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当前共找到 579 篇文献，本页显示第 161 - 180 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 161 | 2025-10-06 |
Contributions of T Cell Signaling for Wound Healing
2024-11-14, Journal of burn care & research : official publication of the American Burn Association
IF:1.5Q3
DOI:10.1093/jbcr/irae151
PMID:39110034
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和免疫荧光成像技术揭示了T细胞在伤口愈合过程中的信号传导特征 | 首次在伤口愈合过程中发现并验证了耗竭T细胞的存在，并揭示了不同T细胞亚群具有独特的信号传导特征 | 耗竭T细胞在伤口愈合中的分子机制和具体作用需要未来更深入的研究 | 探索T细胞在伤口愈合过程中的信号传导作用 | 伤口愈合过程中的T细胞亚群 | 免疫学 | 伤口愈合 | scRNA-seq, 免疫荧光成像 | NA | 单细胞RNA测序数据, 图像数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 162 | 2025-10-06 |
The unveiled mosaic of intra-tumor heterogeneity in ovarian cancer through spatial transcriptomic technologies: A systematic review
2024-11, Translational research : the journal of laboratory and clinical medicine
IF:6.4Q1
DOI:10.1016/j.trsl.2024.08.001
PMID:39111726
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系统综述 | 通过空间转录组技术揭示卵巢癌肿瘤内异质性的系统综述 | 系统整合空间转录组技术在卵巢癌研究中的应用，强调空间背景对理解肿瘤异质性和微环境的重要性 | 作为综述文章，不包含原始实验数据，主要基于现有文献分析 | 探讨空间转录组技术在卵巢癌肿瘤内异质性和肿瘤微环境研究中的应用价值 | 卵巢癌肿瘤组织及其微环境 | 数字病理 | 卵巢癌 | 空间转录组学, 单细胞RNA测序 | NA | 空间转录组数据, 基因表达数据 | NA | NA | 空间转录组学, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 163 | 2025-10-06 |
Single-Cell Analysis Reveals Novel Immune Perturbations in Fibrotic Hypersensitivity Pneumonitis
2024-Nov-15, American journal of respiratory and critical care medicine
IF:19.3Q1
DOI:10.1164/rccm.202401-0078OC
PMID:38924775
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序揭示纤维化过敏性肺炎中新型免疫紊乱机制 | 首次在单细胞水平发现FHP中GZM细胞毒性CD4和CD8 T细胞的增加，以及S100A和CCL3/CCL4经典单核细胞的异常 | 样本量有限，仅包含特定地区（美国和墨西哥）的患者 | 阐明纤维化过敏性肺炎的免疫异常机制 | 纤维化过敏性肺炎患者、特发性肺纤维化患者、非纤维化过敏性肺炎患者和健康对照者 | 单细胞转录组学 | 间质性肺病 | 单细胞5' RNA测序 | Seurat, DoRothEA-VIPER, Monocle3, Velocyto-scVelo-CellRank | 单细胞RNA测序数据 | 148名参与者（45名FHP患者，63名IPF患者，4名非纤维化HP患者，36名健康对照），共分析589,870个细胞 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 单细胞5' RNA测序 |
| 164 | 2025-10-06 |
Intrahepatic IgA complex induces polarization of cancer-associated fibroblasts to matrix phenotypes in the tumor microenvironment of HCC
2024-Nov-01, Hepatology (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/HEP.0000000000000772
PMID:38466639
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研究论文 | 本研究探讨了肝内IgA复合物在肝细胞癌肿瘤微环境中诱导癌症相关成纤维细胞向基质表型极化的机制 | 首次揭示IgA复合物通过CD71受体促进CAFs向恶性基质表型极化并削弱CD8+T细胞功能的新机制 | 样本量相对有限(50例HCC样本)，且为体外实验验证 | 阐明IgA复合物在HCC肿瘤微环境中对癌症相关成纤维细胞的影响 | 肝细胞癌患者样本中的癌症相关成纤维细胞和CD8+T细胞 | 肿瘤免疫学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序,流式细胞术,共培养实验 | NA | 单细胞RNA测序数据,流式细胞术数据 | 50例肝细胞癌样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 165 | 2025-10-06 |
Integrated single-cell and bulk RNA sequencing analyses identify an immunotherapy nonresponse-related fibroblast signature in gastric cancer
2024-11-01, Anti-cancer drugs
IF:1.8Q3
DOI:10.1097/CAD.0000000000001651
PMID:39110142
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞和bulk RNA测序分析，识别了胃癌中与免疫治疗无响应相关的成纤维细胞特征 | 首次构建了与免疫检查点抑制剂无响应相关的成纤维细胞基因特征，并发现该特征能预测胃癌患者对免疫治疗的反应 | 基于公共数据库的回顾性分析，需要进一步实验验证 | 探索胃癌中免疫治疗无响应的决定因素，构建预测生物标志物 | 胃癌患者样本 | 生物信息学 | 胃癌 | 单细胞RNA测序, bulk RNA测序 | Cox回归模型, LASSO回归 | 基因表达数据 | 来自GEO和TCGA数据库的胃癌样本 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 166 | 2025-10-06 |
Identification of the key targets for sepsis-associated acute kidney injury by RNA sequencing combined with bioinformatics methods
2024-11-30, BMC immunology
IF:2.9Q3
DOI:10.1186/s12865-024-00673-5
PMID:39616313
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研究论文 | 通过RNA测序结合生物信息学方法识别脓毒症相关急性肾损伤的关键靶点基因 | 首次将脓毒症差异表达基因与肾脏特异性基因进行交集分析，鉴定出CD74和IL32作为脓毒症相关肾损伤的新型生物标志物 | 样本量较小（10例健康对照和22例脓毒症患者），需要更大规模研究验证 | 探索脓毒症患者并发肾损伤的相关基因，为早期识别和预后研究提供可靠靶点 | 脓毒症患者和健康个体的外周血样本 | 生物信息学 | 脓毒症相关急性肾损伤 | RNA测序, 生物信息学分析, 单细胞RNA测序 | 差异表达分析, GO分析, KEGG分析, 生存分析, ROC分析 | RNA测序数据 | 32例样本（10例健康对照，22例脓毒症患者） | NA | RNA测序, 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 167 | 2025-10-06 |
FIND-seq: high-throughput nucleic acid cytometry for rare single-cell transcriptomics
2024-11, Nature protocols
IF:13.1Q1
DOI:10.1038/s41596-024-01021-y
PMID:39039320
|
研究论文 | 介绍FIND-seq高通量核酸流式技术及其在稀有单细胞转录组分析中的应用 | 开发了基于核酸序列检测的细胞分选平台，可基于RNA或DNA标记分离稀有细胞并进行转录组分析 | 需要微流体学、光学和分子生物学专业知识 | 建立稀有细胞分离和测序的技术平台 | 稀有细胞亚群，包括HIV感染细胞、具有特定DNA突变或转录特征的细胞 | 单细胞测序技术 | HIV感染 | 核酸流式技术，单细胞转录组测序 | NA | RNA，DNA，转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq，核酸检测 | FIND-seq | 基于微流体的核酸检测和测序平台，支持稀有细胞分离和全转录组测序 |
| 168 | 2025-10-06 |
The single-cell transcriptomic landscape of the topological differences in mammalian auditory receptors
2024-11, Science China. Life sciences
DOI:10.1007/s11427-024-2672-1
PMID:39083201
|
研究论文 | 通过单细胞RNA测序揭示哺乳动物听觉受体拓扑差异的转录组景观 | 首次在单细胞水平系统揭示毛细胞拓扑分子梯度，发现Ptn、Rxra和Nfe2l2等新型音位分布相关基因，并预测调控这些梯度的转录因子 | NA | 探索哺乳动物耳蜗毛细胞音位分布图的分子组织机制 | 哺乳动物内毛细胞和外毛细胞 | 单细胞转录组学 | 听觉系统疾病 | 单细胞RNA测序 | SCENIC算法 | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 169 | 2025-10-06 |
Single-cell immune landscape of measurable residual disease in acute myeloid leukemia
2024-11, Science China. Life sciences
DOI:10.1007/s11427-024-2666-8
PMID:39034351
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序描绘了急性髓系白血病可测量残留病的免疫细胞图谱 | 首次在单细胞水平揭示MRD阳性与阴性状态下免疫细胞组成的差异，并发现巨噬细胞迁移抑制因子通路在调节MRD-_CD8细胞簇中的作用 | 样本量相对有限（共32例患者），需要更大规模研究验证发现 | 探究急性髓系白血病可测量残留病的免疫细胞特征和转化机制 | 异基因造血干细胞移植后患者的骨髓样本 | 单细胞组学 | 急性髓系白血病 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 32例患者骨髓样本（20例MRD阳性，12例MRD阴性），共184,231个细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 170 | 2025-10-06 |
Differential chromatin accessibility and transcriptional dynamics define breast cancer subtypes and their lineages
2024-11, Nature cancer
IF:23.5Q1
DOI:10.1038/s43018-024-00773-6
PMID:39478117
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研究论文 | 通过多组学技术分析乳腺癌亚型及其谱系的染色质可及性和转录动态特征 | 首次在单细胞水平整合配对转录组和染色质可及性分析，揭示乳腺癌亚型特异性谱系的调控网络 | 样本量相对有限（37例患者），需要更大规模验证 | 研究乳腺癌亚型特异性肿瘤-正常谱系的转录调控网络 | 乳腺癌患者组织样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞多组学, 空间转录组学, 多重成像 | 调控网络分析 | 基因组, 转录组, 表观基因组, 图像 | 37例患者的61个样本 | NA | 单细胞多组学, 空间转录组学, 多重成像, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 171 | 2025-10-06 |
Thrombopoietin mimetic reduces mouse lung inflammation and fibrosis after radiation by attenuating activated endothelial phenotypes
2024-Nov-08, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.181330
PMID:39513364
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研究论文 | 本研究探讨了血小板生成素模拟物通过抑制内皮细胞活化减轻辐射诱导的小鼠肺损伤 | 首次发现血小板生成素模拟物能通过调节毛细血管内皮细胞表型减轻辐射诱导的肺损伤 | 研究仅使用小鼠模型，尚未在人体验证 | 评估血小板生成素模拟物对辐射诱导肺损伤的保护作用及机制 | 小鼠肺组织和原代肺微血管内皮细胞 | 病理生理学 | 肺损伤 | 单细胞RNA测序,组织学分析 | NA | 基因表达数据,组织学图像 | 小鼠实验模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 172 | 2025-10-06 |
[Identification of prognostic genes in prostate cancer by single-cell sequencing combined with Mendelian randomization]
2024-Nov, Zhonghua nan ke xue = National journal of andrology
PMID:40783865
|
研究论文 | 通过单细胞测序结合孟德尔随机化方法识别前列腺癌预后相关基因 | 首次将单细胞测序与孟德尔随机化方法相结合识别前列腺癌预后基因 | 样本量较小（仅4例前列腺癌单细胞数据），需要更大样本验证 | 识别前列腺癌发展和预后的关键基因 | 前列腺癌患者组织样本 | 生物信息学 | 前列腺癌 | 单细胞测序, 孟德尔随机化, 差异表达分析, 富集分析 | 单变量COX回归 | 单细胞RNA测序数据, 基因表达数据, 临床数据 | 4例前列腺癌单细胞数据 + TCGA和GEO数据库前列腺癌患者数据 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 173 | 2025-10-06 |
Spatially resolved analysis of pancreatic cancer identifies therapy-associated remodeling of the tumor microenvironment
2024-Nov, Nature genetics
IF:31.7Q1
DOI:10.1038/s41588-024-01890-9
PMID:39227743
|
研究论文 | 本研究利用单细胞空间转录组学分析胰腺癌肿瘤微环境在治疗过程中的重塑过程 | 开发了空间约束最优输运相互作用分析(SCOTIA)模型，整合空间距离和配体-受体基因表达来解析细胞间相互作用 | NA | 解析胰腺癌肿瘤微环境在放化疗治疗过程中的重塑机制 | 人类胰腺癌组织样本 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 单细胞空间转录组学 | 最优输运模型 | 空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞空间转录组学 | NA | NA |
| 174 | 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
|
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 |
| 175 | 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
|
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 |
| 176 | 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 |
| 177 | 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
|
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 |
| 178 | 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 |
| 179 | 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 |
| 180 | 2025-10-06 |
Joint representation and visualization of derailed cell states with Decipher
2024-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.11.11.566719
PMID:38014231
|
研究论文 | 本文提出了一种名为Decipher的深度生成模型，用于整合单细胞基因组学数据并表征细胞状态从正常到异常的转变 | 开发了能够联合建模和可视化正常与扰动条件下单细胞RNA-seq数据的深度生成模型，揭示共享和破坏的细胞动态 | NA | 开发计算工具以整合跨条件的单细胞基因组学数据并表征异常细胞状态轨迹 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | 胰腺炎、急性髓系白血病、胃癌 | 单细胞RNA测序 | 深度生成模型 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |