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当前共找到 10543 篇文献，本页显示第 1981 - 2000 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1981 | 2026-01-14 |
Taurine Transporter SLC6A6 Expression Promotes Mesenchymal Stromal Cell Function
2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.24.661367
PMID:40667251
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研究论文 | 本研究揭示了牛磺酸转运蛋白SLC6A6在间充质基质细胞功能和成骨分化中的关键作用 | 首次发现SLC6A6表达在MSCs中富集，并证明牛磺酸摄取通过Wnt/β-catenin信号通路和氧化磷酸化调节MSC的维持和成骨命运决定 | 研究主要基于小鼠模型和体外实验，人类MSCs数据有限，且未深入探讨牛磺酸在其他细胞类型中的间接效应 | 探究牛磺酸转运蛋白SLC6A6在间充质基质细胞功能和骨组织发育中的作用机制 | 小鼠和人类原代间充质基质细胞，以及TauT基因敲除小鼠模型 | 单细胞转录组学 | 骨骼疾病 | 单细胞RNA测序，RNA测序，shRNA敲低 | 遗传功能丧失模型 | 单细胞RNA测序数据，RNA测序数据 | 小鼠非免疫骨和骨髓单细胞RNA测序数据集，原代人类MSCs | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1982 | 2026-01-14 |
Evaluating the practical aspects and performance of commercial single-cell RNA sequencing technologies
2025-May-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.19.654974
PMID:40475448
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研究论文 | 本文通过标准化PBMCs样本，全面比较了多种商业单细胞RNA测序技术的性能，包括细胞回收率、测序效率、灵敏度、细胞注释和差异基因表达等指标 | 首次对七种全转录组mRNA测序试剂盒和两种包含TCR分析的试剂盒进行标准化比较，强调实验约束对细胞亚型分辨能力的影响 | 研究仅使用PBMCs样本，可能无法完全代表其他组织或细胞类型的性能差异 | 评估商业单细胞RNA测序技术的实际应用性能和选择标准 | 来自不同供者的标准化外周血单个核细胞（PBMCs） | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | 多个供者的PBMCs样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1983 | 2026-01-14 |
DRUG AND SINGLE-CELL GENE EXPRESSION INTEGRATION IDENTIFIES SENSITIVE AND RESISTANT GLIOBLASTOMA CELL POPULATIONS
2025-May-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.15.654044
PMID:40462892
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研究论文 | 本研究开发了一个名为ISOSCELES的新框架，通过整合单细胞基因表达数据和药物反应签名，量化胶质母细胞瘤细胞对药物的敏感性和耐药性景观 | ISOSCELES框架首次整合单细胞RNA测序数据和L1000表达签名，以预测不同细胞状态对药物的差异反应，并识别出OLIG2抑制剂与Depatux-M的新型组合疗法 | 研究未明确说明样本量大小或验证实验的详细范围，可能限制结果的普适性 | 开发一个预测胶质母细胞瘤不同细胞状态对药物敏感性和耐药性的平台，以促进治疗开发 | 新诊断和复发性胶质母细胞瘤肿瘤的单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | 单细胞RNA测序 | ISOSCELES框架 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1984 | 2026-01-14 |
A computational framework for mapping isoform landscape and regulatory mechanisms from spatial transcriptomics data
2025-May-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.02.651907
PMID:40654841
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研究论文 | 本文介绍了一个名为SPLISOSM的计算框架，用于从空间转录组学数据中检测异构体分辨率的模式 | SPLISOSM利用多元测试来考虑位点和异构体水平的依赖性，在稀疏数据上表现出稳健且理论依据充分的性能 | NA | 研究转录多样性（包括剪接和替代3'端使用）的空间协调机制 | 小鼠大脑和人类胶质母细胞瘤 | 空间转录组学 | 神经精神疾病，胶质母细胞瘤 | 空间转录组学 | 多元统计模型 | 空间转录组学数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1985 | 2026-01-14 |
HapCNV: A Comprehensive Framework for CNV Detection in Low-input DNA Sequencing Data
2025-Jan-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.12.19.629494
PMID:39763944
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研究论文 | 本文介绍了一个名为HapCNV的综合性统计框架，用于在单倍体或低输入DNA测序数据中进行数据标准化和CNV检测 | HapCNV通过构建新颖的基因组位置特异性伪参考，利用初步细胞聚类方法选择无偏参考，有效保留常见CNV，并在模拟和真实寄生虫数据集中显示出优于现有方法的性能，尤其对短CNV检测更准确 | 未在摘要中明确提及 | 开发一个针对单倍体或低细胞数DNA测序数据的CNV检测框架，以克服现有方法在单倍体基因组和参考样本选择上的局限性 | 单倍体和二倍体生物的低输入DNA测序数据，包括单细胞或少数细胞测序数据 | 机器学习 | NA | 低输入DNA测序，包括低细胞和单细胞测序 | 统计框架 | DNA测序数据 | 未在摘要中明确指定 | NA | NA | NA | NA |
| 1986 | 2026-01-14 |
Molecular landscape of the mouse adrenal gland and adjacent adipose tissue by spatial transcriptomics
2025, Folia histochemica et cytobiologica
IF:1.7Q4
DOI:10.5603/fhc.108988
PMID:41311243
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学技术，生成了成年雄性小鼠肾上腺及其邻近脂肪组织的高分辨率分子图谱 | 首次提供了成年雄性小鼠肾上腺的空间分辨转录组参考图谱，揭示了肾上腺分区、更新和区域间相互作用的细胞与分子框架 | 研究仅针对成年雄性CD1 IGS小鼠，未涉及雌性、其他品系或不同发育阶段，可能限制结果的普适性 | 旨在解析肾上腺分区和皮质更新的分子机制，以及肾上腺与周围组织的相互作用 | 成年CD1 IGS雄性小鼠的肾上腺及其邻近的棕色和白色脂肪组织 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学 | 无监督聚类、差异基因表达分析、通路和基因本体富集、细胞类型反卷积、伪时间轨迹推断 | 空间转录组数据 | 成年CD1 IGS雄性小鼠的肾上腺样本 | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium CytAssist | 10x Genomics Visium CytAssist平台 |
| 1987 | 2026-01-13 |
Spatial and single-cell transcriptomics landscape of adenomyosis
2025-Dec-26, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.12.042
PMID:41456646
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研究论文 | 本研究利用单细胞和空间转录组学技术，深入解析了子宫腺肌症的细胞和分子特征，并评估了促性腺激素释放激素激动剂治疗的影响 | 首次在单细胞和空间转录组学水平上全面描绘了子宫腺肌症的细胞景观，揭示了纤毛上皮细胞和免疫-血管生成互作在疾病发病机制中的关键作用，并阐明了GnRHa治疗的作用机制 | 样本量相对较小，且主要基于转录组数据，需要进一步的功能实验验证 | 解析子宫腺肌症的病因和细胞分子机制，并评估GnRHa治疗的效果 | 子宫腺肌症患者和健康对照者的子宫组织样本 | 数字病理学 | 子宫腺肌症 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, 免疫荧光, 免疫组织化学 | NA | 转录组数据, 图像数据 | 15名参与者用于测序分析（11名患者和4名对照），额外13名参与者用于验证（11名患者和2名对照） | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 1988 | 2026-01-13 |
The Role of Metabolites in Cell-Cell Communication: A Review of Databases and Computational Tools
2025-Dec-26, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells15010049
PMID:41511333
|
综述 | 本文综述了用于识别代谢物介导的细胞间通讯的现有数据库和计算工具，并讨论了当前局限性与未来改进方向 | 系统总结并批判性评估了基于scRNA-seq数据的代谢物介导细胞间通讯的数据库与计算工具，并提出了结合空间组学和人工智能的未来发展方向 | 现有数据库因缺乏统一标准而变异性大，计算工具多从通用CCC推断方法改编，未能充分捕捉代谢物与其传感器间复杂的互作机制 | 总结和评估用于推断代谢物介导细胞间通讯的数据库与计算工具，以促进该领域的方法学发展 | 代谢物介导的细胞间通讯及其相关数据库与计算工具 | 自然语言处理 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | scRNA-seq数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1989 | 2026-01-13 |
Spatial Transcriptomics As Rasterized Image Tensors (STARIT) characterizes cell states with subcellular molecular heterogeneity
2025-Dec-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2025.12.18.695193
PMID:41497642
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研究论文 | 本文介绍了一种名为STARIT的新方法，它将成像空间转录组学数据转换为图像张量表示，以利用亚细胞异质性识别细胞类型和状态 | STARIT创新地将imSRT数据中的转录本转换为图像张量表示，结合深度学习计算机视觉模型，首次实现了基于亚细胞转录定位的细胞状态识别，克服了传统基因计数方法的局限 | 方法依赖于模拟数据和真实imSRT数据的验证，但未明确说明在更广泛数据集或不同技术平台上的泛化能力，且可能受细胞分割质量的影响 | 开发一种新方法来利用成像空间转录组学数据中的亚细胞分子异质性，以更精确地识别和表征细胞类型和状态 | 成像空间转录组学数据中的细胞及其亚细胞转录本分布 | 计算机视觉 | NA | 成像空间转录组学 | 深度学习计算机视觉模型 | 图像张量 | NA | NA | 成像空间转录组学 | NA | NA |
| 1990 | 2026-01-13 |
Single-cell and spatial transcriptomic profiling reveals distinct tumor microenvironment dynamics in cervical adenocarcinoma and squamous cell carcinoma
2025-Dec-19, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-09310-2
PMID:41420004
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研究论文 | 本研究整合单细胞RNA测序和空间转录组学技术，揭示了宫颈腺癌和鳞状细胞癌之间不同的肿瘤微环境动态特征 | 首次整合单细胞RNA测序和空间转录组学技术，系统比较了宫颈癌两种主要组织学亚型的细胞和空间异质性，并发现了亚型特异性的免疫和基质特征 | 未明确说明样本的具体数量，且研究结果需要在更大规模的队列中进行验证 | 解析宫颈癌不同组织学亚型的肿瘤微环境异质性，为开发亚型特异性治疗策略提供依据 | 宫颈腺癌和鳞状细胞癌组织 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | 单细胞转录组数据，空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 1991 | 2026-01-13 |
AI-driven virtual cell models in preclinical research: technical pathways, validation mechanisms, and clinical translation potential
2025-Dec-11, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-025-02198-6
PMID:41381900
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综述 | 本文综述了AI驱动的虚拟细胞模型在临床前研究中的技术路径、验证机制及临床转化潜力 | 通过整合多模态组学数据与深度生成模型、图神经网络等先进算法，构建高精度预测药物反应、基因扰动和疾病进展的虚拟细胞模型，并强调从计算评估到CRISPR检测和类器官平台实验验证的闭环工作流程 | 在监管接受度、数据隐私和模型可解释性方面仍面临挑战 | 探讨AI驱动的虚拟细胞模型在生命科学研究中的技术路径、验证机制及其在精准医疗和药物发现中的临床转化潜力 | 虚拟细胞模型及其在药物筛选和疾病建模中的应用 | 机器学习 | NA | 单细胞转录组学、蛋白质组学、CRISPR检测 | 深度生成模型、图神经网络 | 多模态组学数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq、单细胞蛋白质组学 | NA | NA |
| 1992 | 2026-01-13 |
AI-based Predictive Signaling Pathway Profiling in Cardiac Fibrosis Suggests a Novel Combinatorial Treatment Strategy
2025-Dec-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2025.12.04.692460
PMID:41497580
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研究论文 | 本研究利用人工智能分析心脏纤维化相关文献，结合单细胞RNA测序数据，揭示了JAK-STAT和TGF-β信号通路在急慢性心脏损伤中的动态作用，并提出了一种基于时序的组合治疗策略 | 首次利用AI模型从大量文献中预测心脏纤维化的关键信号通路，并通过单细胞分析验证了致病性肌成纤维细胞亚群，提出了一种时序差异性的JAK-STAT与TGF-β联合抑制新策略 | 研究主要基于小鼠模型和有限临床样本，AI模型的预测依赖于历史文献数据，可能无法涵盖所有未知机制，且联合治疗策略的临床转化效果仍需进一步验证 | 探索心脏纤维化的关键信号通路机制，并开发更有效的治疗策略以减轻病理性纤维化而不影响急性损伤后的代偿性瘢痕形成 | 小鼠心脏纤维化模型（急性心肌梗死和慢性横向主动脉缩窄）及临床心脏损伤样本 | 机器学习 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序，动态富集分析，基因敲除技术 | AI预测模型 | 文本（文献数据），基因表达数据 | 基于过去十年6,528篇心脏纤维化出版物训练的AI模型，以及小鼠模型和临床样本的单细胞RNA测序数据 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1993 | 2026-01-13 |
Study design and rationale for the NeoTRACE trial: a multicenter phase II study of neoadjuvant sacituzumab govitecan plus zimberelimab followed by adjuvant zimberelimab with or without sacituzumab govitecan in patients with resectable non-small cell lung cancer
2025-Dec, Future oncology (London, England)
DOI:10.1080/14796694.2025.2591213
PMID:41268635
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研究论文 | 本文介绍了NeoTRACE试验的研究设计和原理，该试验是一项评估新辅助sacituzumab govitecan联合zimberelimab，随后进行辅助zimberelimab联合或不联合sacituzumab govitecan在可切除非小细胞肺癌患者中的疗效和安全性的II期研究 | 评估一种不含铂类药物的新辅助治疗方案（sacituzumab govitecan联合PD-1抑制剂zimberelimab）在可切除NSCLC中的应用，并探索循环肿瘤DNA动态、TROP2表达和空间转录组学作为生物标志物 | 该研究为单臂II期研究，缺乏对照组，且样本量较小（计划纳入50名参与者） | 旨在提高可切除非小细胞肺癌患者的病理完全缓解率，降低毒性，提高手术可行性，并通过个性化辅助治疗改善长期预后 | 可切除的II期至IIIB（N2）期、无已知EGFR/ALK突变的非小细胞肺癌患者 | NA | 肺癌 | 循环肿瘤DNA分析，空间转录组学 | NA | NA | 计划纳入50名参与者 | NA | NA | NA | NA |
| 1994 | 2026-01-13 |
Hypergraph-driven spatial multimodal fusion for precise domain delineation and tumor microenvironment decoding
2025-Dec-01, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-09312-0
PMID:41326702
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研究论文 | 本文提出了一种名为HAST的超图驱动空间多模态融合工具，用于精确划分空间域和解码肿瘤微环境 | HAST通过整合基因表达、空间坐标和组织学特征构建局部超图，有效建模多对多空间关系，并利用超图卷积网络结合自监督对比学习融合多视图信息 | 未在摘要中明确提及 | 精确划分空间域并解码肿瘤微环境，以促进癌症研究中的空间组学分析 | 肿瘤微环境中的空间域和细胞相互作用 | 空间转录组学 | 肿瘤 | 空间转录组学 | 超图卷积网络 | 基因表达、空间坐标、组织学特征 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1995 | 2026-01-13 |
Squidiff: Predicting cellular development and responses to perturbations using a diffusion model
2025-Aug-26, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.16.623974
PMID:40909548
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研究论文 | 本文提出了一种基于扩散模型的生成框架Squidiff，用于预测不同细胞类型在环境变化下的转录组变化 | 利用扩散模型通过连续去噪和语义特征整合，学习瞬时细胞状态并预测高分辨率转录组景观 | NA | 预测细胞发育和对扰动的响应，以促进精准医学 | 细胞分化、基因扰动、药物响应、血管类器官发育、中子辐射和生长因子响应 | 机器学习 | NA | 单细胞测序 | 扩散模型 | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1996 | 2026-01-13 |
Bile acids activate cancer-associated fibroblasts and induce an immunosuppressive microenvironment in cholangiocarcinoma
2025-Aug-11, Cancer cell
IF:48.8Q1
DOI:10.1016/j.ccell.2025.05.017
PMID:40578361
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研究论文 | 本研究揭示了胆汁酸通过激活癌症相关成纤维细胞中的GPBAR1-CXCL10轴，促进胆管癌的免疫抑制微环境形成 | 首次发现胆汁酸特异性激活胆管癌中癌症相关成纤维细胞的GPBAR1受体，并通过CXCL10招募中性粒细胞形成免疫抑制微环境 | 研究主要基于临床前模型，尚未在人体临床试验中验证 | 探究胆管癌免疫治疗疗效有限的机制并寻找潜在治疗靶点 | 胆管癌细胞、癌症相关成纤维细胞、中性粒细胞 | 肿瘤免疫学 | 胆管癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 多个胆管癌临床前模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1997 | 2026-01-13 |
Spatiotemporal Cellular Dynamics of Germinal Center Reaction in Coronavirus Disease 2019 Lung-Draining Lymph Node Based on Imaging-Based Spatial Transcriptomics
2025-01, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
DOI:10.1016/j.labinv.2024.102180
PMID:39522760
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研究论文 | 本研究利用成像空间转录组学技术，揭示了SARS-CoV-2感染非人灵长类动物后，肺引流淋巴结中免疫细胞组成和组织结构在初次感染、恢复期和再感染期间的动态变化，重点关注生发中心反应和免疫记忆形成 | 首次应用成像空间转录组学技术，在空间维度上解析COVID-19感染过程中肺引流淋巴结的细胞动态和转录组模式，揭示了生发中心形成与免疫细胞互作的新机制 | 研究基于非人灵长类动物模型，结果可能不完全适用于人类；样本规模未明确，可能限制统计效力 | 阐明SARS-CoV-2感染后淋巴结构恢复的细节及其对免疫记忆的影响，以优化疫苗策略和精准治疗干预 | 非人灵长类动物的肺引流淋巴结组织 | 空间转录组学 | COVID-19 | 成像空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1998 | 2026-01-12 |
Comprehensive analysis of gene signature linking hypoxia and lactylation for predicting prognosis and immunotherapy response in patients with gastric cancer
2025-Dec-31, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1453
PMID:41510071
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序和空间转录组数据，揭示了胃癌的细胞异质性，并基于缺氧和乳酸化相关基因构建了预后模型，用于预测临床预后和免疫治疗反应 | 首次整合单细胞RNA测序和空间转录组数据分析胃癌的细胞异质性，并基于缺氧和乳酸化相关基因构建预后模型，探索其在免疫治疗反应预测中的潜力 | 研究依赖于公共数据库数据，未进行实验验证；模型在外部队列中的验证可能受样本异质性影响 | 研究缺氧和乳酸化对胃癌的影响，并构建相关预后模型以预测临床预后和免疫治疗反应 | 胃癌患者 | 数字病理学 | 胃癌 | 单细胞RNA测序，空间转录组测序，LASSO算法，CIBERSORT算法，TIDE评分，ESTIMATE方法，InferCNV分析 | LASSO回归模型 | 单细胞RNA测序数据，空间转录组数据，临床数据 | scRNA-seq数据包含23,447个基因和104,150个细胞；使用TCGA和GEO数据集进行模型构建和验证 | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 1999 | 2026-01-12 |
Identification of differentiation markers and immune microenvironment in head and neck squamous cell carcinoma using machine learning combined with single-cell analysis
2025-Dec-31, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1723
PMID:41510074
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研究论文 | 本研究结合机器学习和单细胞转录组分析，识别头颈鳞状细胞癌分化相关分子标志物并探索不同分化状态下的免疫微环境差异 | 首次整合机器学习与单细胞分析识别HNSCC分化标志物，发现CRABP2低表达是低分化肿瘤的关键驱动因素，并揭示低分化肿瘤具有免疫抑制微环境特征 | 研究主要基于公共数据库数据，实验验证样本量有限，需进一步扩大临床队列验证标志物的普适性 | 识别头颈鳞状细胞癌分化相关分子标志物并探索不同分化状态下的免疫微环境差异 | 头颈鳞状细胞癌（HNSCC）患者肿瘤组织 | 机器学习 | 头颈鳞状细胞癌 | 单细胞RNA测序，加权基因共表达网络分析，伪时间轨迹分析，分支表达分析建模，蛋白质印迹，定量聚合酶链反应，免疫组织化学，球体形成实验，多重免疫荧光 | WGCNA，Monocle，BEAM | 转录组数据，单细胞RNA测序数据 | TCGA-HNSC数据集及GEO数据库单细胞数据，具体样本数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2000 | 2026-01-12 |
Molecular characterization and prognostic modeling of liquid-liquid phase separation-related genes in osteosarcoma based on single-cell sequencing and weighted gene co-expression network analysis
2025-Dec-31, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1366
PMID:41510092
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研究论文 | 本研究基于单细胞测序和加权基因共表达网络分析，构建了与液-液相分离相关的骨肉瘤预后风险模型 | 首次在骨肉瘤中探索液-液相分离的作用，并构建了一个包含七个新基因的预后模型 | 研究主要基于公开数据集，实验验证部分有限，且骨肉瘤样本量可能不足 | 构建骨肉瘤的预后风险模型并探究液-液相分离相关基因的作用 | 骨肉瘤样本和细胞系 | 生物信息学 | 骨肉瘤 | 单细胞RNA测序, 批量转录组测序, RT-qPCR, 免疫组化, CCK-8, EdU, 克隆形成实验 | Cox回归, LASSO回归, 加权基因共表达网络分析 | 基因表达数据 | 基于公开数据集GSE162454和GSE21257，具体样本数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |