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当前共找到 1950 篇文献，本页显示第 601 - 620 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 601 | 2025-10-06 |
The novel diagnostic markers for systemic lupus erythematosus and periodontal disease
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1614044
PMID:40766309
|
研究论文 | 本研究通过生物信息学分析识别系统性红斑狼疮和牙周病的共同诊断标志物 | 首次通过WGCNA和机器学习方法识别出LY96和TMEM140作为SLE和PD的共同诊断标志物 | 研究主要基于公共数据库的微阵列数据，需要进一步实验验证 | 探索系统性红斑狼疮和牙周病的共同遗传标志物及其诊断治疗价值 | 系统性红斑狼疮和牙周病患者基因表达数据 | 生物信息学 | 系统性红斑狼疮,牙周病 | 微阵列分析,单细胞RNA测序,免疫组织化学 | 随机森林 | 基因表达数据 | 多个GEO数据集(GSE61635,GSE16134,GSE10334,GSE50772) | NA | 单细胞RNA测序,微阵列 | NA | NA |
| 602 | 2025-10-06 |
Integrating proteomics and machine learning reveals characteristics and risks of lymph node-independent distant metastasis in colorectal cancer
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1622528
PMID:40766310
|
研究论文 | 本研究通过整合蛋白质组学和机器学习方法，揭示了结直肠癌中不依赖淋巴结转移的远处转移特征和风险 | 首次开发了淋巴结非依赖性转移基因特征来预测I-II期结直肠癌患者的同步远处转移风险，并发现ITGA11在早期转移中的关键作用 | 样本量相对较小（12例患者），需要在更大规模队列中进一步验证 | 探索结直肠癌中不依赖淋巴结转移的远处转移的生物学特征和预测方法 | 结直肠癌患者组织样本和SW480细胞系 | 机器学习 | 结直肠癌 | 数据非依赖性采集质谱、单细胞RNA测序、免疫组织化学、伤口愈合实验、transwell实验 | 机器学习模型 | 蛋白质组数据、转录组数据、单细胞数据 | 12例结直肠癌患者样本 | NA | 单细胞RNA测序, 质谱分析 | NA | NA |
| 603 | 2025-10-06 |
Single-cell and multi-omics analysis reveals the role of stem cells in prognosis and immunotherapy of lung adenocarcinoma patients
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1634830
PMID:40766320
|
研究论文 | 通过单细胞和多组学分析构建基于干细胞的预后模型，用于预测肺腺癌患者的生存和免疫治疗反应 | 首次通过单细胞RNA测序识别干细胞群体，结合多组学数据和多种机器学习算法构建干细胞预后模型，能够预测免疫治疗反应和肿瘤免疫微环境特征 | 模型验证主要依赖回顾性队列，需要在前瞻性研究中进一步验证 | 研究干细胞在肺腺癌预后和免疫治疗中的作用 | 肺腺癌患者 | 机器学习 | 肺腺癌 | 单细胞RNA测序, 多组学分析, 机器学习 | CoxBoost+Enet, 多种机器学习算法 | 基因表达数据, 突变数据, 拷贝数变异数据 | 7个独立肺腺癌队列和免疫治疗数据集，外加内部医院队列 | NA | 单细胞RNA测序, 多组学分析 | NA | NA |
| 604 | 2025-10-06 |
Targeting PDCD4 in cancer and atrial fibrillation: mechanistic insights from integrated multi-omics and single-cell analysis
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1593815
PMID:40766329
|
研究论文 | 通过整合多组学和单细胞分析揭示PDCD4在癌症和心房颤动中的调控机制 | 首次整合蛋白质相互作用网络、转录组分析和单细胞RNA测序数据系统研究PDCD4在心房颤动中的作用机制 | 样本量有限，主要基于生物信息学分析，需要进一步实验验证 | 探索PDCD4相关关键基因及其在心房颤动中的调控机制 | 心房颤动患者和健康对照者的外周血单核细胞 | 生物信息学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序, qRT-PCR, 分子对接 | 蛋白质-蛋白质相互作用网络, miRNA-mRNA调控网络 | 转录组数据, 单细胞RNA测序数据 | 心房颤动患者和健康对照者的PBMCs样本 | NA | 单细胞RNA-seq, 转录组分析 | NA | NA |
| 605 | 2025-10-06 |
Inferring Metabolic Flux from Gene Expression Data Using METAFlux
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4566-6_10
PMID:40779111
|
研究论文 | 开发了一种名为METAFlux的计算方法，用于从基因表达数据推断代谢通量 | 首次将通量平衡分析(FBA)应用于从bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq数据推断代谢反应活性 | 依赖于代谢组学技术的当前限制，可能无法完全表征肿瘤代谢组 | 解决肿瘤代谢重编程研究的计算分析缺口 | 恶性肿瘤细胞和肿瘤微环境中的细胞 | 计算生物学 | 癌症 | 通量平衡分析(FBA), RNA测序 | METAFlux | 基因表达数据 | NA | NA | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 606 | 2025-10-06 |
Inferring Phenotypes of Copy Number Clones in Cancer Populations Using TreeAlign
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4566-6_7
PMID:40779108
|
研究论文 | 介绍使用TreeAlign方法联合分析单细胞全基因组测序和单细胞RNA测序数据中的拷贝数和基因表达 | 开发了能够匹配scRNA数据与scWGS推断克隆的系统发育感知方法，能够稳健建模基因剂量对基因表达的影响 | 需要同时具备单细胞RNA测序和单细胞全基因组测序数据，两种模式的联合测量并不常见 | 在单细胞水平上关联表达变化与拷贝数变化 | 癌症细胞群体中的拷贝数克隆 | 生物信息学 | 癌症 | 单细胞RNA测序, 单细胞全基因组测序 | TreeAlign | 基因表达数据, 拷贝数变异数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞全基因组测序 | NA | NA |
| 607 | 2025-10-06 |
Integrative analysis of polyamine metabolism-related genes in gliomas: implications for prognosis and therapy
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1517557
PMID:40761256
|
研究论文 | 本研究通过整合分析多胺代谢相关基因构建了胶质瘤预后风险模型 | 首次基于多胺代谢相关基因构建胶质瘤预后风险模型并系统分析肿瘤免疫微环境特征 | 研究主要基于公共数据库的回顾性分析，需要进一步实验验证 | 开发基于多胺代谢相关基因的胶质瘤预后预测模型和治疗策略 | 胶质瘤患者和肿瘤组织 | 生物信息学 | 胶质瘤 | RNA测序，单细胞RNA测序，LASSO Cox回归，WGCNA | LASSO Cox回归模型，风险评分模型 | mRNA表达数据，临床数据 | 来自TCGA、CGGA和GEO数据库的多个胶质瘤队列 | NA | 单细胞RNA测序，bulk RNA测序 | NA | NA |
| 608 | 2025-10-06 |
Identification of novel molecular subtypes and construction of a prognostic signature via multi-omics analysis and machine learning in lung adenocarcinoma
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1590216
PMID:40761262
|
研究论文 | 通过多组学分析和机器学习识别肺腺癌新分子亚型并构建预后特征 | 应用10种聚类算法识别新分子亚型，整合单细胞RNA测序数据表征亚型特异性免疫微环境，构建多组学机器学习预后特征并在多个独立数据集中验证 | NA | 识别肺腺癌新分子亚型并构建预后特征以改善患者分层 | 肺腺癌患者 | 机器学习 | 肺腺癌 | 单细胞RNA测序, western blotting, 细胞增殖实验, 流式细胞术, transwell迁移实验 | 机器学习算法 | 多组学数据, 单细胞RNA测序数据 | TCGA肺腺癌数据集和6个独立GEO数据集 | NA | 单细胞RNA-seq, 多组学分析 | NA | NA |
| 609 | 2025-10-06 |
ScaleSC: a superfast and scalable single-cell RNA-seq data analysis pipeline powered by GPU
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf167
PMID:40761324
|
研究论文 | 开发了一个基于GPU加速的超快速可扩展单细胞RNA-seq数据分析流程ScaleSC | 通过GPU计算实现超过20倍加速，能够处理1000多个批次的1000-2000万细胞数据集，解决了单张A100卡上的内存瓶颈，远超现有工具的处理能力 | NA | 解决大规模单细胞RNA-seq数据处理速度慢的问题 | 单细胞RNA-seq数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 1000-2000万细胞，超过1000个批次 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 610 | 2025-10-06 |
Single-Cell RNA Sequencing Integrated with Bulk-RNA Sequencing Analysis Reveals Prognostic Signatures Based on PANoptosis in Hepatocellular Carcinoma
2025, Journal of hepatocellular carcinoma
IF:4.2Q2
DOI:10.2147/JHC.S533777
PMID:40761429
|
研究论文 | 通过单细胞和批量RNA测序结合机器学习识别肝细胞癌中PANoptosis相关的预后特征和治疗靶点 | 首次将PANoptosis机制与肝细胞癌进展联系起来，发现YIF1B作为双重预后生物标志物和肿瘤驱动因子 | 需要进一步实验验证YIF1B的临床转化价值 | 研究肝细胞癌中PANoptosis相关机制，识别可操作的治疗靶点并优化患者特异性治疗结果 | 肝细胞癌患者 | 生物信息学,机器学习 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序,批量RNA测序,机器学习,生物信息学分析 | 机器学习模型 | RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序,批量RNA测序 | NA | NA |
| 611 | 2025-10-06 |
Chevreul: an R bioconductor package for exploratory analysis of full-length single cell sequencing
2025, GigaByte (Hong Kong, China)
DOI:10.46471/gigabyte.158
PMID:40761736
|
研究论文 | 介绍了一个用于单细胞RNA测序数据探索性分析的R Bioconductor软件包Chevreul | 专注于全长度RNA测序数据分析，支持外显子覆盖度和转录本异构体推断，提供批处理校正功能，且为非编程研究人员设计 | NA | 开发用于单细胞RNA测序数据处理的软件工具 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 612 | 2025-10-06 |
Unraveling NK cell heterogeneity through single-cell sequencing: insights from physiological and tumor contexts for clinical applications
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1612352
PMID:40761786
|
综述 | 通过单细胞测序技术解析NK细胞的异质性，探讨其在生理和肿瘤环境中的特征及临床应用前景 | 系统阐述单细胞测序技术在揭示NK细胞异质性方面的应用，分析肿瘤微环境中NK细胞的动态变化及治疗响应机制 | NA | 探讨NK细胞异质性机制及其在肿瘤免疫治疗中的临床应用价值 | 自然杀伤细胞（NK细胞） | 单细胞生物学 | 肿瘤 | 单细胞测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 613 | 2025-10-06 |
Integrated multi-omics analysis and machine learning identify G protein-coupled receptor-related signatures for diagnosis and clinical benefits in soft tissue sarcoma
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1561227
PMID:40761790
|
研究论文 | 本研究通过整合多组学分析和机器学习方法，构建了软组织肉瘤中G蛋白偶联受体相关特征的诊断和预后预测模型 | 首次在单细胞和bulk RNA-seq水平结合12种机器学习算法及其127种组合，构建了GPR相关特征的诊断和预后预测模型 | 研究依赖于公共数据库数据，需要进一步实验验证 | 开发软组织肉瘤的诊断和预后预测工具 | 软组织肉瘤患者 | 机器学习 | 软组织肉瘤 | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq, 多组学分析 | Stepglm+Enet, 机器学习集成框架 | 基因表达数据 | 基于TCGA和GEO数据库的样本 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 614 | 2025-10-06 |
Analysis of immune characteristics and inflammatory mechanisms in COPD patients: a multi-layered study combining bulk and single-cell transcriptome analysis and machine learning
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1592802
PMID:40761855
|
研究论文 | 通过整合bulk和单细胞转录组分析与机器学习方法，研究COPD患者的免疫特征和炎症机制 | 首次结合bulk和单细胞转录组数据，利用机器学习算法筛选COPD炎症相关特征基因，并发现肉桂醛可能靶向CXCL8蛋白发挥抗炎作用 | 研究基于公共数据库数据，缺乏实验验证；样本来源有限 | 探讨炎症基因在COPD中的潜在作用和机制 | COPD患者和正常个体的气道上皮组织 | 生物信息学 | 慢性阻塞性肺疾病 | 转录组测序，单细胞RNA-seq，分子对接，分子动力学模拟 | Lasso回归，随机森林 | 基因表达数据 | NA | NA | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 615 | 2025-10-06 |
Brain aging and rejuvenation at single-cell resolution
2025-Jan-08, Neuron
IF:14.7Q1
DOI:10.1016/j.neuron.2024.12.007
PMID:39788089
|
综述 | 本文综述了单细胞组学技术在脑衰老和年轻化研究中的应用与发现 | 首次从单细胞分辨率系统梳理脑衰老的细胞类型特异性变化和年轻化干预策略 | 主要基于现有研究综述，缺乏原始实验数据验证 | 探讨脑衰老的细胞机制和年轻化干预策略 | 大脑细胞 | 单细胞组学 | 神经退行性疾病 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞组学数据 | NA | NA | 单细胞转录组学 | NA | NA |
| 616 | 2025-10-06 |
Resolving Resident Colonic Muscularis Macrophage Diversity and Plasticity During Colitis
2025-01-06, Inflammatory bowel diseases
IF:4.5Q1
DOI:10.1093/ibd/izae155
PMID:39102823
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序解析了结肠炎期间结肠肌层巨噬细胞的多样性和可塑性 | 首次在单细胞水平揭示了结肠肌层巨噬细胞在生理和结肠炎状态下的转录组特征，发现Lyve1+巨噬细胞亚群在结肠炎期间消失而Cx3cr1+巨噬细胞保留并表现炎症可塑性 | 研究主要基于小鼠模型，人类样本验证有限 | 解析结肠炎期间肠道肌层免疫细胞群的异质性和动态变化 | 结肠肌层巨噬细胞 | 单细胞生物学 | 炎症性肠病 | 单细胞RNA测序，免疫组织化学，流式细胞术，细胞谱系追踪 | NA | 单细胞转录组数据，图像数据，流式数据 | 正常结肠和葡聚糖硫酸钠诱导的结肠炎模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 617 | 2025-10-06 |
FlyRNAi.org 2025 update-expanded resources for new technologies and species
2025-Jan-06, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkae917
PMID:39435987
|
研究论文 | 介绍FlyRNAi数据库2025年更新，扩展了支持新技术和物种的资源 | 新增单细胞转录组学数据挖掘分析资源，将CRISPR试剂和基因中心生物信息学方法应用于传染病节肢动物载体 | NA | 支持功能基因组学研究，促进生物和生物医学理解 | 果蝇、节肢动物载体、常见遗传模型物种、人类生物学 | 生物信息学 | 传染病 | RNAi筛选、CRISPR、单细胞转录组学 | NA | 组学数据、单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 618 | 2025-10-06 |
Construction of a New Ferroptosis-related Prognosis Model for Survival Prediction in Colorectal Cancer
2025, Current medicinal chemistry
IF:3.5Q2
|
研究论文 | 本研究构建了一个基于11个铁死亡相关基因的预后模型，用于结直肠癌患者的生存预测 | 首次结合单细胞RNA测序和转录组数据分析铁死亡相关基因在结直肠癌中的预后价值，并开发了11基因特征模型 | 研究依赖于公共数据库数据，需要进一步实验验证 | 开发结直肠癌的铁死亡相关基因预后特征并探索其分子功能 | 结直肠癌患者样本 | 生物信息学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序, 转录组测序, ssGSEA, WGCNA, Cox回归分析 | 预后预测模型, 列线图 | 基因表达数据, 临床数据 | 来自GSE161277、GSE17537和TCGA-CRC数据库的结直肠癌样本 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 619 | 2025-10-06 |
Role of pericytes in regulating penile angiogenesis and nerve regeneration
2025-01-01, Asian journal of andrology
IF:3.0Q1
DOI:10.4103/aja202455
PMID:39162179
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综述 | 本文综述了周细胞在阴茎血管生成和神经再生中的作用及其与勃起功能障碍的关系 | 首次系统分析周细胞在糖尿病性和神经性勃起功能障碍中的具体作用机制 | 主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证 | 分析周细胞在勃起功能障碍中的具体作用机制 | 周细胞在阴茎组织中的功能 | 病理生理学 | 勃起功能障碍 | 单细胞RNA测序 | NA | 文献数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 620 | 2025-10-06 |
Uncovering plaque-glia niches in human Alzheimer's disease brains using spatial transcriptomics
2025, Molecular neurodegeneration advances
DOI:10.1186/s44477-025-00002-z
PMID:40740481
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学技术揭示人类阿尔茨海默病脑中斑块-胶质细胞微环境的分子特征 | 首次在人类AD脑组织中系统描绘斑块-胶质细胞微环境的空间转录组特征，并整合多组学数据验证胶质细胞反应 | 样本来源于死后脑组织，可能无法完全反映疾病过程中的动态变化 | 解析阿尔茨海默病中斑块与胶质细胞相互作用的分子机制 | 人类阿尔茨海默病患者脑组织样本和iPSC来源的细胞培养模型 | 空间转录组学 | 阿尔茨海默病 | 空间转录组学, 免疫组织化学, 单核RNA测序, 单细胞RNA测序, 基因集富集分析 | NA | 空间转录组数据, 单细胞RNA测序数据, 组织图像数据 | 21名个体的78个死后脑切片 | NA | 空间转录组学, 单核RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |