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当前共找到 10384 篇文献，本页显示第 541 - 560 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 541 | 2025-12-12 |
Single-cell transcriptomics identifies altered neutrophil dynamics and accentuated T-cell cytotoxicity in tobacco flavored e-cigarette exposed mouse lungs
2025-Nov-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.02.17.638715
PMID:40027777
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析了小鼠在急性鼻吸入不同口味电子烟后肺部免疫细胞的转录组变化 | 首次在单细胞分辨率上揭示了不同口味电子烟暴露对肺部免疫细胞功能的特异性影响，特别是发现了烟草口味电子烟会改变中性粒细胞动力学并增强T细胞毒性 | 研究仅采用急性暴露模型（n=2/性别/组），样本量较小，且未评估长期暴露效应 | 探究不同口味电子烟急性暴露对小鼠肺部免疫景观的影响 | C57BL/6J小鼠肺部细胞 | 单细胞转录组学 | 呼吸系统疾病 | 单细胞RNA测序，流式细胞术，免疫荧光 | NA | 单细胞转录组数据 | 71,725个细胞（来自对照组和处理组，每组每性别2只小鼠） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 542 | 2025-12-12 |
Clonal expansion of alveolar fibroblast progeny drives pulmonary fibrosis in mouse models
2025-Nov-17, The Journal of clinical investigation
IF:13.3Q1
DOI:10.1172/JCI191826
PMID:40875468
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和谱系追踪技术，揭示了肺泡成纤维细胞后代的克隆扩增是驱动小鼠肺纤维化的关键机制 | 首次系统性地证明了成纤维细胞增殖在肺纤维化中的关键驱动作用，并提出了靶向成纤维细胞增殖作为纤维化疾病治疗新策略 | 主要基于小鼠模型，人类样本验证仅限于离体肺切片，需要更多临床研究验证 | 探究成纤维细胞增殖在肺纤维化发病机制中的功能重要性 | 小鼠肺泡成纤维细胞及其后代、人类纤维化肺组织 | 单细胞组学 | 肺纤维化 | 单细胞RNA测序、谱系追踪、EdU标记 | NA | 单细胞转录组数据、谱系追踪数据 | 2种独立的小鼠肺纤维化模型、人类纤维化与非病变肺切片 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 543 | 2025-12-12 |
The Spatial Atlas of Human Anatomy (SAHA): A Multimodal Subcellular-Resolution Reference Across Human Organs
2025-Nov-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.16.658716
PMID:40611896
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研究论文 | 本文介绍了首个跨多器官系统的健康成人组织多模态亚细胞分辨率参考图谱——人体解剖空间图谱（SAHA） | 首次构建了跨多器官系统的健康成人组织多模态亚细胞分辨率参考图谱，整合了空间转录组学、蛋白质组学和组织学特征 | NA | 为空间诊断和下一代精准医学提供基础框架，开发能够模拟组织行为、解码复杂病理学的上下文感知模型 | 健康成人胃肠道和免疫组织，以及结直肠癌和炎症性肠病的比较分析 | 空间转录组学 | 结直肠癌, 炎症性肠病 | 空间转录组学, 空间蛋白质组学, 单核RNA-seq | NA | 空间转录组数据, 蛋白质组数据, 组织学图像 | 超过100名捐赠者的1500多万个细胞 | NanoString, 10x Genomics, Advanced Cell Diagnostics, NanoString | 空间转录组学, 空间蛋白质组学, 单核RNA-seq | CosMx SMI, 10x Xenium, RNAscope, GeoMx DSP | CosMx空间分子成像仪, 10x Xenium原位分析平台, RNAscope多重荧光原位杂交, GeoMx数字空间分析仪 |
| 544 | 2025-12-12 |
SMURF: soft-segmentation for single-cell reconstruction and topological analysis of spatial transcriptomic data
2025-Nov-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.28.656357
PMID:40502153
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SMURF的新型软分割算法，用于高分辨率空间转录组学数据中mRNA到单个细胞的准确分配及组织结构的拓扑分析 | 开发了跨平台的软分割算法SMURF，能够将捕获点中的mRNA映射到附近细胞核，并通过投影到笛卡尔坐标“展开”复杂组织结构，实现细胞类型组织和基因表达梯度的分析 | NA | 开发一种新计算方法，用于准确分配空间转录组学数据中的转录本到单个细胞，并分析细胞在原生组织环境中的基因表达 | 空间转录组学数据中的mRNA和细胞核 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学 | 软分割算法 | 空间转录组学数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 545 | 2025-12-12 |
scSPAF: Cell Similarity Purified Adaptive Fusion Network for Single-Cell Multi-Omics Clustering
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3608251
PMID:40928916
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研究论文 | 本文提出了一种名为scSPAF的单细胞多组学聚类网络，通过多层次融合方法探索组学数据的一致性和互补性 | 设计了细胞相似性纯化模块以整合细胞间的邻域信息，并采用自适应融合机制整合组学特异性表示和跨组学一致表示 | NA | 提升单细胞多组学聚类分析的性能 | 单细胞多组学数据 | 机器学习 | NA | 单细胞测序 | 自适应融合网络 | 单细胞多组学数据 | 六个真实世界数据集 | NA | 单细胞多组学 | NA | NA |
| 546 | 2025-12-12 |
Effect of the mitophagy inducer urolithin A on age-related immune decline: a randomized, placebo-controlled trial
2025-Nov, Nature aging
IF:17.0Q1
DOI:10.1038/s43587-025-00996-x
PMID:41174221
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研究论文 | 一项随机、双盲、安慰剂对照试验，评估了线粒体自噬诱导剂尿石素A对健康中年成年人免疫系统的影响 | 首次在人体临床试验中证明尿石素A能够调节免疫细胞组成和功能，特别是扩增naive样CD8 T细胞并增强其脂肪酸氧化能力 | 样本量较小（50名参与者），干预时间较短（4周），且仅针对健康中年人群，未包括老年人或免疫功能低下个体 | 评估尿石素A作为干预措施，对抗与年龄相关的免疫衰退和炎症老化 | 50名健康中年成年人 | NA | 老年性疾病 | 流式细胞术，单细胞RNA测序 | NA | 临床数据，流式细胞数据，单细胞RNA测序数据 | 50名健康中年成年人 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 547 | 2025-12-12 |
scGCRC: Graph and Contrastive-Based Representation Learning for Single-Cell RNA-Seq Data Clustering
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3629161
PMID:41191468
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研究论文 | 提出了一种基于局部自注意力网络和对比学习的单细胞RNA测序数据聚类新方法 | 通过局部自注意力网络自动聚合细胞关系图中的潜在信息，并采用双对比学习模块同时在细胞层面和聚类层面优化细胞表征，无需预训练自编码器-解码器模块 | NA | 改进单细胞RNA测序数据的聚类分析，以更准确地识别细胞类型 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 局部自注意力网络，对比学习，Leiden社区发现算法 | 基因表达数据 | 160个子样本数据集（含不同细胞类型数量）、3个不同协议数据集、9个真实公共数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 548 | 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 |
| 549 | 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 |
| 550 | 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 |
| 551 | 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 |
| 552 | 2025-12-12 |
Inference of Tumor Progression Patterns in Colon Cancer Using Optimal Cell Order Analysis in Single Cell Resolution
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3592571
PMID:40811186
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研究论文 | 本研究提出了一种基于单细胞RNA-Seq数据的计算方法，用于推断结肠癌细胞群体的进化或分化模式 | 开发了一种基于序列化的方法，利用最优重排序层次结构推断细胞进展模式，并提供了基于主曲线的三维可视化工具和新的评估指标 | NA | 推断结肠癌细胞群体的动态进展模式，如分化、信号传导或肿瘤进化轨迹 | 人类结肠癌样本的单细胞转录组数据 | 计算生物学 | 结肠癌 | 单细胞RNA-Seq | 序列化方法 | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 553 | 2025-12-12 |
ZiPo: A Deep Neural Network to De-Noise Single-Cell RNA Sequencing Data
2025 Nov-Dec, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3572783
PMID:40811273
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ZiPo的深度神经网络，用于去噪单细胞RNA测序数据，通过估计率和预测文库大小来减少测量丢失问题 | ZiPo引入了可调整的零膨胀分布来捕获丢失事件，并采用尺度不变损失项使权重稀疏，提高了模型的生物可解释性 | NA | 开发一种深度神经网络方法，以改善单细胞RNA测序数据的分析，减少测量丢失的影响 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度自编码器神经网络 | 基因表达数据 | 三个数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 554 | 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 |
| 555 | 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 |
| 556 | 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 |
| 557 | 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 |
| 558 | 2025-12-12 |
Resolving ScRNA-Seq Signatures of Antigen-Specific CD4 + T Cells in Tolerance across Semi-Allogeneic Transplantation and Pregnancy
2025-Oct-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.06.663404
PMID:40672265
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序解析了半同种异体移植和妊娠中抗原特异性CD4+ T细胞的转录状态，揭示了耐受与排斥反应的差异 | 首次在移植和妊娠模型中同时分析内源性抗原特异性CD4+ T细胞的单细胞转录组，识别出T滤泡辅助细胞和非滤泡效应细胞在排斥反应中的扩张，以及在耐受状态下调节性T细胞的独特聚类变化 | 研究主要基于小鼠模型，人类数据仅作为验证，样本规模可能有限，且未涵盖所有临床相关情境 | 探究抗原特异性CD4+ T细胞在移植耐受和妊娠免疫耐受中的转录特征和功能差异 | 内源性抗原特异性CD4+ T细胞，包括调节性T细胞和常规T细胞 | 单细胞组学 | 移植免疫与生殖免疫 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 涉及同种异体心脏移植模型、未致敏妊娠模型和父系皮肤致敏妊娠模型的小鼠样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 559 | 2025-12-12 |
CMV-specific clonal expansion of Th1, GZMK⁺ CD8⁺, and TEMRA T cells revealed by human PBMC single cell profiling
2025-Oct-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.24.661167
PMID:40666903
|
研究论文 | 本研究通过单细胞分析揭示了人类巨细胞病毒（CMV）感染如何重塑免疫细胞组成，并识别出GZMK⁺ CD8⁺ T细胞和Th1细胞是CMV特异性克隆扩增的新特征 | 首次系统性地结合单细胞RNA测序、T细胞受体测序和流式细胞术，在多个队列中揭示了CMV感染导致的GZMK⁺ CD8⁺ T细胞和Th1细胞的克隆扩增，并开发了CMVerify预测模型来识别CMV特异性克隆 | 研究主要基于外周血单个核细胞（PBMC）的分析，未能直接评估组织驻留免疫细胞的变化；队列样本量虽包含多个独立队列，但具体样本数未在摘要中明确说明 | 系统表征CMV感染对人类免疫系统的重塑作用，并识别新的CMV特异性免疫细胞亚群 | 人类外周血单个核细胞（PBMC），包括来自六个队列（其中两个为新构建）的CMV阳性和阴性成年人的样本 | 单细胞组学 | 巨细胞病毒感染 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），T细胞受体测序（TCR-seq），流式细胞术 | 预测模型（CMVerify） | 单细胞转录组数据，T细胞受体序列数据，流式细胞术数据 | 来自六个独立人类队列的样本（具体数量未明确），包括两个新构建的队列 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 560 | 2025-12-12 |
Single-cell RNA-seq using UltraMarathonRT expands the known transcriptome
2025-Oct-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.10.06.680646
PMID:41278799
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研究论文 | 本研究首次将II型内含子逆转录酶UltraMarathonRT应用于单细胞RNA测序，揭示了传统方法无法捕获的转录组特征 | 首次在单细胞RNA测序中使用II型内含子逆转录酶uMRT，相比传统鼠白血病病毒来源的逆转录酶，能够捕获更多基因和基因组特征 | NA | 开发新型逆转录酶技术以提升单细胞转录组测序的覆盖度和准确性 | 单细胞转录组 | 单细胞测序技术 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、代谢RNA标记、核苷转换 | NA | RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |