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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 |
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221 | 2024-10-17 |
Gene expression prediction from histology images via hypergraph neural networks
2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae500
PMID:39401144
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研究论文 | 提出了一种基于超图神经网络的基因表达预测模型HGGEP,用于从组织学图像中预测基因表达 | 引入超图神经网络模型HGGEP,通过梯度增强模块和注意力机制捕捉细胞形态信息与基因表达之间的关系,并利用多尺度特征关联提高预测性能 | 现有方法忽略了细胞形态信息与基因表达之间的复杂关系,以及未充分利用图像中提取的不同潜在阶段特征 | 解决从组织学图像预测基因表达的挑战,提高预测准确性 | 基因表达预测,组织学图像分析 | 计算机视觉 | 肿瘤疾病 | 超图神经网络 | 超图神经网络 | 图像 | 多个数据集,包括癌症和肿瘤疾病样本 |
222 | 2024-10-17 |
Transcriptome sequencing reveals inflammation and macrophage heterogeneity in subacromial bursa from degenerative shoulder disorders
2024-Sep, Connective tissue research
IF:2.8Q1
DOI:10.1080/03008207.2024.2386548
PMID:39109563
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研究论文 | 研究了退行性肩部疾病中肩峰下滑囊(SAB)的转录组变化 | 首次通过转录组测序揭示了退行性和创伤性肩部疾病中SAB的炎症和巨噬细胞异质性 | 研究仅限于特定类型的肩部疾病,未涵盖所有可能的病理情况 | 探讨退行性或创伤性肩部疾病中肩峰下滑囊(SAB)的转录组变化 | 退行性肩袖撕裂(RCT)、创伤性RCT和肱骨近端骨折(PHF)患者的肩峰下滑囊(SAB) | 数字病理学 | 肩部疾病 | RNA测序 | NA | 转录组数据 | 退行性RCT、创伤性RCT和PHF患者的SAB样本 |
223 | 2024-10-16 |
Mouse Wound Models and Preparation of Single-Cell Suspensions
2024-Sep-27, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/66499
PMID:39400188
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研究论文 | 本文研究了优化小鼠伤口模型构建和单细胞悬液制备的方法 | 采用单细胞转录组测序技术来深入理解伤口愈合过程中的细胞功能和机制 | 小鼠伤口模型制备方法的差异可能引入干扰因素,影响实验结果 | 优化小鼠伤口模型的构建,以准确评估伤口闭合变化,并消除影响后续测序结果的变量 | 小鼠伤口模型和单细胞悬液的制备 | 数字病理学 | NA | 单细胞转录组测序 | NA | 转录组数据 | 小鼠皮肤组织样本 |
224 | 2024-10-16 |
Screening of potential drugs for the treatment of diabetic kidney disease using single-cell transcriptome sequencing and connectivity map data
2024-09-17, Biochemical and biophysical research communications
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.bbrc.2024.150263
PMID:38905995
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研究论文 | 利用单细胞转录组测序数据和连接图谱数据库筛选糖尿病肾病潜在治疗药物 | 结合单细胞转录组测序和连接图谱数据库筛选糖尿病肾病潜在治疗药物 | 需要进一步的临床试验验证筛选出的药物疗效 | 探索利用单细胞转录组测序数据和连接图谱数据库筛选糖尿病肾病潜在治疗药物的可行性 | 糖尿病肾病及其相关药物筛选 | 数字病理学 | 糖尿病 | 单细胞转录组测序 | NA | 转录组数据 | 糖尿病肾病小鼠模型和细胞实验 |
225 | 2024-10-16 |
SuperFeat: Quantitative Feature Learning from Single-cell RNA-seq Data Facilitates Drug Repurposing
2024-Sep-13, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1093/gpbjnl/qzae036
PMID:39401181
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研究论文 | 本文提出了一种名为SuperFeat的计算框架,用于从单细胞RNA测序数据中学习定量特征,并评估病理组织中的典型细胞状态/特征,以促进药物再利用 | 创新点在于开发了一种基于人工神经网络的计算框架,能够从单细胞RNA测序数据中学习并评估病理组织中的细胞状态/特征,从而识别潜在的药物靶点 | NA | 研究目的是开发一种计算框架,用于从单细胞RNA测序数据中学习定量特征,并评估病理组织中的细胞状态/特征,以促进药物再利用 | 研究对象包括单细胞RNA测序数据、病理组织中的细胞状态/特征以及潜在的药物靶点 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 人工神经网络 | 基因表达谱 | NA |
226 | 2024-10-15 |
Somatic mitochondrial DNA mutations are a source of heterogeneity among primary leukemic cells
2024-Sep-27, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2024.09.26.24314381
PMID:39398996
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研究论文 | 本研究探讨了体细胞线粒体DNA(mtDNA)突变在儿童白血病中的异质性来源及其生物学意义 | 通过整合单细胞测序(SCS)与数学建模和网络系统生物学方法,揭示了肿瘤富集的mtDNA突变与细胞状态变化之间的关联 | 研究主要基于两个儿童癌症患者队列的批量全基因组测序数据,样本量有限 | 探讨体细胞线粒体DNA突变在白血病细胞中的异质性及其生物学意义 | 儿童白血病患者的肿瘤和正常样本 | 数字病理学 | 白血病 | 单细胞测序(SCS) | 数学建模 | 基因组数据 | 两个儿童癌症患者队列的匹配肿瘤和正常样本 |
227 | 2024-10-13 |
Revealing a cancer-associated fibroblast-based risk signature for pancreatic adenocarcinoma through single-cell and bulk RNA-seq analysis
2024-Sep-26, Aging
DOI:10.18632/aging.206043
PMID:39332020
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研究论文 | 通过单细胞和批量RNA测序分析揭示胰腺腺癌中基于癌症相关成纤维细胞的风险特征 | 首次探索了癌症相关成纤维细胞(CAF)在胰腺腺癌(PAAD)中的预后意义,并构建了一个基于CAF的七基因风险特征 | 研究主要基于TCGA和GEO数据库的数据,可能存在数据偏差和样本量不足的问题 | 探索胰腺腺癌中癌症相关成纤维细胞的预后意义,并构建预测模型 | 胰腺腺癌中的癌症相关成纤维细胞及其相关基因 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq)和批量RNA测序 | LASSO回归和诺模图模型 | RNA测序数据和微阵列数据 | TCGA-PAAD队列中的正常和肿瘤样本,以及GSE155698数据集中的单细胞RNA测序数据 |
228 | 2024-10-13 |
BootCellNet, a resampling-based procedure, promotes unsupervised identification of cell populations via robust inference of gene regulatory networks
2024-Sep, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1012480
PMID:39348410
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研究论文 | 本文介绍了一种名为BootCellNet的新方法,通过平滑和重采样技术推断基因调控网络(GRN),并进一步推断最小支配集(MDS),以促进单细胞RNA测序数据的无监督细胞群识别 | BootCellNet通过平滑和重采样技术推断GRN和MDS,提供了一种无监督且可解释的细胞类型识别方法 | NA | 开发一种新的数据分析方法,用于细胞类型识别和基因调控网络推断 | 单细胞RNA测序数据中的细胞群和基因调控网络 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 外周血单核细胞和造血干细胞的scRNA-seq数据,以及COVID-19患者的细胞数据 |
229 | 2024-10-12 |
Developmental emergence of first- and higher-order thalamic neuron molecular identities
2024-Sep-15, Development (Cambridge, England)
DOI:10.1242/dev.202764
PMID:39348458
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研究论文 | 研究了发育过程中丘脑神经元分子身份的形成,特别是第一级和高级神经元的分化过程 | 首次揭示了高级神经元比第一级神经元更早开始分化的现象,并发现外周输入对第一级视觉丘脑兴奋性神经元的成熟至关重要 | 研究仅限于小鼠胚胎丘脑,未涉及其他物种或成年丘脑 | 探讨丘脑神经元在发育过程中分子身份的形成机制 | 小鼠胚胎丘脑中的第一级和高级神经元 | 神经科学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 小鼠胚胎丘脑的单细胞RNA测序数据 |
230 | 2024-10-12 |
Targeting POLRMT by IMT1 inhibits colorectal cancer cell growth
2024-Sep-03, Cell death & disease
IF:8.1Q1
DOI:10.1038/s41419-024-07023-8
PMID:39227564
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研究论文 | 研究探讨了新型线粒体RNA聚合酶(POLRMT)抑制剂IMT1在抑制结直肠癌(CRC)细胞生长中的潜力 | 首次研究了IMT1作为POLRMT抑制剂在结直肠癌中的抗肿瘤活性 | 研究主要在细胞和动物模型中进行,尚未进行临床试验 | 探讨IMT1抑制POLRMT在结直肠癌中的抗肿瘤作用 | 结直肠癌细胞和组织 | 癌症研究 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 包括原代和永生化结直肠癌细胞,以及裸鼠模型 |
231 | 2024-10-12 |
Apelin (APLN) is a biomarker contributing to the diagnosis and prognosis of hepatocellular carcinoma
2024-09-03, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-71495-z
PMID:39227683
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研究论文 | 本研究开发了用于肝细胞癌(HCC)诊断和预后的新型模型,并鉴定了新的生物标志物Apelin(APLN) | 本研究首次将Apelin(APLN)鉴定为肝细胞癌的生物标志物,并开发了基于机器学习算法的诊断和预后模型 | 研究主要基于TCGA和GEO数据库的数据,未涉及临床验证 | 开发新型诊断和预后模型,并鉴定新的肝细胞癌生物标志物 | 肝细胞癌(HCC)及其生物标志物Apelin(APLN) | 数字病理学 | 肝癌 | 单细胞测序 | LASSO和Cox回归算法 | 基因表达数据 | 基于TCGA数据库的数据,具体样本数量未明确提及 |
232 | 2024-10-12 |
Prostate cancer cancer-associated fibroblasts with stable markers post-androgen deprivation therapy associated with tumor progression and castration resistant prostate cancer
2024-Sep, Cancer science
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/cas.16267
PMID:38970292
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研究论文 | 研究了前列腺癌中癌症相关成纤维细胞(CAFs)的特异性及其在雄激素剥夺治疗(ADT)后的临床相关性 | 通过细胞谱系多样性和加权基因共表达网络分析(WGCNA)确定了前列腺癌特有的CAF特征,并通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)、细胞系RNA测序和免疫组化验证了其特异性 | NA | 阐明前列腺癌中CAFs的特异性及其在ADT后的影响 | 前列腺癌中的癌症相关成纤维细胞(CAFs)及其在雄激素剥夺治疗(ADT)后的变化 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq)、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、免疫组化 | NA | RNA | 收集的样本数量未明确提及 |
233 | 2024-10-11 |
Spatial transcriptomics reveals modulation of transcriptional networks across brain regions after auditory threat conditioning
2024-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.25.614979
PMID:39386587
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研究论文 | 研究通过空间转录组学分析揭示了听觉威胁条件反射后大脑区域间转录网络的调节 | 首次通过空间转录组学技术全面分析了听觉威胁条件反射后大脑区域间的基因表达差异及其转录连接性 | 研究仅限于小鼠模型,且样本量较小,可能影响结果的普适性 | 探讨听觉威胁条件反射后大脑区域间的基因表达变化及其转录网络的调节 | 小鼠大脑的皮质和皮质下区域 | 基因组学 | NA | 空间转录组学 RNAseq 分析 | NA | 基因表达数据 | 小鼠样本 |
234 | 2024-10-11 |
ELLA: Modeling Subcellular Spatial Variation of Gene Expression within Cells in High-Resolution Spatial Transcriptomics
2024-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.09.23.614515
PMID:39386706
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研究论文 | 介绍了一种名为subcellular expression localization analysis (ELLA)的计算方法,用于建模高分辨率空间转录组学中的mRNA亚细胞定位和检测显示细胞内空间变异的基因 | ELLA创建了一个统一的细胞坐标系统来锚定不同的细胞形状和形态,利用非均匀泊松过程建模空间计数数据,利用表达梯度函数表征亚细胞表达模式,并有效控制I类错误和高统计功效 | NA | 建模高分辨率空间转录组学中的mRNA亚细胞定位和检测显示细胞内空间变异的基因 | mRNA的亚细胞定位和显示细胞内空间变异的基因 | 空间转录组学 | NA | 非均匀泊松过程 | NA | 空间转录组数据 | 四个来自不同技术的空间转录组数据集 |
235 | 2024-10-11 |
Collaborative Structure-Preserved Missing Data Imputation for Single-Cell RNA-Seq Clustering
2024 Sep-Oct, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3404013
PMID:38776196
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ColImpute的协作结构保持缺失数据插补方法,用于单细胞RNA-seq聚类分析 | 本文提出了一种新的协作结构保持缺失数据插补方法ColImpute,通过集成聚类结构保持插补模块和子空间聚类模块,实现了缺失数据插补和细胞亚型识别的协同训练 | NA | 提高单细胞RNA-seq数据中缺失值插补的准确性,并改善细胞类型识别的效果 | 单细胞RNA-seq数据中的缺失值插补和细胞类型识别 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA |
236 | 2024-10-11 |
IMPLICATIONS OF YWHAH GENE EXPRESSION IN THE EARLY DETECTION OF SEPSIS
2024-Sep-01, Shock (Augusta, Ga.)
DOI:10.1097/SHK.0000000000002409
PMID:38904460
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研究论文 | 研究探讨了YWHAH基因在脓毒症早期检测中的表达及其潜在意义 | 首次发现YWHAH基因在感染和脓毒症患者中的表达差异,可能为脓毒症的早期检测和治疗提供新思路 | 研究主要基于公共单细胞转录组数据库和体外实验,缺乏临床样本的验证 | 探讨YWHAH基因在脓毒症早期检测中的潜在作用 | YWHAH基因在感染和脓毒症患者中的表达 | NA | 脓毒症 | 实时聚合酶链反应 | NA | 转录组数据 | NA |
237 | 2024-10-11 |
scVSC: Deep Variational Subspace Clustering for Single-Cell Transcriptome Data
2024 Sep-Oct, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2024.3405731
PMID:38801694
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研究论文 | 提出了一种基于深度表示神经网络的无监督聚类算法scVSC,用于单细胞转录组数据分析 | 将变分推断引入子空间模型,对潜在空间施加正则化约束,防止过拟合 | 未提及 | 提高单细胞RNA测序数据的聚类准确性和运行效率 | 单细胞转录组数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度变分子空间聚类模型 | 转录组数据 | 多个数据集 |
238 | 2024-10-11 |
scATAcat: cell-type annotation for scATAC-seq data
2024-Sep, NAR genomics and bioinformatics
IF:4.0Q1
DOI:10.1093/nargab/lqae135
PMID:39380946
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研究论文 | 提出了一种名为scATAcat的新方法,利用批量ATAC-seq数据作为原型来注释scATAC-seq数据 | scATAcat方法的创新之处在于利用已知的批量ATAC-seq数据作为原型,而不是依赖基因表达模式 | 文章未明确提及scATAcat方法的局限性 | 开发一种新的方法来注释scATAC-seq数据中的细胞类型 | scATAC-seq数据中的细胞类型 | 生物信息学 | NA | scATAC-seq | NA | scATAC-seq数据 | 多个数据集,具体样本数量未明确提及 |
239 | 2024-10-10 |
Clinical cell-surface targets in metastatic and primary solid cancers
2024-Sep-24, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.183674
PMID:39315546
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研究论文 | 研究了转移性和原发性实体癌中细胞表面靶点的表达情况 | 首次整合了大量RNA-seq和微阵列数据,包括良性样本、原发性肿瘤样本和转移性肿瘤样本,并利用单细胞RNA-seq数据分析了肿瘤的异质性 | 依赖于现有数据集,可能存在数据偏差 | 探讨细胞表面靶点在转移性和原发性实体癌中的表达情况,并评估其在治疗中的潜在应用 | 细胞表面靶点在不同类型癌症中的表达情况 | 数字病理学 | NA | RNA-seq, 微阵列, 单细胞RNA-seq | NA | RNA, 蛋白质 | 7,927个良性样本, 16,866个原发性肿瘤样本, 6,124个转移性肿瘤样本, 36个良性组织, 558个原发性和转移性肿瘤样本, 29个良性组织样本, 1,075个肿瘤样本, 942个细胞系 |
240 | 2024-10-10 |
scDFN: enhancing single-cell RNA-seq clustering with deep fusion networks
2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae486
PMID:39373051
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研究论文 | 介绍了一种名为scDFN的新型深度学习算法,用于增强单细胞RNA测序数据的聚类效果 | scDFN算法通过融合网络策略,结合自编码器和改进的图自编码器,以及三重自监督策略和四种联合损失函数,显著提升了单细胞RNA测序数据的聚类效果 | NA | 提升单细胞RNA测序数据的聚类效果 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习模型 | 基因表达数据 | 多个数据集 |