消除批次效应和注释细胞类型的计算方法 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 判别性域适应网络(D2AN) | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 431 | 2025-10-06 |
Single-Cell Antigen Receptor Sequencing in Pigs with Influenza
2024-Oct-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.10.13.617920
PMID:39464079
|
研究论文 | 本研究开发了适用于猪的单细胞抗原受体测序方法，用于分析流感感染后猪肺部的T细胞和B细胞受体谱系 | 首次在猪中实现了单细胞RNA测序与配对的T细胞受体α/β链和B细胞受体重链/轻链的联合分析 | 研究样本数量有限，且仅针对流感病毒感染模型 | 研究自然杀伤T细胞是否改变肺部T细胞和B细胞受体谱系选择 | 猪肺部T细胞和B细胞 | 单细胞测序 | 流感 | 单细胞RNA测序，VDJ测序 | NA | 单细胞RNA测序数据，抗原受体序列数据 | 冷冻保存的猪肺细胞，流式分选的T细胞 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序，VDJ测序 | 10x Chromium | 10x Genomics VDJ测序方案 |
| 432 | 2025-10-06 |
Uncovering Plaque-Glia Niches in Human Alzheimer's Disease Brains Using Spatial Transcriptomics
2024-Sep-10, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.05.611566
PMID:39314329
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学和免疫组化技术揭示了阿尔茨海默病患者大脑中淀粉样斑块与周围胶质细胞相互作用的分子机制 | 首次结合空间转录组学和免疫组化技术系统解析人类AD大脑中斑块-胶质细胞微环境的转录组特征 | 研究样本为死后脑组织，无法观察疾病动态过程；样本量相对有限 | 探究阿尔茨海默病患者大脑中Aβ斑块与周围胶质细胞的相互作用机制 | 21名个体的78个死后脑切片，共258,987个空间转录组位点 | 空间转录组学 | 阿尔茨海默病 | 空间转录组学，免疫组化，iPSC衍生微胶质细胞模型 | NA | 空间转录组数据，免疫组化图像 | 21名个体的78个脑切片，258,987个ST位点 | NA | 空间转录组学，单细胞多组学 | NA | NA |
| 433 | 2025-10-06 |
PoweREST: Statistical Power Estimation for Spatial Transcriptomics Experiments to Detect Differentially Expressed Genes Between Two Conditions
2024-Sep-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.30.610564
PMID:39257799
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研究论文 | 开发用于空间转录组学实验中差异表达基因检测统计功效估计的工具PoweREST | 首个专门针对空间转录组学数据差异表达基因检测的统计功效计算工具 | 目前仅支持10X Genomics Visium数据，尚未扩展到其他空间转录组技术平台 | 解决空间转录组学实验中统计功效计算缺失的问题 | 空间转录组学数据中的差异表达基因 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学 | 统计功效计算模型 | 空间转录组数据 | NA | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 10X Genomics Visium空间转录组技术 |
| 434 | 2025-10-06 |
Vagal TRPV1 + sensory neurons regulate myeloid cell dynamics and protect against influenza virus infection
2024-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.21.609013
PMID:39229208
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研究论文 | 本研究揭示迷走神经TRPV1+感觉神经元通过调控髓系细胞动态和免疫病理来保护宿主免受甲型流感病毒感染 | 首次发现迷走神经TRPV1+伤害性感受器通过调控髓系细胞反应而非直接影响病毒载量来促进流感病毒感染后的生存 | 未明确TRPV1神经元调控髓系细胞反应的具体分子机制 | 探究迷走神经TRPV1+感觉神经元在肺部抗病毒防御中的作用机制 | 小鼠模型和甲型流感病毒(IAV) | 免疫学 | 流感病毒感染 | 流式细胞术,单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据,细胞表型数据 | 小鼠实验模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 435 | 2025-10-06 |
The Extracellular Niche and Tumor Microenvironment Enhance KRAS Inhibitor Efficacy in Pancreatic Cancer
2024-04-01, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-23-2504
PMID:38294344
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研究论文 | 本研究评估KRASG12D抑制剂MRTX1133在胰腺癌治疗中的疗效，并发现细胞外微环境和肿瘤微环境可增强其治疗效果 | 发现ITGB1可作为增强KRAS抑制剂疗效的靶点，揭示3D培养和体内模型中疗效更佳，首次证明KRAS抑制通过调节免疫微环境引发肿瘤消退 | 研究主要基于临床前模型，尚未在人体临床试验中验证 | 评估KRAS抑制剂在胰腺癌治疗中的疗效及作用机制 | 胰腺导管腺癌(PDAC)细胞系、患者来源异种移植模型、同系肿瘤模型 | 肿瘤生物学 | 胰腺癌 | CRISPR-Cas9筛选、数字空间分析、单细胞测序、多光谱成像 | NA | 基因表达数据、空间转录组数据、单细胞测序数据 | PDAC细胞系面板、患者来源异种移植模型、同系肿瘤模型 | NA | 单细胞测序,空间转录组学 | NA | NA |
| 436 | 2025-10-06 |
Osteosarcoma Cells Secrete CXCL14 That Activates Integrin α11β1 on Fibroblasts to Form a Lung Metastatic Niche
2024-04-01, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-23-1307
PMID:38295227
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序揭示骨肉瘤细胞通过分泌CXCL14激活成纤维细胞整合素α11β1形成肺转移生态位的机制 | 首次发现CXCL14通过激活成纤维细胞整合素α11β1促进肺转移生态位形成，并证明靶向该轴可抑制转移 | 研究主要关注初治骨肉瘤样本，未涉及治疗后或复发样本 | 探究骨肉瘤肺转移生态位的形成机制及潜在治疗靶点 | 骨肉瘤细胞、成纤维细胞、肺转移生态位 | 单细胞生物学 | 骨肉瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 未明确样本数量 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 437 | 2025-10-06 |
Single-cell Transcriptomics Reveals Activation of Macrophages in All-trans Retinoic Acid (atRA)-induced Cleft Palate
2024 Jan-Feb 01, The Journal of craniofacial surgery
IF:1.0Q3
DOI:10.1097/SCS.0000000000009782
PMID:38049149
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序技术揭示全反式维甲酸诱导腭裂中巨噬细胞的激活机制 | 首次在单细胞水平系统描绘atRA诱导腭裂的细胞图谱，发现髓系细胞特别是M1样巨噬细胞的显著激活 | 研究仅针对小鼠胚胎第16.5天的腭组织，未涵盖其他发育阶段 | 探究atRA诱导腭裂的细胞分子机制 | 小鼠胚胎腭组织 | 单细胞转录组学 | 腭裂 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | atRA暴露组和正常组小鼠胚胎腭组织 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 438 | 2025-10-06 |
Identification of the CD8 + T-cell Related Signature for Predicting the Prognosis of Gastric Cancer Based on Integrated Analysis of Bulk and Single-cell RNA Sequencing Data
2024-Sep-01, Journal of immunotherapy (Hagerstown, Md. : 1997)
DOI:10.1097/CJI.0000000000000528
PMID:38809517
|
研究论文 | 基于批量RNA测序和单细胞RNA测序数据整合分析，构建了预测胃癌预后的CD8+T细胞相关特征模型 | 首次整合批量RNA测序和单细胞RNA测序数据构建CD8+T细胞相关特征模型，用于胃癌预后预测和免疫治疗指导 | 研究依赖于公共数据库数据，需要进一步实验验证 | 开发能够预测胃癌预后和免疫治疗反应的生物标志物 | 胃癌患者和相关的基因表达数据 | 生物信息学 | 胃癌 | RNA测序，单细胞RNA测序 | 风险模型，列线图 | 基因表达数据 | 来自TCGA数据库和GSE134520数据集的胃癌样本 | NA | 单细胞RNA-seq，批量RNA-seq | NA | NA |
| 439 | 2025-10-06 |
TIGIT Blockade Reshapes the Tumor Microenvironment Based on the Single-cell RNA-Sequencing Analysis
2024-Jun-01, Journal of immunotherapy (Hagerstown, Md. : 1997)
DOI:10.1097/CJI.0000000000000511
PMID:38545758
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序分析揭示TIGIT阻断如何重塑肿瘤微环境 | 首次在治疗前后使用单细胞测序全面分析TIGIT阻断对肿瘤免疫微环境的影响，揭示了TIGIT阻断通过抑制Treg细胞、激活NK细胞和促进cDC1成熟的多重机制增强抗肿瘤免疫 | 研究基于小鼠模型，尚未在人体中验证 | 探究TIGIT阻断治疗对肿瘤免疫微环境的影响机制 | 小鼠肿瘤模型中的免疫细胞 | 单细胞测序分析 | 恶性肿瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 治疗前后的小鼠样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 440 | 2025-10-06 |
AI identifies potent inducers of breast cancer stem cell differentiation based on adversarial learning from gene expression data
2024-03-27, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae207
PMID:38701411
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研究论文 | 基于对抗学习从基因表达数据中识别有效的乳腺癌干细胞分化诱导剂 | 开发了一种基于对抗学习的深度神经网络模型，能够有效消除不同数据域间的特异性偏差 | 仅基于转录组学数据，未考虑其他分子层面的信息 | 识别能够诱导乳腺癌干细胞分化的小分子化合物 | 乳腺癌干细胞(MDA-MB-231和MCF7细胞系) | 机器学习 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | 深度神经网络, 对抗学习 | 基因表达数据 | 来自未处理人诱导多能干细胞不同分化阶段的公开单细胞RNA-Seq数据，以及LINCS数据库中的药物诱导基因表达谱 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |