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当前共找到 1956 篇文献，本页显示第 921 - 940 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 921 | 2025-10-06 |
Viral Circuit Tracing in Biomedical Pain Research: Methods, Protocols, and Applications
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4615-1_3
PMID:40515898
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综述 | 本章全面概述了病毒示踪技术在疼痛研究中的方法、方案和应用 | 整合病毒示踪与光遗传学、化学遗传学和单细胞RNA测序等新兴技术 | NA | 解析疼痛处理的神经回路机制 | 疼痛相关神经回路（如PAG-DR通路和杏仁核回路） | 神经科学 | 疼痛相关疾病 | 病毒示踪技术，单细胞RNA测序 | NA | 神经回路数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 922 | 2025-10-06 |
Application of Single-Cell RNA Sequencing in Investigating Virus-Host Interactions
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4615-1_9
PMID:40515904
|
综述 | 本文综述了单细胞RNA测序技术在病毒-宿主相互作用研究中的应用、优势及实验流程 | 利用单细胞分辨率揭示病毒感染过程中传统方法难以发现的细胞异质性和动态变化机制 | NA | 深入探究病毒与宿主细胞之间的相互作用机制 | 病毒感染过程中的宿主细胞和病毒转录本 | 单细胞组学 | 病毒感染性疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 923 | 2025-10-06 |
From spots to cells: Cell segmentation in spatial transcriptomics with BOMS
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311458
PMID:40504785
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研究论文 | 提出了一种基于均值漂移的空间转录组学细胞分割新方法BOMS，无需辅助图像即可实现准确的细胞分割 | 首次提出仅利用mRNA斑点的空间位置和基因标签进行细胞分割，无需依赖DAPI/Poly(A)等辅助染色图像 | 论文未明确说明方法在极端组织密度或复杂细胞排列情况下的性能表现 | 开发更准确高效的空间转录组学细胞分割方法 | 空间转录组学数据中的细胞分割 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学，均值漂移算法 | 均值漂移聚类 | 空间基因表达数据，mRNA斑点图像 | 多个公开可用数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 924 | 2025-10-06 |
Single-cell transcriptomics for immune profiling of cerebrospinal fluid in neurological diseases
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1599303
PMID:40510352
|
综述 | 本文系统综述了利用单细胞转录组学研究脑脊液免疫特征在神经系统疾病中的应用 | 整合了单细胞RNA测序、T细胞受体测序和B细胞受体测序技术，首次全面总结这些技术在神经系统疾病脑脊液免疫分析中的综合应用 | 主要基于已发表研究进行总结，缺乏原始实验数据验证 | 探讨单细胞转录组学在神经系统疾病脑脊液免疫分析中的应用价值 | 脑脊液中的免疫细胞 | 生物信息学 | 神经系统疾病 | 单细胞RNA测序, 单细胞T细胞受体测序, 单细胞B细胞受体测序 | NA | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞多组学 | NA | NA |
| 925 | 2025-10-06 |
Integrative Analysis of Shared Pathogenic Genes and Potential Mechanisms in Gardnerella vaginalis and Persistent HPV16 Infection
2025, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/2582989
PMID:40510586
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研究论文 | 本研究通过整合加德纳菌感染和HPV16持续感染的转录组数据，揭示了RSAD2和IFIT1作为宫颈病变潜在生物标志物和治疗靶点 | 首次整合GV感染和HPV16持续感染的转录组数据，识别共享致病机制，并通过单细胞转录组学揭示基因表达模式 | 研究主要基于生物信息学分析，需要进一步实验验证 | 阐明加德纳菌和HPV16持续感染的共享致病机制 | 加德纳菌和HPV16感染的分子机制 | 生物信息学 | 宫颈癌 | 转录组分析，单细胞转录组学，孟德尔随机化分析 | 随机森林，ROC分析 | 基因表达数据 | GEO数据集GSE75132和体外GV感染实验数据 | NA | 单细胞RNA-seq，转录组测序 | NA | NA |
| 926 | 2025-10-06 |
Identification of molecular characteristics in polycystic ovary syndrome using single-cell and transcriptome analysis
2025-01-23, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-81110-w
PMID:39848950
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研究论文 | 通过单细胞和转录组分析揭示多囊卵巢综合征的分子特征 | 整合多个数据集进行综合分析，发现PCOS中新的共表达模块和信号通路，并通过伪时间轨迹分析揭示疾病发展轨迹 | NA | 揭示多囊卵巢综合征的分子机制 | 多囊卵巢综合征患者基因表达数据 | 生物信息学 | 多囊卵巢综合征 | 单细胞RNA测序, 转录组分析, RT-qPCR | NA | 基因表达数据, 单细胞RNA测序数据 | 来自三个数据集(GSE138518, GSE155489, PRJNA600740) | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 927 | 2025-10-06 |
Identification of prognostic biomarkers of sepsis and construction of ceRNA regulatory networks
2025-01-22, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-78502-3
PMID:39843498
|
研究论文 | 本研究通过RNA测序和单细胞RNA测序识别脓毒症预后生物标志物并构建ceRNA调控网络 | 首次结合RNA测序、单细胞RNA测序和meta分析筛选脓毒症预后相关核心基因，并构建了包含4个circRNA、26个miRNA和2个mRNA的ceRNA调控网络 | 样本量较小（幸存组26例，非幸存组6例），需要在更大样本中验证 | 识别脓毒症预后生物标志物并构建ceRNA调控网络以深入理解脓毒症发病机制 | 脓毒症患者血液样本 | 生物信息学 | 脓毒症 | RNA测序，单细胞RNA测序，差异表达分析，GO分析，meta分析 | ceRNA调控网络 | RNA测序数据，单细胞RNA测序数据 | 32例脓毒症患者（幸存组26例，非幸存组6例） | 10x Genomics | single-cell RNA-seq | 10x Chromium | 10×Single-cell RNA sequencing |
| 928 | 2025-10-06 |
DiabetesOmic: A comprehensive multi-omics diabetes database
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.05.008
PMID:40502930
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研究论文 | 介绍了一个名为DiabetesOmic的综合多组学糖尿病数据库，整合了五种高通量测序数据 | 首个专门针对糖尿病的综合多组学数据库，整合了五种测序模态数据并提供了临床并发症注释 | 目前仅包含487个样本，样本规模相对有限 | 为糖尿病研究提供分子资源，促进对糖尿病病理机制的深入理解 | 1型和2型糖尿病患者的多种组织样本 | 生物信息学 | 糖尿病 | ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq, scATAC-seq, scRNA-seq | NA | 多组学测序数据 | 487个样本，涵盖1型和2型糖尿病的多种组织 | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞ATAC-seq, 空间转录组学, 批量RNA-seq, 批量ATAC-seq | NA | NA |
| 929 | 2025-10-06 |
Exosomal BMPR2 Macromolecule Facilitates Alveolar Epithelial Cell Repair Through Functional Complex Formation with BMPR1B in Acute Lung Injury
2025, International journal of nanomedicine
IF:6.6Q1
DOI:10.2147/IJN.S519393
PMID:40502982
|
研究论文 | 本研究揭示了巨噬细胞来源的外泌体通过BMPR2-BMPR1B复合物形成促进急性肺损伤中肺泡上皮细胞修复的分子机制 | 首次发现外泌体BMPR2通过与上皮细胞BMPR1B形成功能复合物激活SMAD1信号通路，促进AT2向AT1细胞转分化 | 研究主要聚焦于分子机制，临床转化潜力需进一步验证 | 探索急性肺损伤中肺泡修复的分子机制和治疗策略 | 巨噬细胞来源的外泌体和肺泡上皮细胞 | 分子生物学 | 急性肺损伤 | 动态光散射,透射电镜,免疫印迹,蛋白质组学,分子对接,单细胞RNA测序,生化分析,共聚焦共定位,近红外成像,多重免疫荧光,伪时间轨迹分析 | NA | 蛋白质组数据,单细胞RNA测序数据,成像数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 930 | 2025-10-06 |
Exploring the role of neutrophils in inflammatory pain hypersensitivity via single-cell transcriptome profiling
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1552993
PMID:40503232
|
研究论文 | 通过单细胞转录组分析探索中性粒细胞在炎症性疼痛超敏反应中的作用 | 首次使用单细胞RNA测序技术分析术后和CFA诱导炎症中CD11b+细胞的组成，并发现CXCR2抑制剂NAMO通过抑制中性粒细胞分化成熟缓解疼痛 | 研究仅限于小鼠模型，尚未在人类中验证 | 探索中性粒细胞在炎症性疼痛中的作用机制 | 小鼠术后和CFA诱导炎症模型中的CD11b+细胞 | 单细胞转录组学 | 炎症性疼痛 | 单细胞RNA测序，蛋白质组学分析，生物信息学分析 | NA | 单细胞转录组数据，蛋白质表达数据 | 小鼠炎症模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 931 | 2025-10-06 |
Identification of mitophagy-related biomarkers in severe acute pancreatitis: integration of WGCNA, machine learning algorithms and scRNA-seq
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1594085
PMID:40503237
|
研究论文 | 本研究通过整合多种生物信息学方法和实验验证，识别出MAPK14作为重症急性胰腺炎中关键的线粒体自噬相关生物标志物 | 首次将WGCNA、机器学习算法和单细胞RNA测序技术相结合，系统性地识别重症急性胰腺炎中的线粒体自噬相关基因，并发现MAPK14在胰腺巨噬细胞中的重要作用 | 研究主要基于生物信息学分析和动物模型验证，需要在人类临床样本中进一步验证 | 识别重症急性胰腺炎中关键的线粒体自噬相关基因，为深入研究其发病机制提供理论基础 | 重症急性胰腺炎患者基因表达数据、SAP小鼠模型 | 生物信息学 | 重症急性胰腺炎 | WGCNA, 机器学习算法, 单细胞RNA测序, ssGSEA | 机器学习算法 | 基因表达数据 | GSE194331和GSE279876数据集 | NA | 单细胞RNA测序, 基因表达分析 | NA | NA |
| 932 | 2025-10-06 |
A Risk Model Based on Ferroptosis-Related Genes OSMR, G0S2, IGFBP6, IGHG2, and FMOD Predicts Prognosis in Glioblastoma Multiforme
2025-Jan, CNS neuroscience & therapeutics
IF:4.8Q1
DOI:10.1111/cns.70161
PMID:39815665
|
研究论文 | 本研究基于铁死亡相关基因构建了一个风险模型，用于预测多形性胶质母细胞瘤的预后 | 首次基于铁死亡相关基因构建了包含OSMR、G0S2、IGFBP6、IGHG2和FMOD五个基因的风险预后模型 | 研究依赖于公共数据库数据，需要进一步实验验证 | 探索铁死亡分类及其风险模型在GBM中的意义，评估其在预后评估中的潜力 | 多形性胶质母细胞瘤患者 | 生物信息学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序, 多组学分析, 单变量Cox回归, LASSO回归 | 风险预测模型 | 基因表达数据, 蛋白质表达数据 | TCGA-GBM和CGGA-GBM数据集 | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 933 | 2025-10-06 |
Exploring the mechanism of action of succinic acid in ovarian cancer via single-cell sequencing of the tumor immune microenvironment
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1535504
PMID:40196737
|
研究论文 | 通过单细胞测序技术探索琥珀酸在卵巢癌肿瘤免疫微环境中的作用机制 | 首次结合生物信息学和单细胞测序技术系统分析琥珀酸在卵巢癌治疗中的潜在靶点和作用机制 | 研究主要基于生物信息学分析，缺乏实验验证 | 探索琥珀酸在卵巢癌治疗中的潜在靶点和治疗机制 | 卵巢癌患者和正常个体的肿瘤免疫微环境细胞 | 生物信息学 | 卵巢癌 | 单细胞测序, 生物信息学分析 | NA | 单细胞基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 934 | 2025-10-06 |
Gene set optimization for single cell transcriptomics
2025, Computational intelligence methods for bioinformatics and biostatistics : ... international meeting, CIBB ... : revised selected papers. CIBB (Meeting)
DOI:10.1007/978-3-031-89704-7_14
PMID:40487192
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研究论文 | 本文提出了一种针对单细胞转录组数据的基因集优化方法 | 利用人类蛋白质图谱单细胞类型图谱中的细胞类型特异性信息，为基因集计算权重，实现基因集测试的定制化 | 方法依赖于HPA数据库的81种人类细胞类型数据，可能不适用于其他物种或罕见细胞类型 | 提高单细胞RNA测序数据中基因集测试的统计功效和可解释性 | 单细胞转录组数据和基因集 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 基于HPA单细胞类型图谱的81种人类细胞类型 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 935 | 2025-10-06 |
Multi-omics analysis and single-cell sequencing revealed the lysosome associated molecular subtypes and prognostic model development of papillary thyroid carcinoma
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0325486
PMID:40493560
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研究论文 | 通过多组学分析和单细胞测序揭示了甲状腺乳头状癌的溶酶体相关分子亚型并开发了预后模型 | 首次系统研究溶酶体在PTC中的作用，开发了基于五个预后相关LAGs的评分系统，并通过单细胞测序解析了这些基因在不同细胞类型中的表达 | 研究主要基于公共数据库数据，需要进一步实验验证；样本量可能有限 | 研究溶酶体在甲状腺乳头状癌中的作用机制并开发预后预测模型 | 甲状腺乳头状癌患者和细胞系 | 生物信息学 | 甲状腺癌 | 多组学分析, 单细胞测序, western blot, qRT-PCR, 集落形成实验, Transwell实验 | 预后评分模型 | 基因组数据, 转录组数据, 单细胞测序数据 | TCGA和GEO数据库中的PTC样本 | NA | 单细胞RNA-seq, 多组学分析 | NA | NA |
| 936 | 2025-10-06 |
Malignant epithelial cell marker-driven risk signature enables precise stratification in esophageal cancer
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1610991
PMID:40496864
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序和批量RNA测序数据，构建了食管癌恶性上皮细胞标志物驱动的风险特征模型 | 首次在单细胞分辨率下系统表征食管癌上皮细胞异质性，基于恶性上皮亚群标志基因构建六基因预后模型，并实验验证关键基因HMGB3的致癌功能 | 研究样本量有限，主要基于公共数据库数据，需要更多独立队列验证模型的普适性 | 开发能够精确预测食管癌预后、免疫状态和药物反应的风险分层模型 | 食管鳞状细胞癌(ESCC)组织和细胞系 | 数字病理 | 食管癌 | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序, qRT-PCR, 细胞功能实验 | 多基因风险评分模型 | 基因表达数据, 单细胞转录组数据 | TCGA和GEO(GSE53624)队列的食管癌样本 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 937 | 2025-10-06 |
Deciphering mitochondrial dysfunction in keratoconus: Insights into ACSL4 from machine learning-based bulk and single-cell transcriptome analyses and experimental validation
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.05.013
PMID:40496889
|
研究论文 | 通过机器学习驱动的转录组分析和实验验证揭示ACSL4在圆锥角膜线粒体功能障碍中的关键作用 | 首次结合机器学习算法、单细胞转录组分析和体外实验验证，系统阐明ACSL4作为圆锥角膜线粒体功能障碍的关键生物标志物 | 研究主要基于转录组数据，功能机制验证仍需进一步深入 | 探究线粒体功能障碍在圆锥角膜发病机制中的作用 | 圆锥角膜患者转录组数据和人类基质角质细胞 | 机器学习 | 圆锥角膜 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq, qPCR, Western blot | 多种机器学习算法 | 转录组数据 | 未明确样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 938 | 2025-06-13 |
[ELUCIDATION OF PATHOGENESIS IN HUMAN INFLAMMATORY SKIN DISEASES USING SINGLE-CELL RNA-SEQ ANALYSIS]
2025, Arerugi = [Allergy]
DOI:10.15036/arerugi.74.107
PMID:40500185
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 939 | 2025-10-06 |
Coupling of response biomarkers between tumor and peripheral blood in patients undergoing chemoimmunotherapy
2025-Jan-21, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101882
PMID:39731918
|
研究论文 | 本研究通过分析接受化疗免疫治疗的间皮瘤患者肿瘤组织和外周血样本，揭示了治疗反应相关的生物标志物 | 首次将外周血单细胞RNA测序与肿瘤转录组数据相结合，发现CD8 T效应记忆细胞在应答者外周血中更丰富且治疗后扩增 | 单臂二期临床试验，样本量有限（N=54），需要更大规模研究验证 | 探索化疗免疫治疗在间皮瘤中的免疫学机制并寻找预测性生物标志物 | 间皮瘤患者 | 生物信息学 | 间皮瘤 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq, TCR-seq | NA | 转录组数据, 单细胞测序数据 | 54例患者 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 940 | 2025-10-06 |
Innate immune cell barrier-related genes inform precision prognosis in pancreatic cancer
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1559373
PMID:40486509
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研究论文 | 本研究通过整合先天免疫细胞屏障相关基因和机器学习算法，开发了胰腺癌预后预测模型并发现新的治疗靶点 | 首次系统研究先天免疫细胞屏障相关基因在胰腺癌预后中的作用，开发了基于随机生存森林的CDRG-RSF预后模型，并鉴定出UBASH3B作为新的免疫抑制和耐药标志物 | 研究主要基于公共数据库的回顾性数据，需要前瞻性临床研究进一步验证模型的临床应用价值 | 识别胰腺癌预后生物标志物，开发预测模型，发现个性化治疗新靶点 | 胰腺癌患者及其相关基因表达数据 | 机器学习 | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序，差异表达分析，功能富集分析，免疫浸润分析 | 随机生存森林(RSF)，14种机器学习算法 | 基因表达数据，临床生存数据 | TCGA和GTEx数据库中的胰腺癌样本 | NA | 单细胞RNA测序，bulk RNA-seq | NA | NA |