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当前共找到 1942 篇文献，本页显示第 81 - 100 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 |
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| 81 | 2025-12-07 |
Trophic and temporal dynamics of macrophage biology in human inner ear organogenesis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1690583
PMID:41341576
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研究论文 | 本研究利用单细胞转录组学数据，揭示了人类内耳发育过程中巨噬细胞的多样性和动态变化 | 首次在人类内耳中鉴定出七个不同的巨噬细胞亚型，并关联其与特定发育阶段，同时验证了胚胎和更确定来源的巨噬细胞共同参与内耳形成 | 研究主要基于转录组数据，功能验证和机制探索尚不充分，且样本时间点有限 | 探究人类内耳巨噬细胞的起源、功能及其在器官发生中的作用 | 人类内耳巨噬细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 涵盖胎儿周7.5至16.4及成年期样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 82 | 2025-12-07 |
Mendelian randomization integrated with multi-omics analysis identifies TNIK as a key gene in gut microbiota-induced IBD development
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1678444
PMID:41341599
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研究论文 | 本研究通过整合孟德尔随机化与多组学分析，识别出TNIK作为肠道菌群诱导IBD发展的关键基因 | 首次结合孟德尔随机化、批量RNA-seq差异表达基因、机器学习模型和单细胞RNA-seq，系统性地识别并验证了TNIK在肠道菌群与IBD相互作用中的因果角色 | 研究主要基于观察性数据和动物模型，人类样本中的直接因果验证有限，且单细胞数据来源单一队列 | 识别肠道菌群相关的IBD因果基因，并确定介导菌群-宿主互作的关键靶点和细胞类型 | 肠道菌群、溃疡性结肠炎(UC)、克罗恩病(CD)的GWAS数据，人类结肠组织RNA-seq数据，IL-10-/- IBD小鼠模型 | 生物信息学 | 炎症性肠病 | GWAS, RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 免疫组织化学染色 | 机器学习模型（嵌套交叉验证） | 基因组数据, 转录组数据, 单细胞转录组数据, 图像数据 | GWAS数据集、两个人类结肠RNA-seq数据集(GSE87473, GSE75214)、一个单细胞RNA-seq数据集(GSE116222)、IL-10-/-小鼠模型 | NA | RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 83 | 2025-12-07 |
A Machine Learning-Derived Taurine Metabolism Signature Predicts Prognosis and Immune Landscape in Lung Adenocarcinoma via Integrative Single-Cell Analysis
2025, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/6610564
PMID:41341805
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研究论文 | 本研究通过整合批量组织和单细胞转录组数据，构建了一个基于牛磺酸代谢相关基因的预后模型（TRS），并探讨了其在肺腺癌中的功能 | 首次构建了基于牛磺酸代谢相关基因的预后模型（TRS），并通过整合单细胞RNA-seq数据揭示了其与肿瘤微环境及免疫逃逸的关联，同时实验验证了关键基因KIF2C的促癌功能 | 研究主要基于回顾性转录组数据，需要更多前瞻性临床队列验证；体外功能实验未能完全模拟体内肿瘤微环境的复杂性 | 阐明牛磺酸代谢相关通路在肺腺癌中的作用机制，并评估其与临床预后的相关性 | 肺腺癌（LUAD）患者样本及细胞系 | 机器学习 | 肺癌 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq | LASSO回归, 逐步Cox模型, SuperPC算法 | 转录组数据, 临床数据 | TCGA数据库及GEO中五个LUAD数据集（具体样本数未明确说明） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 84 | 2025-12-07 |
Machine learning integration identifying an eight-gene diagnostic signature for acute mountain sickness
2025, Frontiers in medicine
IF:3.1Q1
DOI:10.3389/fmed.2025.1688025
PMID:41341830
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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，利用机器学习方法识别并验证了一个包含八个基因的血液生物标志物签名，用于急性高原病的诊断 | 首次结合单细胞和批量转录组数据，通过机器学习筛选出八个基因的签名，为急性高原病提供了可靠的生物标志物诊断模型 | 样本量相对有限，外部验证队列规模较小，且诊断模型在资源有限人群中的实际应用效果需进一步验证 | 建立急性高原病的诊断模型，以弥补当前依赖自报告问卷诊断的不足 | 急性高原病患者和对照组的血液样本 | 机器学习 | 急性高原病 | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序, 定量PCR, 表观遗传分析, KEGG通路富集分析 | Stepglm[both] + NaiveBayes | RNA测序数据, 基因表达数据 | 单细胞RNA测序10例, 批量RNA测序192例, 训练队列160例, 外部验证队列GSE103940 22例和GSE75665 10例 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 85 | 2025-12-06 |
Integrative Multi-Omics and Functional Characterization Reveal MCM4 as a Key Oncogenic Regulator in Hepatocellular Carcinoma
2025, OncoTargets and therapy
IF:2.7Q3
DOI:10.2147/OTT.S543405
PMID:41333157
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研究论文 | 本研究通过整合多组学和功能验证，揭示了MCM4作为肝细胞癌中关键致癌调控因子的作用 | 首次在肝细胞癌中系统整合多组学数据、单细胞及空间转录组学分析，全面验证MCM4的致癌功能及其作为预后生物标志物的潜力 | 研究主要基于公共数据集和体外细胞实验，缺乏体内动物模型验证和临床样本的直接功能验证 | 识别肝细胞癌的稳健预后生物标志物和治疗靶点 | 肝细胞癌（HCC） | 生物信息学 | 肝细胞癌 | 整合生物信息学分析、单细胞转录组学、空间转录组学、siRNA敲低、质粒过表达 | NA | 基因表达数据、蛋白质相互作用网络、单细胞数据、空间转录组数据 | 三个公共HCC数据集（GSE14520、GSE56545、GSE84402）及HCCDB数据库 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 86 | 2025-12-06 |
Scaling transformers to high-dimensional sparse data: a Reformer-BERT approach for large-scale classification
2025, Frontiers in artificial intelligence
IF:3.0Q2
DOI:10.3389/frai.2025.1661318
PMID:41333338
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研究论文 | 本研究开发了一种名为scReformer-BERT的新方法，用于基于单细胞RNA测序数据的大规模细胞类型自动分类 | 结合Reformer编码器与BERT架构，提出了一种针对高维稀疏数据的Transformer扩展方法，用于大规模预训练模型在细胞类型分类中的应用 | 本研究仅关注主要细胞类别的一级分类任务，未涉及更细粒度的细胞亚型或复杂细胞相互作用 | 开发并评估一个鲁棒的大规模预训练模型，用于自动化细胞类型分类，以提高高通量基因组研究中细胞识别的效率和精度 | 人类细胞类型及其基于单细胞RNA测序数据的分类 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | BERT, Transformer, Reformer | 高维分子特征数据 | 大量单细胞RNA测序数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 87 | 2025-12-06 |
SPHK1-mediated M2 macrophage polarization drives TGF-β1-dependent thrombus fibrosis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1681485
PMID:41333463
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研究论文 | 本研究探讨了SPHK1通过调节M2巨噬细胞极化促进血栓纤维化的机制 | 首次揭示了SPHK1在M2巨噬细胞极化中的关键作用及其通过TGF-β1依赖性机制驱动血栓纤维化的新机制 | 研究主要基于动物模型和体外实验，临床样本量有限，且未涉及其他潜在信号通路 | 探究SPHK1是否通过调节M2巨噬细胞极化促进血栓纤维化 | 患者血栓组织、大鼠血栓模型、骨髓源性巨噬细胞和成纤维细胞 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序、组织学染色、免疫荧光、共培养实验 | NA | 图像、文本 | 患者血栓组织（急性血栓和CTEPH）、大鼠血栓模型、骨髓源性巨噬细胞 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 88 | 2025-12-06 |
Comprehensive analysis of metabolism-related genes in sepsis reveals metabolic-immune heterogeneity and highlights GYG1 as a potential therapeutic target
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1682846
PMID:41333476
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研究论文 | 本研究通过整合多组学数据，系统分析了脓毒症中代谢相关基因，揭示了代谢-免疫异质性，并识别出GYG1作为潜在治疗靶点 | 首次基于代谢相关基因对脓毒症患者进行分层，构建了代谢风险评分系统，并通过单细胞RNA-seq和体内实验验证了GYG1在调控先天免疫过度激活中的关键作用 | 研究主要依赖于转录组数据，缺乏蛋白质水平验证；体内实验仅使用LPS诱导的小鼠模型，可能无法完全模拟人类脓毒症的复杂性 | 探究脓毒症中代谢相关基因对免疫功能障碍的驱动作用，并识别潜在治疗靶点 | 脓毒症患者的转录组数据、LPS诱导的脓毒症小鼠模型 | 生物信息学 | 脓毒症 | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 机器学习, 细胞间通讯分析 | 机器学习模型 | 转录组数据 | 未明确指定患者数量，但包括外部队列验证 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 89 | 2025-12-06 |
Role of Dendritic Cells in Mediating the Effect of Growth Differentiation Factor 15 on Nonalcoholic Fatty Liver Disease: Insights From Causal Inference and Single-Cell Profiling
2025, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/1153091
PMID:41333917
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研究论文 | 本研究利用孟德尔随机化分析和单细胞RNA测序，揭示了生长分化因子15通过树突状细胞介导非酒精性脂肪肝病风险的因果机制 | 首次结合大规模GWAS数据、孟德尔随机化因果推断和单细胞测序技术，系统阐明了GDF-15通过特定树突状细胞亚群介导NAFLD发病的因果通路 | 研究主要基于欧洲人群的GWAS汇总数据，可能限制结论在其他人群中的普适性；单细胞分析样本量相对有限 | 探究循环GDF-15水平与NAFLD之间的因果关系，并鉴定免疫细胞在其中的介导作用 | 人类循环GDF-15水平、NAFLD疾病状态、731种免疫细胞表型 | 生物信息学与计算生物学 | 非酒精性脂肪肝病 | 全基因组关联研究（GWAS）、孟德尔随机化（MR）、单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 孟德尔随机化模型、中介分析模型 | 基因组汇总数据、单细胞转录组数据 | 大规模GWAS汇总数据（来源包括FinnGen数据库等），具体样本数未明确说明 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 90 | 2025-12-06 |
BMDB: An integrated database and web platform for single-cell transcriptomic profiling of bone marrow microenvironment
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.11.028
PMID:41334179
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研究论文 | 本研究介绍了一个名为BMDB的集成数据库和网络平台，用于整合和分析骨髓微环境的单细胞转录组数据 | 首次构建了一个整合健康和疾病状态下、跨物种（人和小鼠）及发育阶段的骨髓微环境单细胞转录组参考图谱数据库，并提供了交互式网络分析平台 | 未明确说明数据覆盖的疾病类型范围是否全面，以及平台对新上传数据的质量控制标准 | 构建一个统一的资源平台，以系统探索骨髓微环境的细胞和分子复杂性 | 骨髓微环境中的细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 435,682个单细胞，来自142个健康样本和82个病理样本（涵盖人和小鼠） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 91 | 2025-12-06 |
CPRCSdb: A comprehensive phenotype-associated single-cell transcriptomic database for human cancer
2025, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2025.11.033
PMID:41334181
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研究论文 | 本文介绍了CPRCSdb，一个将临床表型与单细胞转录组异质性整合的综合性数据库 | 开发了首个系统性地将单细胞数据与临床相关表型（如患者生存、肿瘤大小、淋巴结受累、转移和抗癌治疗反应）关联的综合性数据库 | 数据库依赖于手动整理的数据，可能受限于样本的可用性和质量控制的一致性 | 构建一个整合临床表型与单细胞转录组异质性的数据库，以研究肿瘤发生和癌症进展的机制 | 人类癌症的单细胞转录组数据和临床表型数据 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据、批量RNA-seq数据 | 超过405万个细胞，来自1053个手动整理的单细胞样本和101个整合数据集，以及11,032个批量RNA-seq样本，涵盖29种癌症类型 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 92 | 2025-12-06 |
Single-cell transcriptome analysis profiles cellular dynamics and transcriptional changes in diabetic wound tissues following ESWT treatment
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1693937
PMID:41334557
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术，构建了体外冲击波疗法（ESWT）治疗糖尿病伤口组织的细胞图谱，揭示了ESWT促进组织修复的细胞机制 | 首次在单细胞分辨率下系统描绘了ESWT治疗糖尿病伤口后引发的广泛转录重编程和细胞间通讯网络变化 | 研究主要基于转录组数据，缺乏蛋白质水平的功能验证，且样本量相对有限 | 探究体外冲击波疗法促进糖尿病伤口愈合的细胞和分子机制 | 糖尿病伤口组织 | 数字病理学 | 糖尿病 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 约39,475个细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 93 | 2025-12-06 |
Linking Cellular Senescence to Vascular Pathology: The Diagnostic Potential of Superoxide Dismutase 2 in Aortic Dissection
2025, Vascular health and risk management
IF:2.6Q2
DOI:10.2147/VHRM.S553609
PMID:41334574
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研究论文 | 本研究通过生物信息学和单细胞转录组分析，探讨了血管衰老在主动脉夹层（AD）发病机制中的分子和细胞机制，并确定了超氧化物歧化酶2（SOD2）作为潜在的诊断生物标志物和治疗靶点 | 整合生物信息学和单细胞RNA测序技术，首次将SOD2与主动脉夹层的免疫调节和氧化应激联系起来，并提出了基因-药物相互作用网络用于靶向治疗 | 研究主要基于公开数据集和单细胞测序数据，需要进一步实验验证SOD2的功能机制和临床适用性 | 研究血管衰老的分子和细胞机制及其在主动脉夹层发病中的作用 | 主动脉夹层组织、血清样本以及相关的基因表达数据 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序, 生物信息学分析 | NA | 基因表达数据, 单细胞转录组数据 | 基于公开数据集GSE52093和GSE153434，涉及主动脉夹层组织样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 94 | 2025-12-05 |
Immunological and Prognostic Profiling of Triple-Negative Breast Cancer Based on Single-Cell and Bulk RNA Sequencing of T-Cell Exhaustion
2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment
IF:2.7Q3
DOI:10.1177/15330338251401265
PMID:41325182
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研究论文 | 本研究通过单细胞和bulk RNA测序分析三阴性乳腺癌中的T细胞耗竭特征，构建风险评分模型并评估其与患者预后及免疫治疗响应的关系 | 首次结合单细胞RNA测序和bulk RNA测序数据，系统分析三阴性乳腺癌中T细胞耗竭的免疫学特征，并构建基于TEX相关基因的风险评分模型用于预后评估 | 研究仅基于公开数据集GSE161529，缺乏独立验证队列和实验验证，样本量相对有限 | 评估T细胞耗竭特征对三阴性乳腺癌患者免疫治疗响应的影响，并识别潜在的生物标志物和治疗靶点 | 三阴性乳腺癌患者及其肿瘤微环境中的T细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序，bulk RNA测序，生物信息学分析 | 风险评分模型 | RNA测序数据 | 12,477个高质量细胞，来自GSE161529数据集 | 10x Genomics | 单细胞RNA-seq | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞RNA测序平台 |
| 95 | 2025-12-05 |
Infiltration of CXCL9+ macrophages confers a favorable prognosis in breast cancer: Insights from an integrated single-cell RNA and bulk RNA sequencing study
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0337175
PMID:41325308
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序和bulk RNA测序，揭示了CXCL9+巨噬细胞在乳腺癌中的浸润与患者良好预后相关，并构建了基于相关基因的生存风险模型 | 首次通过单细胞和bulk RNA测序整合分析，识别出CXCL9+巨噬细胞作为乳腺癌预后良好的关键细胞亚群，并验证了其通过CXCL9/10/11-CXCR3轴激活T细胞和NK细胞的抑制肿瘤机制 | 研究主要基于测序数据和体外实验，缺乏体内动物模型验证；样本来源和数量未具体说明，可能影响结论的普适性 | 探究乳腺癌肿瘤微环境中细胞异质性，识别与生存预后相关的关键细胞类型，并开发免疫治疗新靶点 | 乳腺癌肿瘤组织中的免疫细胞（特别是巨噬细胞亚群）及乳腺癌细胞系 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序, bulk RNA测序, WGCNA, 体外细胞实验 | 反卷积算法, 生存风险模型 | RNA测序数据, 细胞实验数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 96 | 2025-12-05 |
Integrated multi-omics analysis reveals necroptosis-related biomarker BIRC3 for early diagnosis and therapeutic targeting in preeclampsia
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0337546
PMID:41325315
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研究论文 | 本研究通过整合多组学分析，揭示了坏死性凋亡相关基因BIRC3作为先兆子痫早期诊断生物标志物和治疗靶点的潜力 | 首次将坏死性凋亡与先兆子痫发病机制联系起来，并通过多组学验证确定了BIRC3作为新型诊断标志物 | 研究主要基于公共数据集，缺乏实验验证；样本量有限且依赖于现有数据库 | 识别先兆子痫的坏死性凋亡相关生物标志物，并通过虚拟筛选寻找潜在天然化合物 | 先兆子痫患者胎盘组织及相关基因表达数据 | 生物信息学 | 先兆子痫 | 单细胞RNA测序，机器学习，分子对接 | 随机森林 | 基因表达数据 | 多个公共数据集（GSE66273、GSE44711、GSE173193） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 97 | 2025-12-05 |
Integrated single-cell RNA-seq and bulk RNA-seq analysis to investigate key adipogenesis genes in adipose-derived stem cells
2025, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0335152
PMID:41325391
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA-seq和bulk RNA-seq数据，探索了脂肪来源干细胞（ADSCs）成脂分化过程中的关键基因及其调控网络 | 首次整合bulk和单细胞RNA-seq数据，系统揭示了ADSC成脂分化早期和晚期的阶段特异性转录调控因子，并构建了ceRNA网络 | 研究主要基于生物信息学分析，实验验证仅限于qPCR，缺乏功能验证和体内实验 | 阐明ADSC成脂分化的全局和阶段特异性转录调控网络，为脂肪组织稳态和脂肪移植提供候选调控靶点 | 脂肪来源干细胞（ADSCs） | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq, qPCR | NA | RNA-seq数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 98 | 2025-12-05 |
ER Stress-Related Biomarkers in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Comprehensive Transcriptome, Mendelian Randomization, and Machine-Learning Analysis
2025, International journal of chronic obstructive pulmonary disease
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/COPD.S548160
PMID:41328289
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研究论文 | 本研究通过综合转录组学、孟德尔随机化和机器学习分析，探讨了内质网应激相关基因DNAJB1在慢性阻塞性肺疾病中的风险作用和临床价值 | 首次将DNAJB1识别为COPD的风险基因，并利用单细胞测序、孟德尔随机化和机器学习方法构建了一个包含九个关键基因的诊断标志物组合 | 研究主要基于生物信息学分析，缺乏实验验证；样本来源和具体数据细节未明确说明 | 识别与COPD发病和进展相关的遗传变异和新型生物标志物，以改善临床预后 | 慢性阻塞性肺疾病患者及相关基因数据 | 生物信息学 | 慢性阻塞性肺疾病 | 单细胞测序、微阵列数据分析 | 机器学习 | 转录组数据、单细胞测序数据、微阵列数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 99 | 2025-12-05 |
Single-cell RNA-seq combined with bulk RNA-seq explores shared gene signatures between thyroid and breast cancers
2025, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2025.1609189
PMID:41328437
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA-seq和bulk RNA-seq数据，探索了甲状腺癌和乳腺癌之间的共享基因特征和潜在治疗靶点 | 结合单细胞和bulk转录组数据，应用细胞反卷积和WGCNA分析，首次系统性地识别了两种癌症共有的关键基因模块和信号通路 | 研究样本量有限，且主要基于转录组数据，缺乏功能实验验证这些基因在癌症发生发展中的具体机制 | 识别乳腺癌和甲状腺癌共有的关键基因和共享治疗靶点 | 乳腺癌和甲状腺癌患者的肿瘤组织及癌旁正常组织 | 生物信息学 | 乳腺癌, 甲状腺癌 | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq, RT-qPCR, 免疫组化 | 机器学习方法 | 转录组数据, 单细胞数据 | 未明确指定样本数量，但包括两种癌症患者的临床样本 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 100 | 2025-12-05 |
Potential marker genes for psoriasis revealed based on single-cell sequencing and Mendelian randomization analysis
2025, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2025.1634874
PMID:41328434
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序与孟德尔随机化分析，识别了与银屑病风险相关的七个候选基因，并探讨了它们在CD4+ T细胞中的表达及免疫通路中的作用 | 首次结合单细胞转录组数据与孟德尔随机化分析来识别银屑病的遗传标记基因，并聚焦于CD4+ T细胞中的表达 | 研究依赖于公开数据库数据，样本量相对有限，且未进行实验验证 | 探究银屑病的分子机制，识别潜在的生物标志物和治疗靶点 | 银屑病患者和健康对照的皮肤样本 | 数字病理学 | 银屑病 | 单细胞RNA测序, 孟德尔随机化分析 | Seurat包用于数据处理 | 单细胞转录组数据 | 174个皮肤样本（92个来自银屑病患者，82个来自健康对照） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |