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当前共找到 10572 篇文献，本页显示第 3701 - 3720 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3701 | 2025-12-12 |
Single-cell transcriptomics of the myeloid milieu reveals an angiogenic niche in triple-negative breast cancer
2025-Nov, Experimental & molecular medicine
DOI:10.1038/s12276-025-01571-5
PMID:41203997
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研究论文 | 本研究整合单细胞RNA测序数据，揭示了三阴性乳腺癌中髓系细胞的异质性，特别是VEGFA中性粒细胞和SPP1巨噬细胞亚型在血管生成微环境中的作用 | 首次通过整合单细胞转录组学数据，系统描绘了三阴性乳腺癌髓系微环境，并发现VEGFA中性粒细胞和SPP1巨噬细胞亚型在缺氧区域共定位形成血管生成微环境，揭示了它们与患者不良预后的关联 | 研究主要基于转录组数据，功能验证和机制探索仍需进一步实验支持 | 阐明三阴性乳腺癌中髓系细胞的异质性、发育轨迹及其在肿瘤微环境中的作用 | 三阴性乳腺癌患者和多个小鼠模型的髓系细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 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 | 整合了内部和公共单细胞RNA测序数据，涉及多个小鼠模型 | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 3702 | 2025-12-12 |
Single-cell transcriptomic profiling reveals liver fibrosis in colorectal cancer liver metastasis
2025-Nov, Experimental & molecular medicine
DOI:10.1038/s12276-025-01573-3
PMID:41258075
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组测序揭示了结直肠癌肝转移中肿瘤纤维化的临床意义及其分子特征 | 首次构建了肝转移肿瘤纤维化的单细胞图谱，揭示了VCAN_eCAF在纤维化重塑中的关键作用，并识别出FGF23/FGF3-FGFR1等潜在靶向互作 | 研究样本量有限，且为观察性研究，需进一步功能实验验证机制 | 探究结直肠癌肝转移中肿瘤纤维化的临床重要性、分子特征及其对肿瘤微环境的影响 | 结直肠癌肝转移患者的肿瘤组织 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序，多重免疫组化/免疫荧光，空间转录组学 | NA | 单细胞转录组数据，空间转录组数据，免疫组化图像 | 未明确说明具体样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 3703 | 2025-12-12 |
scDVAE:Single-Cell Data Clustering Based on Variational Autoencoder With Disentangled Latent Representations
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3599194
PMID:40811173
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研究论文 | 本文提出了一种基于解耦潜在表示变分自编码器的新型深度生成模型scDVAE，用于单细胞RNA测序数据的聚类分析 | 提出了一种将潜在表示解耦为聚类特征和生成特征的新方法，并采用学生t混合模型作为聚类特征的先验分布以增强对dropout事件的鲁棒性，同时引入混合数据增强策略以提高数据集多样性并减少噪声 | NA | 提高单细胞RNA测序数据聚类的准确性和鲁棒性 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 变分自编码器 | 基因表达数据 | 10个真实世界数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3704 | 2025-12-12 |
DIC: Deep Imputing and Clustering Single Cell RNA Sequencing Data
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3548094
PMID:40811249
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研究论文 | 本文提出了一种名为DIC的深度神经网络，用于协同处理单细胞RNA测序数据中的缺失值插补和细胞聚类 | DIC采用Y型结构，通过自编码器与额外分支结合，实现缺失值插补和细胞聚类的协同优化，充分利用生物学有意义的聚类结构 | 未在摘要中明确提及 | 解决单细胞RNA测序数据中缺失值对细胞聚类分析的挑战 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度神经网络，自编码器 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 3705 | 2025-12-12 |
Integrating Graph Convolutional Networks for Missing Gene Expression Imputation
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3605719
PMID:40892650
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研究论文 | 本文提出了一种名为GCNgene的新方法，通过整合空间转录组学和单细胞RNA测序数据，预测未检测RNA转录本的空间分布 | 利用图卷积网络嵌入空间转录组学数据，并结合参考单细胞数据与计算出的细胞类型比例来重建基因表达，实现基因表达水平的准确预测 | NA | 预测基因的空间分布，以解决空间转录组技术中基因通量不足的问题 | 空间转录组学和单细胞RNA测序数据集 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | 图卷积网络 | 基因表达数据，空间信息数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 3706 | 2025-12-12 |
Knowledge-Guided Gene Panel Selection for Label-Free Single-Cell RNA-Seq Data: A Reinforcement Learning Perspective
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3609721
PMID:40953430
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研究论文 | 本文提出了一种结合集成知识与强化学习的基因面板选择方法，用于无标记单细胞RNA测序数据 | 通过集成现有基因选择算法建立先验知识引导初始搜索空间，并引入基于专家行为的强化学习奖励函数进行动态优化，减少了传统方法的偏差 | 未明确说明方法在特定疾病类型或大规模数据集上的泛化能力 | 提高无标记单细胞RNA测序数据中基因面板选择的准确性和效率 | 单细胞RNA测序数据中的基因表达特征 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 强化学习 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3707 | 2025-12-12 |
scTECTA: Asymmetric Deep Transfer Learning for Cross-Patient Tumor Microenvironment Single-Cell Annotation
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3618727
PMID:41056164
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研究论文 | 本文提出了一种名为scTECTA的基于图神经网络的方法，用于跨患者肿瘤微环境单细胞注释，通过迁移学习解决数据稀疏性和批次效应问题 | scTECTA采用非对称神经网络架构和领域对抗学习框架，结合图卷积网络进行分布偏移校正，显著提升了细胞类型分类的精度和鲁棒性 | NA | 开发一种高效的跨患者肿瘤微环境单细胞注释方法，以克服现有方法在数据稀疏性、生物异质性和批次效应方面的限制 | 肿瘤微环境中的单细胞RNA测序数据，涉及六种癌症类型和34名患者 | 机器学习 | 肺癌, 前列腺癌, 心血管疾病, 老年病 | 单细胞RNA测序 | 图神经网络, 图卷积网络 | 单细胞RNA测序数据 | 34名患者的多个数据集，涵盖六种癌症类型 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3708 | 2025-12-12 |
scMID: A Deep Multi-Omics Integration Framework for Comprehensive Single-Cell Data Analysis
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3624040
PMID:41124064
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研究论文 | 本文提出了一种基于单细胞多组学数据整合和dropout模式的深度多组学集成框架（scMID），用于全面的单细胞数据分析 | 利用组学独立的深度自编码器进行多组学数据对齐，采用GCN算法进行数据整合，并结合二值化dropout模式获得的基因相似性计算基因重要性，提出双策略特征基因筛选方法 | 未在摘要中明确说明 | 提高单细胞聚类分析的准确性，突破传统特征选择方法的限制，为解码复杂生物信息提供更优的分析框架 | 单细胞多组学数据 | 机器学习 | NA | 单细胞多组学测序 | 深度自编码器, GCN | 多组学数据（转录组学、表观基因组学、蛋白质组学） | NA | NA | 单细胞多组学 | NA | NA |
| 3709 | 2025-12-12 |
Streamlining single-cell spatial transcriptomics for human kidney tissue
2025 Sep-Oct, BioTechniques
IF:2.2Q4
DOI:10.1080/07366205.2025.2591484
PMID:41324332
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研究论文 | 本文介绍了一种新的细胞区域归一化方法和流程，用于从NanoString CosMx单细胞空间转录组平台数据中注释15种肾脏细胞类型，并比较健康与疾病样本 | 开发了一种新颖的细胞区域归一化方法，提高了空间转录组数据分析的敏感性，并将流程集成到BioTuring SpatialX平台，使无生物信息学背景的用户也能进行空间数据分析 | 未明确说明样本量是否足够大以代表更广泛的疾病群体，且可能依赖于特定平台（CosMx）的数据 | 简化单细胞空间转录组学分析流程，以促进人类肾脏组织的研究和疾病比较 | 人类肾脏组织样本，包括两个健康肾脏活检和两个疾病样本（糖尿病肾病） | 数字病理学 | 糖尿病肾病 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | 4个样本（2个健康肾脏活检，2个疾病样本） | NanoString | 单细胞空间转录组学 | CosMx | NanoString CosMx单细胞分辨率空间转录组平台 |
| 3710 | 2025-12-12 |
Cancer-associated fibroblast-derived fibulin-5 promotes radioresistance in non-small-cell lung cancer
2025-Aug-26, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116018
PMID:40711881
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研究论文 | 本研究揭示了癌症相关成纤维细胞（CAFs）通过分泌Fibulin-5促进非小细胞肺癌放疗抵抗的机制 | 首次发现CAFs来源的Fibulin-5通过整合素αVβ5受体激活Src-STAT3通路，下调ACSL4，抑制辐射诱导的铁死亡，从而介导放疗抵抗 | NA | 鉴定预测放疗疗效的CAFs表达分子并阐明非小细胞肺癌的放疗抵抗机制 | 非小细胞肺癌 | 数字病理学 | 肺癌 | 空间转录组学，单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学，单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3711 | 2025-12-12 |
Super-resolution imaging informed scRNA sequencing analysis reveals the critical role of GDF15 in rejuvenating aged hematopoietic stem cells
2025-Jun, Blood science (Baltimore, Md.)
DOI:10.1097/BS9.0000000000000236
PMID:40416726
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研究论文 | 本研究通过结合超分辨率成像与单细胞RNA测序，揭示了GDF15在调控衰老造血干细胞线粒体形态与功能中的关键作用 | 首次将活细胞超分辨率显微镜与单细胞RNA测序技术整合，建立了线粒体形态与分子特征之间的直接关联，并发现了GDF15在衰老造血干细胞中线粒体信号传导的新功能 | 研究样本量相对较小（约200个细胞），且仅限于小鼠模型，尚未在人类样本中验证 | 探究衰老造血干细胞中线粒体形态变化的分子机制及其对细胞命运的影响 | 年轻与衰老小鼠的造血干细胞 | 单细胞组学 | 衰老相关疾病 | 单细胞RNA测序, 超分辨率显微镜 | 生物信息学分析流程 | 图像数据, 基因表达数据 | 约200个来自年轻和衰老小鼠的造血干细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3712 | 2025-12-12 |
Heterogeneity of tertiary lymphoid structures predicts the response to neoadjuvant therapy and immune microenvironment characteristics in triple-negative breast cancer
2025-Feb, British journal of cancer
IF:6.4Q1
DOI:10.1038/s41416-024-02917-y
PMID:39658606
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序、多重免疫荧光染色和影像组学技术，评估了三阴性乳腺癌患者新辅助治疗前后三级淋巴结构的异质性及其与肿瘤微环境和治疗反应的关系 | 首次系统评估了三阴性乳腺癌中三级淋巴结构的异质性，并开发了基于影像的生物标志物评分系统来预测其状态和新辅助治疗效果 | 未明确说明样本量大小，且研究可能受限于单中心数据 | 探究三级淋巴结构在三阴性乳腺癌新辅助治疗中的免疫调节作用及其预测价值 | 三阴性乳腺癌患者样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序, 多重免疫荧光染色, 影像组学 | NA | RNA序列数据, 图像数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3713 | 2025-12-11 |
Exploring the pathogenic mechanism of RNH1 in colorectal cancer based on eQTL, Multi-omics and deep learning
2025-Dec-10, Journal of applied genetics
IF:2.0Q3
DOI:10.1007/s13353-025-01029-4
PMID:41366589
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研究论文 | 本研究基于eQTL、多组学和深度学习探索RNH1在结直肠癌中的致病机制 | 首次结合SMR、单细胞RNA测序、空间转录组测序和深度学习生存神经网络（DeepSurv）系统研究RNH1在结直肠癌中的作用，并关联新发现的细胞死亡方式——双硫死亡 | 研究主要基于生物信息学分析和体外验证，缺乏体内实验验证RNH1的具体分子机制 | 探索RNH1在结直肠癌中的致病机制及其作为生物标志物和治疗靶点的潜力 | 结直肠癌组织样本、RNH1基因 | 机器学习 | 结直肠癌 | eQTL分析、多组学分析、深度学习、单细胞RNA测序、空间转录组测序、RNA测序、qPCR | DeepSurv（深度学习生存神经网络） | 基因组数据、转录组数据、单细胞数据、空间转录组数据 | 未明确具体样本数量，但包括结直肠癌患者癌组织和正常组织样本 | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组测序, RNA测序 | NA | NA |
| 3714 | 2025-12-11 |
Integrative epidemiological and spatial multi-omics analyses reveal SPP1⁺ macrophages with senescence-like features as key mediators linking NO₂ exposure to coronary heart disease
2025-Dec-05, Journal of hazardous materials
IF:12.2Q1
DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.140429
PMID:41232188
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研究论文 | 本研究通过整合流行病学数据、因果推断方法和多组学分析，揭示了环境污染物二氧化氮（NO₂）通过加速生物衰老（特别是PhenoAge）增加冠心病风险的机制，并识别出SPP1⁺巨噬细胞作为关键介导细胞 | 首次将大规模流行病学数据、因果推断方法（倾向评分匹配和孟德尔随机化）与多组学分析（包括单细胞和空间转录组学）相结合，系统阐明了NO₂暴露通过生物衰老途径影响冠心病风险的完整证据链，并识别出具有衰老样特征的SPP1⁺巨噬细胞作为关键介导细胞 | 研究主要基于中国人群数据，结论在其他种族/人群中的普适性有待验证；多组学分析样本量相对较小；环境暴露评估可能存在测量误差 | 探究环境污染物NO₂暴露通过生物衰老途径影响冠心病风险的因果机制 | 冠心病患者及对照人群（来自天津队列和CHARLS队列）、人类动脉粥样硬化斑块组织 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞转录组测序, 空间转录组学, 批量转录组测序, 孟德尔随机化, 倾向评分匹配 | NA | 流行病学数据, 基因组数据, 转录组数据, 空间数据 | 流行病学队列：17,412人（13,886例患者，3,526例对照）；多组学分析：人类动脉粥样硬化斑块样本 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 3715 | 2025-12-11 |
Identification of Neurotrophic Factor Related Biomarkers and Mechanistic Insights into Neuropathic Pain via Integrated Bioinformatics Analysis
2025-Dec-02, ACS omega
IF:3.7Q2
DOI:10.1021/acsomega.5c07765
PMID:41358093
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研究论文 | 本研究通过整合生物信息学方法，识别了与神经病理性疼痛相关的五个关键生物标志物，并探讨了其潜在机制 | 结合单细胞RNA测序、差异表达分析、孟德尔随机化及细胞通讯分析，首次系统性地识别了神经病理性疼痛中与神经营养因子相关的生物标志物及其在细胞相互作用和分化轨迹中的作用 | 研究主要基于公共数据库和小鼠背根神经节数据，人类样本验证不足，且机制探索仍处于初步阶段 | 识别神经病理性疼痛的关键生物标志物并探索其潜在机制 | 小鼠背根神经节细胞及公共数据库中的神经病理性疼痛数据集 | 生物信息学 | 神经病理性疼痛 | 单细胞RNA测序, 差异表达分析, 孟德尔随机化, 细胞通讯分析, 伪时间分析 | NA | RNA-seq数据, 单细胞RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 3716 | 2025-12-11 |
Pangenomics and single-cell transcriptomics uncover the genetic basis of continuous bearing trait in grapevine
2025-Dec, Horticulture research
IF:7.6Q1
DOI:10.1093/hr/uhaf228
PMID:41355945
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研究论文 | 本研究通过整合泛基因组学、比较基因组学、单细胞转录组学和批量转录组学，揭示了葡萄连续开花和结实性状（CFB）的遗传基础 | 首次结合泛基因组学和单细胞转录组学分析葡萄连续开花性状，并基于新生成的单倍型分辨近端粒到端粒（T2T）基因组进行深入研究 | NA | 阐明葡萄连续开花和结实性状的遗传机制 | 葡萄品种'Julian'（连续开花和结实）和'Muscat Hamburg'（季节性开花和结实） | 植物基因组学 | NA | 泛基因组学, 比较基因组学, 单细胞转录组学, 批量转录组学 | NA | 基因组数据, 转录组数据 | 16个葡萄基因组（包括新生成的'Julian' T2T基因组和15个已发表基因组），以及两个品种的花芽单细胞转录组数据 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 3717 | 2025-12-11 |
Emergence of endothelial subtypes and role of cell cycle control in arterial-venous specification during embryonic vascular development
2025-Oct-28, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116368
PMID:41066228
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和Fucci胚胎模型，揭示了细胞周期控制在胚胎血管发育早期动静脉分化中的关键作用 | 首次在胚胎发育早期（血流出现前后）系统揭示内皮细胞亚型出现与细胞周期状态的关联，并证明细胞周期抑制剂p27在动静脉分化中的关键调控作用 | 研究主要聚焦于小鼠胚胎早期发育阶段（E8.0-E9.5），后期发育阶段和其他物种的验证仍需进一步探索 | 探究细胞周期控制在胚胎血管发育过程中动静脉分化中的作用机制 | 小鼠胚胎内皮细胞 | 发育生物学 | NA | 单细胞RNA测序，bulk RNA测序，Fucci荧光报告系统，成像分析 | NA | RNA测序数据，成像数据 | E8.0、E8.5、E9.5三个时间点的胚胎内皮细胞 | NA | 单细胞RNA-seq，bulk RNA-seq | NA | NA |
| 3718 | 2025-12-11 |
Transcriptome Analysis Identified SPP1-Positive Monocytes as a Key in Extracellular Matrix Formation in Thrombi
2025-Oct-07, Journal of the American Heart Association
IF:5.0Q1
DOI:10.1161/JAHA.125.044299
PMID:41025474
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研究论文 | 本研究通过转录组分析发现SPP1阳性单核细胞在血栓细胞外基质形成中起关键作用 | 首次通过单细胞RNA测序识别出SPP1高表达的单核细胞/巨噬细胞亚群，并揭示其在血栓成熟过程中的核心作用 | 样本量较小（3个血栓用于RNA表达比较），且主要基于脑血栓和肺动脉血栓数据，可能不适用于所有血栓类型 | 探究血栓成熟的详细机制，特别是细胞外基质形成的关键因素 | 人类血栓样本（来自脑血管和肺动脉） | 数字病理学 | 心血管疾病 | RNA-seq, 单细胞RNA测序, 免疫组织化学 | NA | RNA表达数据, 单细胞RNA测序数据, 图像数据 | 3个血栓用于RNA表达比较，66个血栓用于免疫组织化学验证 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 3719 | 2025-12-11 |
The immune landscape of pediatric (extra)cranial solid tumors: A systematic review and integration of immunohistochemistry and single-cell RNA sequencing data
2025-Oct-01, European journal of cancer (Oxford, England : 1990)
DOI:10.1016/j.ejca.2025.115708
PMID:40857838
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系统综述 | 本文通过整合免疫组化和单细胞RNA测序数据，系统性地综述了儿童（颅）外实体瘤的免疫微环境特征 | 首次系统性地整合了免疫组化和单细胞/单核RNA测序数据，对儿童实体瘤的免疫景观进行了全面分析，并创建了公开可用的交互式热图图谱 | 纳入研究的方法学存在异质性，且部分肿瘤类型的数据仅来自单一技术 | 阐明儿童（颅）外实体瘤的独特免疫微环境，以指导针对儿童癌症的免疫治疗策略的开发与选择 | 儿童脑肿瘤和颅外实体瘤 | 数字病理学 | 儿童实体瘤 | 免疫组化，单细胞RNA测序，单核RNA测序 | NA | 图像，测序数据 | 共73项研究，包含2187个肿瘤样本（IHC）和272个肿瘤样本（sc/snSeq） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3720 | 2025-12-11 |
Identification of conserved gene expression changes across common glomerular diseases by spatial transcriptomics
2025-Sep, Journal of nephrology
IF:2.7Q2
DOI:10.1007/s40620-025-02233-5
PMID:40067649
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研究论文 | 本研究通过空间转录组学技术，分析了多种肾小球疾病中肾小球特异性基因表达谱，以识别共同的基因表达变化 | 首次利用空间转录组学技术系统比较多种肾小球疾病中的基因表达变化，识别出35个一致下调的差异表达基因，并揭示了与DNA结合转录因子活性相关的分子功能 | 研究样本量有限，仅包括五种肾小球疾病类型，且未涵盖所有可能的疾病亚型，可能影响结果的普遍性 | 探索肾小球疾病中共同的基因表达通路，以揭示潜在的分子机制 | 肾小球疾病患者和健康肾脏捐赠者的肾活检标本 | 数字病理学 | 肾小球疾病 | 空间转录组学，免疫荧光染色 | NA | 空间转录组数据，图像数据 | 包括肾小球疾病患者和健康捐赠者，具体样本数未明确说明，但涉及五种疾病类型 | NanoString | 空间转录组学 | GeoMx Digital Spatial Profiler | GeoMx Digital Spatial Profiler用于空间转录组分析，配置了疾病代表性肾小球区域兴趣点 |