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当前共找到 10549 篇文献，本页显示第 1001 - 1020 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 2026-02-15 |
Cell lineage tracing: Methods, applications, and challenges
2025-Dec, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.70006
PMID:41674713
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综述 | 本文综述了细胞谱系追踪的实验和计算方法，强调了它们的优势、局限性和协同作用 | 整合了从早期标记技术到现代CRISPR-Cas9条形码等遗传工具的实验方法，以及用于分析单细胞测序等高维数据的计算方法，并讨论了人工智能增强的未来发展方向 | 存在准确性、分辨率、多组学整合和可扩展性方面的挑战 | 理解细胞命运和谱系关系，应用于发育生物学、组织再生和疾病进展研究 | 细胞谱系追踪技术 | NA | NA | CRISPR-Cas9条形码，单细胞测序，多组学技术 | NA | 高维数据 | NA | NA | 单细胞测序 | NA | NA |
| 1002 | 2026-02-15 |
A perspective on developing foundation models for analyzing spatial transcriptomic data
2025-Dec, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.70010
PMID:41674716
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观点文章 | 本文探讨了开发用于分析空间转录组数据的基石模型的必要性、当前进展、潜在任务及未来方向 | 首次系统性地从视角角度审视开发空间转录组基石模型的需求、机遇与挑战，并强调其在提升研究效率、促进新生物学发现和提供用户友好访问方面的潜力 | 作为观点性文章，未提供具体实验数据或模型验证，主要基于理论讨论和前瞻性分析 | 探讨开发用于空间转录组数据分析的基石模型的可行性、任务应用及未来发展方向 | 空间转录组数据及其分析模型 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | 基石模型 | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1003 | 2026-02-15 |
Stigmasterol attenuates atherosclerosis by inhibiting inflammatory signaling and foam cell formation
2025-Dec, iMetaOmics
DOI:10.1002/imo2.70056
PMID:41676448
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研究论文 | 本研究揭示了植物甾醇中的豆甾醇通过抑制炎症信号和泡沫细胞形成来减轻动脉粥样硬化 | 首次结合单细胞RNA测序和功能实验，阐明了豆甾醇通过调节泡沫细胞多样性和炎症发挥血管保护作用的机制，特别是其对CD86巨噬细胞极化和平滑肌细胞向巨噬样泡沫细胞转分化的抑制作用 | 研究主要在ApoE敲除小鼠模型中进行，人体内的效果和转化潜力尚需进一步验证 | 探究植物甾醇（特别是豆甾醇）对动脉粥样硬化中泡沫细胞形成、炎症反应和脂质代谢的影响及其分子机制 | ApoE敲除小鼠的主动脉组织、巨噬细胞、平滑肌细胞及其衍生的泡沫细胞 | 单细胞组学与心血管疾病研究 | 心血管疾病（动脉粥样硬化） | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），功能测定 | NA | 单细胞转录组数据，功能实验数据 | ApoE敲除小鼠主动脉组织（具体数量未明确说明） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1004 | 2026-02-15 |
A TLR4-dependent fibroblast-monocyte axis in tumor-draining lymph nodes contributes to metastasis in triple-negative breast cancer
2025-Nov-11, Immunity
IF:25.5Q1
DOI:10.1016/j.immuni.2025.08.015
PMID:40957419
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研究论文 | 本文探讨了三阴性乳腺癌中肿瘤引流淋巴结内细胞网络的重组，揭示了TLR4依赖的成纤维细胞-单核细胞轴在促进免疫逃逸和转移中的作用 | 发现TLR4配体通过诱导FRC表达CCL2和CCL7，促进单核细胞归巢至TDLN，形成免疫抑制微环境，并证明局部TLR4抑制联合αPD-1疗法可减少转移 | 研究主要基于小鼠模型，人类样本验证有限，且TLR4抑制疗法的长期安全性和临床转化需进一步评估 | 研究三阴性乳腺癌中肿瘤引流淋巴结的细胞网络重组及其在免疫逃逸和转移中的作用机制 | 三阴性乳腺癌小鼠模型及人类TNBC TDLN样本 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1005 | 2026-02-15 |
The impact of asymmetrical gene expression on the development of spike morphology in Triticum aestivum
2025-Sep, iMetaOmics
DOI:10.1002/imo2.70047
PMID:41674570
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研究论文 | 本研究利用单细胞转录组图谱探索了小麦穗发育过程中不对称基因三重表达对产量性状调控的影响 | 首次在小麦穗双棱期构建了单细胞转录组图谱，揭示了10种不同细胞类型及1410个基因的表达模式，并发现不对称基因三重表达是细胞分化的关键因素 | 研究仅基于一个普通小麦品种（济麦22）的5989个细胞，样本代表性有限，且分子调控机制仍需进一步验证 | 探究小麦穗发育的分子调控机制及其对产量性状的影响 | 普通小麦品种济麦22的双棱期穗细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA-seq, RNA原位杂交 | NA | 单细胞转录组数据 | 5989个细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1006 | 2026-02-15 |
Microbiota humanization drives human-like metabolic and immune transcriptomic shifts in pigs
2025-Sep, iMetaOmics
DOI:10.1002/imo2.70034
PMID:41674575
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研究论文 | 本研究通过将人类粪便微生物群移植到抗生素处理的猪体内，建立了肠道微生物群人源化猪模型，并系统评估了其微生物组成、血清代谢物和免疫细胞谱的变化 | 首次在猪模型中通过人类粪便微生物群移植，实现了肠道微生物群、血清代谢谱和免疫细胞转录组向人类特征的系统性转变，为研究宿主-微生物群相互作用提供了一个强大的大型动物平台 | 研究未详细探讨微生物群人源化对猪器官移植排斥反应的具体影响，也未评估长期移植效果的稳定性 | 研究人类微生物群移植对猪的肠道微生物组成、代谢表型和免疫系统的影响，以推动异种移植和微生物组疗法的发展 | 肠道微生物群人源化猪模型 | 微生物组学 | NA | 宏基因组学、准靶向代谢组学、单细胞转录组测序 | NA | 宏基因组数据、代谢组数据、单细胞转录组数据 | 未明确说明样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1007 | 2026-02-15 |
scSCC: A swapped contrastive learning-based clustering method for single-cell gene expression data
2025-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.85
PMID:41675506
|
研究论文 | 本文提出了一种基于交换对比学习的单细胞基因表达数据聚类方法scSCC，通过结合实例对比学习和交换预测模块来提取适合聚类的细胞表示 | scSCC创新性地结合了实例对比学习模块和交换预测模块，通过聚类原型向潜在空间注入聚类信号，使同一簇的细胞向共同原型聚集，从而增强聚类友好性 | NA | 开发一种新的单细胞RNA-seq数据聚类算法以提高细胞类型解密的准确性 | 单细胞基因表达数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA-seq | 对比学习 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1008 | 2026-02-15 |
Bioinformatics perspectives on transcriptomics: A comprehensive review of bulk and single-cell RNA sequencing analyses
2025-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.78
PMID:41675508
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综述 | 本文系统比较了bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq的计算分析流程，包括其基本原理、应用、优势与局限性，并展望了转录组研究的未来方向 | 提供了bulk RNA-seq与scRNA-seq技术的全面系统比较，强调了计算工具、机器学习及NGS平台在转录组研究中的整合应用 | 作为综述文章，未涉及原始实验数据或具体案例分析，主要基于现有文献进行总结 | 全面理解bulk RNA-seq和scRNA-seq技术，包括其优势、局限性和计算考量，以推动转录组研究的发展 | 转录组（RNA分子集合）及其在生理过程中的调控作用 | 生物信息学 | NA | RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | RNA序列数据 | NA | NA | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1009 | 2026-02-15 |
Transcriptomic Signature-Guided Depletion of Intermediate Alveolar Epithelial Cells Ameliorates Pulmonary Fibrosis in Mice
2025-May-21, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6623390/v1
PMID:40470235
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析，识别了肺纤维化中的中间肺泡上皮细胞，并开发了一种RNA感知依赖的蛋白质翻译技术，选择性靶向并清除这些细胞，从而减轻小鼠模型中的肺纤维化 | 引入了新型RNA感知依赖的蛋白质翻译技术，用于选择性靶向和功能研究中间肺泡上皮细胞，并首次利用Sprr1a作为特异性标记来区分这些细胞 | 研究主要基于小鼠模型，人类应用需进一步验证；技术特异性可能受限于标记基因的表达动态 | 探究中间肺泡上皮细胞在肺纤维化中的具体贡献，并开发靶向治疗策略 | 小鼠模型中的Krt8+ ADI细胞和人类KRT5-/KRT17+异常基底样细胞 | 数字病理学 | 肺纤维化 | 单细胞RNA测序, RNA感知依赖的蛋白质翻译技术 | NA | 转录组数据 | 小鼠模型样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1010 | 2026-02-15 |
Loss of ATG7 in microglia impairs UPR, triggers ferroptosis, and weakens amyloid pathology control
2025-Apr-07, The Journal of experimental medicine
IF:12.6Q1
DOI:10.1084/jem.20230173
PMID:39945772
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研究论文 | 本研究探讨了在阿尔茨海默病小鼠模型中，特异性敲除小胶质细胞的Atg7基因如何通过影响未折叠蛋白反应和氧化应激，导致铁死亡，从而削弱对淀粉样斑块的控制 | 揭示了Atg7缺失通过降低未折叠蛋白反应和增加氧化应激，在小胶质细胞中诱导铁死亡的新机制，特别是在淀粉样斑块存在的蛋白毒性压力下 | 研究主要基于小鼠模型，尚未在人类样本中验证；且未详细探讨Atg7缺失在其他神经退行性疾病中的普遍性 | 探究Atg7在小胶质细胞中对淀粉样斑块控制的作用机制 | 阿尔茨海默病小鼠模型中的小胶质细胞 | 神经科学 | 阿尔茨海默病 | 单细胞RNA测序、生化分析、免疫荧光分析 | NA | RNA测序数据、生化数据、图像数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1011 | 2026-02-15 |
Single-cell analyses reveal impaired type B spermatogonia differentiation and meiotic entry in C-Nap1-null testes
2025-Mar, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.71
PMID:41675379
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析C-Nap1基因敲除小鼠睾丸细胞，揭示C-Nap1缺失导致B型精原细胞分化和减数分裂启动受损的分子机制 | 首次在单细胞分辨率下系统解析C-Nap1缺失对精原细胞分化轨迹的影响，并发现β-Catenin和Aurka等关键基因的表达异常 | 研究仅基于小鼠模型，尚未在人类样本中验证；机制研究主要依赖相关性分析，缺乏直接的功能验证实验 | 探究C-Nap1基因在精子发生过程中的功能及其缺失导致男性不育的分子机制 | C-Nap1基因敲除小鼠的睾丸组织细胞 | 单细胞组学 | 男性不育症 | 单细胞RNA测序，RT-PCR，UMAP聚类分析，拟时序分析 | 基因敲除小鼠模型 | 单细胞转录组数据 | 野生型10,332个睾丸细胞，敲除型13,308个睾丸细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1012 | 2026-02-15 |
ABCA8-positive lipid-metabolic CAFs mediate immunotherapy resistance in TNBC
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1729275
PMID:41675524
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞和空间转录组学，揭示了ABCA8阳性脂质代谢相关癌症相关成纤维细胞（lpCAFs）通过脂质代谢重编程促进M2巨噬细胞极化，从而在三阴性乳腺癌（TNBC）中建立免疫抑制性肿瘤微环境并介导免疫检查点阻断（ICB）治疗抵抗的机制 | 首次利用整合的单细胞和空间转录组学数据，在TNBC中鉴定出ABCA8+ lpCAFs和APOE+ LAMs在免疫-基质交界处共定位，并阐明其通过脂质代谢重编程驱动免疫抑制性TME的新机制 | 研究主要基于体外共培养实验和回顾性数据分析，缺乏体内模型验证；样本量相对有限，且未涵盖所有TNBC亚型 | 阐明TNBC中ICB治疗抵抗的关键细胞机制，特别是脂质介导的基质-免疫相互作用 | 三阴性乳腺癌（TNBC）肿瘤微环境中的细胞，特别是癌症相关成纤维细胞（CAFs）和巨噬细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学，多模态交叉分析（MIA）算法，BODIPY染色，油红O染色，qPCR，流式细胞术，Western blotting | NA | 单细胞RNA测序数据，空间转录组数据 | 3个TNBC数据集的scRNA-seq数据，43个TNBC样本的空间转录组数据 | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 1013 | 2026-02-15 |
Single-cell RNA-sequencing of peripheral blood mononuclear cells reveals the transcriptome profile of Microtus fortis immune cells during the early phase of infection with Schistosoma japonicum
2025, Frontiers in cellular and infection microbiology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcimb.2025.1739541
PMID:41675929
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序技术，分析了东方田鼠和昆明小鼠在感染日本血吸虫早期外周血单个核细胞的转录组变化，揭示了东方田鼠作为非许可宿主的免疫反应机制 | 首次在单细胞水平上比较了东方田鼠（自然非许可宿主）和昆明小鼠（易感宿主）在感染日本血吸虫早期外周血免疫细胞的转录组差异，揭示了Cxcl9在单核细胞中的特异性上调以及Th2细胞和抗体分泌细胞的独特激活模式 | 研究仅关注了感染后10天的时间点，未能提供免疫反应的动态变化过程；样本量相对较小，可能影响统计效力；且仅分析了外周血单个核细胞，未涉及其他组织或细胞类型 | 探究东方田鼠对日本血吸虫感染的天然抵抗力的分子机制 | 东方田鼠（Microtus fortis）和昆明小鼠的外周血单个核细胞（PBMCs） | 单细胞转录组学 | 血吸虫病 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 未感染动物（对照组）和感染后10天的动物样本，具体数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1014 | 2026-02-15 |
Applications of AI to single-cell and spatial transcriptomics: current state-of-the-art and challenges
2025, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2025.1715821
PMID:41676376
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综述 | 本文综述了人工智能在单细胞和空间转录组学数据分析中的应用现状、主流算法及其面临的挑战 | 系统梳理了AI在10个单细胞/空间转录组核心分析任务中的应用，并评估了不同算法在实际研究中的适用性 | 未提供具体的实验验证数据，主要基于文献综述和方法学比较 | 评估人工智能技术在单细胞和空间转录组学数据分析中的应用效果与发展趋势 | 单细胞转录组学与空间转录组学数据分析方法 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | 深度学习算法 | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 1015 | 2026-02-14 |
Tfh2 and a subset of Tfh1 cells associate with antibody-mediated immunity to malaria
2025-Dec-08, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.196828
PMID:41118256
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和VDJ测序，揭示了人类外周血T滤泡辅助细胞在疟疾感染期间的异质性，并识别出与抗体介导的免疫相关的特定亚群 | 发现pTfh1细胞可进一步分为CCR7+和CCR7-两个亚群，且只有Tfh1-CCR7+和Tfh2细胞与保护性抗体产生正相关，这超越了传统的CXCR3/CCR6分类 | 研究基于受控人类疟疾感染模型，可能无法完全反映自然感染情况；样本量未明确说明，可能影响统计效力 | 探究人类T滤泡辅助细胞在疟疾感染期间的异质性及其与抗体介导免疫的关联 | 健康个体在受控人类疟疾感染前后的外周血T滤泡辅助细胞 | 免疫学 | 疟疾 | 单细胞RNA测序, VDJ测序 | NA | 单细胞转录组数据, VDJ序列数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1016 | 2026-02-14 |
Kidney diseases and single-cell sequencing research: a bibliometric analysis from 2015 to 2024
2025-Dec, Renal failure
IF:3.0Q1
DOI:10.1080/0886022X.2025.2521457
PMID:40545992
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文献计量分析 | 本文对2015年至2024年间使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）进行肾脏疾病研究的出版物进行了文献计量分析 | 首次系统性地通过文献计量学方法评估了scRNA-seq在肾脏疾病研究中的应用格局和新兴趋势，识别了主要贡献国家、机构、作者及研究热点 | 分析基于Web of Science Core Collection数据库，可能未涵盖所有相关出版物；且为回顾性分析，无法预测未来具体技术发展 | 评估scRNA-seq技术在肾脏疾病研究领域的应用现状、发展趋势及研究热点 | 2015年至2024年间发表的关于scRNA-seq在肾脏疾病中应用的学术出版物 | 生物信息学与计算生物学 | 肾脏疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 文献元数据 | 1,210篇出版物 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1017 | 2026-02-14 |
Tumoroid model recreates clinically relevant phenotypes of high grade serous ovarian cancer (HGSC) cells, carcinoma associated fibroblasts, and macrophages
2025-Jun-19, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6614892/v1
PMID:40585272
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研究论文 | 本研究开发了一种包含卵巢癌细胞、间充质干细胞和巨噬细胞的异质三组分肿瘤球模型，用于模拟高级别浆液性卵巢癌的临床相关表型 | 首次构建了包含三种关键细胞成分的异质肿瘤球模型，成功重现了HGSC的化疗耐药、癌症干细胞富集、迁移、侵袭和上皮-间质转化等关键表型 | 模型中使用的是细胞系而非原代肿瘤细胞，且仅包含三种细胞类型，可能无法完全模拟体内肿瘤微环境的复杂性 | 研究高级别浆液性卵巢癌肿瘤微环境中不同细胞成分的相互作用及其对疾病表型的影响 | 高级别浆液性卵巢癌细胞（OVCAR3、OVCAR4、OVCAR8）、原代间充质干细胞、U937来源的M2样巨噬细胞 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 单细胞RNA测序、流式细胞术、侵袭实验、迁移实验 | 3D肿瘤球模型 | 基因表达数据、细胞表型数据 | 使用三种卵巢癌细胞系、原代MSCs和U937巨噬细胞构建的肿瘤球模型 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1018 | 2026-02-14 |
A metabolic-radioimmune signature predicts therapy response and immune reprogramming in non-small cell lung cancer
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1693277
PMID:41306526
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研究论文 | 本研究系统探讨了非小细胞肺癌（NSCLC）中放疗诱导的肿瘤微环境（TME）代谢重塑，并基于放疗抵抗相关代谢基因（RRMGs）建立了一个预测模型，以优化治疗分层和放疗增敏剂发现 | 首次系统整合了NSCLC肿瘤细胞、肿瘤引流淋巴结（TDLNs）的批量转录组数据和肿瘤组织的单细胞RNA-seq数据，利用scFEA算法重建代谢通量图，并识别出7个关键的RRMGs构建预后模型，同时预测并实验验证了新的放疗增敏剂 | 研究主要基于转录组数据，缺乏蛋白质水平或代谢组学的直接验证；模型在独立队列中的验证AUC相对较低（0.618），可能需要更多样本进一步验证；实验验证仅限于细胞水平，缺乏体内模型或临床前研究 | 优化NSCLC的放疗治疗分层，发现新的放疗增敏剂，并理解放疗诱导的代谢重编程如何驱动治疗抵抗 | 非小细胞肺癌（NSCLC）的肿瘤细胞、肿瘤引流淋巴结（TDLNs）和免疫细胞 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA-seq, 批量转录组分析, WGCNA, Cox回归, CIBERSORT, TIDE算法, scFEA算法, qRT-PCR, 蛋白质印迹, 分子对接 | 预后风险模型（基于RRMGs）, 列线图 | 转录组数据, 单细胞RNA-seq数据 | TCGA放疗队列和独立放疗免疫治疗队列的数据，具体样本数未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 1019 | 2026-02-14 |
SLC12A7 serves as a prognostic and immunotherapeutic biomarker identified by multi-omics analysis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1712579
PMID:41668766
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研究论文 | 本研究通过多组学分析发现SLC12A7在多种癌症中上调，与不良预后相关，并可能作为免疫治疗靶点 | 首次对SLC12A7进行泛癌分析，结合单细胞RNA测序数据揭示其在肿瘤微环境中的异质性，并通过体外实验验证其在肝细胞癌中的促癌功能 | 研究主要基于公共数据库的回顾性分析，体外实验仅针对肝细胞癌细胞系，缺乏体内验证和临床样本的直接验证 | 阐明SLC12A7在癌症中的潜在致癌作用，评估其作为预后生物标志物和免疫治疗靶点的价值 | 多种癌症类型，重点关注肝细胞癌（HCC） | 生物信息学 | 肝细胞癌 | 转录组学分析，单细胞RNA测序，体外功能实验 | NA | 转录组数据，临床数据，单细胞RNA测序数据 | 来自TCGA、GTEx、cBioPortal、TIMER 2.0和GEO数据库的多个癌症数据集，具体样本数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq，bulk RNA-seq | NA | NA |
| 1020 | 2026-02-14 |
Integrated single-cell and spatial transcriptomics combined with whole-exome sequencing reveal key hub genes and epithelial heterogeneity in bladder cancer
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1748105
PMID:41669266
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞转录组、空间转录组和全外显子组测序数据，揭示了膀胱癌上皮细胞的异质性，并鉴定了与肿瘤突变负荷相关的关键枢纽基因 | 首次整合单细胞RNA-seq、空间转录组和WES数据，结合TMB分析，系统解析膀胱癌上皮细胞亚群，并利用Ro/e算法识别出关键的TMB相关上皮亚群Epi14 | 样本量相对有限（13个单细胞样本，30个WES样本），且为回顾性研究，需要更大规模的前瞻性队列验证 | 阐明膀胱癌上皮细胞的异质性及其在肿瘤发生发展中的作用，并鉴定与肿瘤突变负荷相关的关键基因 | 膀胱癌患者组织样本中的上皮细胞 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 单细胞RNA-seq, 全外显子组测序, 空间转录组学, qPCR, Western blot | 随机生存森林, UMAP, Monocle2, CellChat, CytoTRACE, spacexr, PROGENy | 单细胞转录组数据, 空间转录组数据, 外显子组测序数据, 批量转录组数据 | 13个单细胞RNA-seq样本, 514个批量转录组样本, 30个WES样本, 共77,263个细胞 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学, 全外显子组测序 | NA | NA |