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当前共找到 3630 篇文献，本页显示第 2261 - 2280 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2261 | 2026-02-15 |
Spatial transcriptomics reveals immune-stromal crosstalk within the synovium of patients with juvenile idiopathic arthritis
2026-Jan-09, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.198074
PMID:41269758
|
研究论文 | 本研究利用亚细胞分辨率空间转录组学技术，解析了活动性幼年特发性关节炎患者滑膜组织中免疫细胞与基质细胞的空间组织与相互作用 | 开发了新的空间共定位分析流程，首次在JIA滑膜中揭示了NOTCH信号介导的内皮细胞-成纤维细胞相互作用、CXCL9/CXCR3信号轴调控的巨噬细胞-CD8+ T细胞互作，并鉴定了JIA特有的细胞状态 | 研究样本仅来自活动期患者，缺乏疾病不同阶段或治疗后的纵向比较数据 | 解析幼年特发性关节炎滑膜组织的空间分子结构及细胞间相互作用网络 | 活动性幼年特发性关节炎患者的滑膜组织样本 | 空间转录组学 | 幼年特发性关节炎 | 空间转录组测序 | 空间共定位分析流程 | 空间转录组数据 | 未明确说明样本数量 | NA | 空间转录组学 | NA | 亚细胞分辨率空间转录组分析 |
| 2262 | 2026-02-15 |
Cellular immune endophenotypes separating early and late-onset myasthenia gravis
2026-Jan-09, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.199679
PMID:41307955
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研究论文 | 本研究通过多模态技术（包括深度光谱流式细胞术和单细胞测序）区分了早发型和晚发型重症肌无力的细胞免疫表型，识别了三种主要淋巴细胞群体的差异 | 首次应用深度光谱流式细胞术和单细胞测序技术，揭示了早发型和晚发型重症肌无力在黏膜相关恒定T细胞、初始CD8+ T细胞和经典NK细胞频率上的显著差异，并实现了90%准确率的亚型预测 | 研究基于两个独立队列，但样本量可能有限，且未详细探讨免疫衰老机制与疾病进展的因果关系 | 区分早发型和晚发型重症肌无力的细胞免疫表型，以改进临床分类 | 重症肌无力患者的淋巴细胞群体 | 数字病理学 | 重症肌无力 | 深度光谱流式细胞术, 单细胞测序 | NA | 细胞表型数据, 测序数据 | 两个独立队列的患者样本 | NA | 单细胞测序 | NA | NA |
| 2263 | 2026-02-15 |
An integrated single-cell and spatial transcriptomic atlas of thyroid cancer progression identifies prognostic fibroblast subpopulations
2026-Jan-09, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.191990
PMID:41480746
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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数据，构建了甲状腺癌进展的图谱，并识别了与预后相关的成纤维细胞亚群 | 首次在混合WDTC/ATC组织病理学样本中，结合单细胞和空间转录组学技术，系统性地描绘了甲状腺癌的进化过程，并鉴定出POSTN+肌成纤维细胞癌症相关成纤维细胞（myCAFs）这一与侵袭性肿瘤细胞密切相关的预后亚型 | 样本量相对有限（81个单细胞样本和28个空间转录组肿瘤），且主要基于转录组数据，可能未涵盖其他分子层面的变化 | 理解甲状腺癌在儿童和成人中的进化机制，并识别与疾病进展和预后相关的关键细胞亚群 | 甲状腺癌样本，包括分化良好的甲状腺癌（WDTC）、间变性甲状腺癌（ATC）、罕见的混合WDTC/ATC肿瘤以及儿童弥漫性硬化性甲状腺癌 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 单细胞RNA测序，空间转录组学，bulk RNA测序 | NA | 转录组数据，空间数据 | 423,733个细胞来自81个样本，28个肿瘤进行空间转录组分析，5个大型bulk RNA测序队列 | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学，bulk RNA-seq | NA | NA |
| 2264 | 2026-02-15 |
Altered MDC1 Interactions and Dysfunctional DNA Repair in Lobular Breast Cancer Confers Sensitivity to PARP Inhibition
2026-Jan-09, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-1217
PMID:41512199
|
研究论文 | 本文研究了浸润性小叶乳腺癌中MDC1与ER的相互作用如何导致DNA修复功能失调，并揭示了PARP抑制剂在该癌症中的治疗潜力 | 发现ILC中MDC1与ER的特异性共调控导致了一种独特的“BRCA样”但非经典“BRCAness”的同源重组功能失调状态，并首次证明PARP抑制剂talazoparib在ILC模型中具有持久生长抑制效果 | 研究主要基于细胞系和异种移植模型，缺乏大规模临床样本验证；未详细探讨MDC1-ER相互作用的分子机制细节 | 探究浸润性小叶乳腺癌中MDC1如何调控ER活性及DNA修复功能，并评估PARP抑制剂的治疗潜力 | 浸润性小叶乳腺癌细胞、ILC异种移植模型 | 癌症生物学 | 乳腺癌 | 单细胞转录组分析、DNA修复活性分析、蛋白质相互作用组分析 | NA | 转录组数据、蛋白质相互作用数据、功能实验数据 | 多个ILC细胞系及异种移植模型 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2265 | 2026-02-15 |
VISTA uncovers missing gene expression and spatial-induced information for spatial transcriptomic data analysis
2026-Jan-08, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-09479-6
PMID:41507434
|
研究论文 | 本文提出了一种名为VISTA的模型，通过整合单细胞RNA测序和亚细胞空间转录组学数据，预测空间转录组数据中未测量的基因表达 | VISTA结合了变分推断、几何深度学习和不确定性量化，首次实现了在空间转录组数据中准确预测未测量基因表达，并支持多种下游分析 | 未明确提及模型在处理高度异质性组织或大规模数据集时的具体限制 | 克服空间转录组技术基因覆盖有限的缺陷，提升空间转录组数据的解释性和应用价值 | 空间转录组数据和单细胞RNA测序数据 | 空间转录组学 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | 变分推断, 几何深度学习 | 基因表达数据, 空间数据 | 四个数据集 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 2266 | 2026-02-15 |
Resolving Single-Cell Gene Expression by Pseudotemporal Integration of Transcriptomic and Proteomic Datasets
2026-Jan, Molecular & cellular proteomics : MCP
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.mcpro.2025.101475
PMID:41317903
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研究论文 | 本研究提出了一种利用伪时间细胞排序整合单细胞RNA-Seq和单细胞蛋白质组学数据的新方法，以分析缺氧条件下的转录-翻译表达动态 | 通过伪时间轨迹整合单细胞转录组和蛋白质组数据，揭示转录和翻译响应的时间差异，如即时转录组响应和延迟蛋白质组表达 | NA | 整合单细胞转录组和蛋白质组数据，构建全面的转录-翻译图谱，以理解缺氧应激下的细胞表型 | 单细胞样本（在缺氧条件下采集的纵向样本） | 单细胞组学 | NA | 单细胞RNA-Seq, 单细胞蛋白质组学（质谱分析） | NA | 转录组数据, 蛋白质组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞蛋白质组学 | NA | NA |
| 2267 | 2026-02-15 |
TMEM106C, BSG, COPE, CDCA8, KPNA2, LIG1, UQCRH, and CCT5: Predictive of Survival and Immunotherapy Resistance in Hepatocellular Carcinoma
2026, Human mutation
IF:3.3Q2
DOI:10.1155/humu/1465989
PMID:41674779
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞和转录组分析，构建了一个基于衰老相关基因的预后模型，用于预测肝细胞癌患者的生存和免疫治疗反应 | 整合单细胞RNA测序和转录组数据，识别并验证了一个由八个基因（TMEM106C, BSG, COPE, CDCA8, KPNA2, LIG1, UQCRH, CCT5）组成的衰老相关基因特征，该特征可作为预测HCC预后和免疫治疗耐药性的稳健工具 | 研究主要基于公共数据库的回顾性数据，实验验证主要在细胞系中进行，缺乏体内模型或大规模前瞻性临床队列的验证 | 识别肝细胞癌中与衰老相关的基因特征，构建预后模型以预测患者生存和免疫治疗反应 | 肝细胞癌患者及其肿瘤微环境中的细胞，特别是自然杀伤细胞 | 生物信息学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序，转录组分析，qRT-PCR，CCK-8，伤口愈合实验，Transwell实验 | LASSO Cox回归风险模型 | 单细胞RNA测序数据，批量转录组数据 | 来自GEO和TCGA数据库的样本，共识别了80,997个细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2268 | 2026-02-15 |
Gut Microbiota-Derived Metabolites Regulate CASP3 and Neuroimmune Pathways in Multiple Sclerosis: An Integrative Multiomics Study
2026, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/3572399
PMID:41674923
|
研究论文 | 本研究通过整合网络药理学、机器学习和单细胞转录组分析，揭示了肠道菌群代谢物通过调节CASP3及神经免疫通路在多发性硬化症中的作用 | 首次将网络药理学、机器学习（SHAP方法）和单细胞转录组分析结合，识别出CASP3作为肠道菌群代谢物的核心靶点，并通过孟德尔随机化验证因果关系 | 研究结果需要进一步的实验验证来确认机制和转化潜力 | 探究肠道菌群代谢物在多发性硬化症发病机制中的作用，识别潜在治疗靶点 | 多发性硬化症相关的差异表达基因、肠道菌群代谢物及其靶点 | 机器学习 | 多发性硬化症 | 网络药理学、机器学习、单细胞转录组分析、孟德尔随机化、分子对接 | 机器学习模型（未指定具体类型，但使用了SHAP方法） | 转录组数据、单细胞数据 | NA | NA | 单细胞转录组分析 | NA | NA |
| 2269 | 2026-02-15 |
Causal Association Between Plasma Proteins and Pericarditis: A Mendelian Randomization Study With Therapeutic Target Identification
2026, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/4659271
PMID:41674924
|
研究论文 | 本研究通过孟德尔随机化分析探讨了血浆蛋白与心包炎之间的因果关系，并识别了潜在的治疗靶点 | 首次利用大规模血浆蛋白组GWAS数据，结合孟德尔随机化方法系统评估了血浆蛋白与心包炎的因果关联，并整合了单细胞RNA测序分析和分子对接技术来识别潜在治疗靶点和化合物 | 研究人群仅限于欧洲血统个体，可能限制了结果在其他人群中的普适性；孟德尔随机化分析依赖于遗传变异作为工具变量，可能存在残留混杂或水平多效性 | 评估血浆蛋白与心包炎之间的因果关系，并探索潜在的治疗靶点 | 35,559名欧洲血统个体的遗传和血浆蛋白数据，以及心包炎的遗传关联数据 | 生物信息学与遗传流行病学 | 心血管疾病 | 全基因组关联研究（GWAS）、孟德尔随机化（MR）、单细胞RNA测序（scRNA-seq）、分子对接 | 逆方差加权中位数法、方差加权法、MR-Egger回归 | 遗传变异数据、血浆蛋白定量数据、单细胞基因表达数据 | 35,559名欧洲血统个体 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2270 | 2026-02-15 |
Development and validation of an interpretable machine learning model identify the lactylation-related protein SUSD3 as a prognostic and therapeutic biomarker for breast cancer
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1701978
PMID:41676158
|
研究论文 | 本研究开发并验证了一个可解释的机器学习模型，用于识别乳酸化相关蛋白SUSD3作为乳腺癌的预后和治疗生物标志物 | 首次结合多种机器学习算法构建了与免疫细胞浸润、趋化因子表达和肿瘤突变负荷相关的乳酸化相关特征，并实验验证了枢纽基因SUSD3的作用 | NA | 探究乳酸化在乳腺癌发生发展中的作用，并开发用于预测恶性进展和免疫逃逸的风险模型 | 乳腺癌 | 机器学习 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序、转录组学、空间转录组学 | 多种机器学习算法组合 | 基因组数据、转录组数据 | 来自公共数据库（TISCH、TCGA、GEO）的大量数据集 | NA | 单细胞RNA-seq、空间转录组学、bulk RNA-seq | NA | NA |
| 2271 | 2026-02-15 |
Integrated single-cell analysis with experimental validation reveals ANXA2 as a therapeutic target for ferroptosis in inflammatory bowel disease
2026, American journal of translational research
IF:1.7Q4
DOI:10.62347/IQQX1658
PMID:41676267
|
研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序分析与实验验证，揭示了ANXA2作为炎症性肠病中铁死亡的关键治疗靶点 | 首次结合单细胞RNA测序与实验验证，识别出ANXA2作为IBD中铁死亡的核心靶点，并验证其在体外和体内模型中的调控作用 | 研究主要基于小鼠模型和体外细胞实验，人类样本验证有限，且铁死亡机制在IBD中的具体通路仍需进一步探索 | 识别与炎症性肠病中铁死亡相关的潜在治疗靶点 | 炎症性肠病（IBD）患者和DSS诱导的IBD小鼠模型中的结肠组织细胞 | 数字病理学 | 炎症性肠病 | 单细胞RNA测序，RT-qPCR，Western blotting，流式细胞术，ELISA，免疫荧光染色 | NA | 单细胞RNA测序数据，基因表达数据，蛋白质表达数据 | 28,974个细胞（来自GSE134809数据集） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2272 | 2026-02-15 |
Utilisation of spatial methodologies for the investigation of the tumour microenvironment
2026, Methods in cell biology
DOI:10.1016/bs.mcb.2025.10.012
PMID:41688158
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综述 | 本章节为研究人员提供了关于空间转录组学技术的实用指南，重点介绍了三种主流平台及其在肿瘤微环境研究中的应用 | 系统比较了Merscope、CosMx和Xenium三种前沿空间转录组学平台的原理与差异，并提供了从样本制备到数据分析的详细实验方案与实用技巧 | 作为技术指南章节，未报告新的实验数据或临床验证结果，主要基于现有技术和作者经验进行总结 | 为研究人员提供实施空间转录组学技术的实用指导，以促进肿瘤微环境表征和精准肿瘤学研究 | 肿瘤微环境中的空间组织特征，特别是巨噬细胞、细胞毒性T淋巴细胞等免疫细胞的分布与相互作用 | 空间转录组学 | 癌症 | 空间转录组学、多重成像 | NA | 空间转录组数据、成像数据 | NA | NA | 空间转录组学 | Merscope, CosMx, Xenium | 三种主流空间转录组学分析平台 |
| 2273 | 2026-02-14 |
Immune-related biomarkers for major depressive disorder identified via integrated bioinformatics and machine learning
2026-Dec, European journal of psychotraumatology
IF:4.2Q1
DOI:10.1080/20008066.2026.2619389
PMID:41665627
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研究论文 | 本研究通过整合生物信息学和机器学习方法，识别了与免疫相关的主要抑郁障碍（MDD）生物标志物 | 整合了多种机器学习算法（LASSO和SVM-RFE）进行稳健的生物标志物筛选，并结合单细胞RNA测序数据验证免疫相关性，最后通过动物模型进行实验验证 | 研究主要基于公共基因表达数据库，样本来源可能存在异质性；动物模型验证仅在大鼠中进行，需要进一步在人类样本中验证 | 发现可用于主要抑郁障碍早期和客观诊断的可靠生物标志物 | 主要抑郁障碍患者的基因表达数据以及慢性不可预知轻度应激大鼠模型 | 生物信息学 | 精神疾病 | 转录组学分析，单细胞RNA测序 | LASSO，SVM-RFE | 基因表达数据 | 未明确指定人类样本数量，使用了公共数据库中的多个数据集；动物模型使用了CUMS大鼠 | NA | 单细胞RNA-seq，bulk RNA-seq | NA | NA |
| 2274 | 2026-02-14 |
Single-cell transcriptome revealed the aberrant keratinocytes activation in antigen presentation in atopic dermatitis
2026-Dec, Annals of medicine
IF:4.9Q1
DOI:10.1080/07853890.2026.2627742
PMID:41666125
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研究论文 | 本研究整合了健康对照、慢性活动性AD患者、自愈AD患者及卵清蛋白诱导AD小鼠模型的皮肤单细胞转录组数据，揭示了AD中角质形成细胞在抗原呈递方面的异常激活及其在慢性炎症中的关键作用 | 首次系统比较了人类AD不同阶段（包括自愈状态）与卵清蛋白诱导小鼠模型中角质形成细胞的转录组和细胞互作差异，并指出小鼠模型在模拟人类慢性AD机制上的局限性 | 研究主要基于转录组数据，缺乏蛋白质水平的功能验证；样本量相对有限；小鼠模型与人类疾病的机制差异需进一步探究 | 探究特应性皮炎（AD）中角质形成细胞的异常激活机制及其在疾病慢性化中的作用 | 人类AD患者（慢性活动性、自愈）皮肤组织、健康对照皮肤组织、卵清蛋白诱导的AD小鼠模型皮肤组织 | 单细胞组学 | 特应性皮炎 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 未明确说明具体样本数量，涉及健康对照、慢性活动性AD患者、自愈AD患者及AD小鼠模型的多组样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2275 | 2026-02-14 |
scRDiT: Generating Single-cell RNA-seq Data by Diffusion Transformers and Accelerating Sampling
2026-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00688-5
PMID:39982678
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研究论文 | 本文提出了一种名为scRDiT的生成方法，通过扩散变换器生成单细胞RNA测序数据，并加速采样过程 | 结合去噪扩散概率模型和扩散变换器，首次将扩散变换器应用于单细胞RNA测序数据生成，并引入去噪扩散隐式模型以加速采样 | 仅基于两个不同的scRNA-seq数据集进行实验，未在更广泛的数据集上验证模型的泛化能力 | 开发一种生成虚拟单细胞RNA测序数据的方法，以捕获数据特征并生成具有类似统计属性的数据集 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 扩散变换器, 去噪扩散概率模型, 去噪扩散隐式模型 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2276 | 2026-02-14 |
Spatial transcriptomics in bone research: navigating hype and hurdles
2026-Mar, Pathology
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.pathol.2025.10.003
PMID:41475999
|
综述 | 本文回顾了空间转录组学在骨骼研究中的应用，探讨了其优势、局限性及未来方向 | 系统总结了空间转录组学在骨骼研究中的独特挑战，如骨组织脱钙处理，并提出了未来应用潜力 | 空间转录组学平台存在固有局限性，工作流程瓶颈和分析复杂性限制了其广泛应用 | 评估空间转录组学技术在骨骼研究中的适用性，并探讨如何克服相关技术障碍 | 骨骼组织样本，包括不同肌肉骨骼组织和动物模型 | 数字病理学 | 骨骼疾病 | 空间转录组学 | NA | 空间基因表达数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 2277 | 2026-02-14 |
Spatial and single-cell multi-omics reveal pro-angiogenic THY1⁺ fibroblast subtypes predicting prognosis in prostate cancer
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102664
PMID:41529384
|
研究论文 | 本研究通过空间和单细胞多组学分析，揭示了前列腺癌中促血管生成的THY1⁺成纤维细胞亚型及其与预后的关联 | 首次识别并验证了前列腺癌中一个独特的促血管生成THY1⁺癌症相关成纤维细胞亚型，并揭示了其通过CXCL6/CXCR2轴和THY1介导的VEGFA表达驱动肿瘤进展的机制 | 研究样本量相对有限（前瞻性队列n=84），且主要基于公共和单中心数据，需要更大规模的多中心验证 | 识别和验证与侵袭性前列腺癌相关的特定THY1⁺癌症相关成纤维细胞亚型 | 前列腺癌患者组织、癌症相关成纤维细胞、THY1⁺/THY1⁻成纤维细胞亚群、内皮细胞 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序、空间转录组学、qPCR、多重免疫组化、ELISA、抗体阵列、管形成实验 | LASSO Cox回归 | 多组学数据（转录组、蛋白质组）、图像数据、临床数据 | 公共队列（TCGA-PRAD, GEO）和前瞻性队列（FUSCC, n=84） | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 2278 | 2026-02-14 |
Tumor-stroma contributes to immunotherapeutic resistance in non-small cell lung cancer via SEMA3C-mediated immunosuppressive tumor microenvironment
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102679
PMID:41558146
|
研究论文 | 本研究揭示了肿瘤-间质比例（TSP）作为非小细胞肺癌（NSCLC）免疫检查点阻断（ICB）耐药性的独立预后生物标志物，并鉴定出SEMA3C是介导免疫抑制性肿瘤微环境的关键分子 | 首次将TSP与NSCLC的ICB耐药性联系起来，并鉴定出SEMA3C作为TSP轴中的关键介质，通过调节癌症相关成纤维细胞（CAFs）功能促进免疫抑制性肿瘤微环境 | 研究主要基于TCGA队列和体外/体内实验，需要在更大的独立临床队列中进行验证，并且SEMA3C的具体下游信号通路尚未完全阐明 | 探究肿瘤-间质比例（TSP）在非小细胞肺癌（NSCLC）免疫治疗耐药性中的作用机制 | 非小细胞肺癌（NSCLC）患者样本、癌症相关成纤维细胞（CAFs）、肿瘤细胞、CD8⁺ T细胞 | 数字病理学 | 肺癌 | H&E染色、转录组分析、单细胞RNA测序（scRNA-seq）、功能验证实验 | NA | 图像数据、转录组数据、单细胞测序数据 | TCGA-NSCLC队列患者（具体数量未在摘要中明确说明） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2279 | 2026-02-14 |
Integrated multi-omics analysis of prognostic model and immune microenvironment in intrahepatic cholangiocarcinoma
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102675
PMID:41558145
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA-seq和空间转录组学数据，构建了肝内胆管癌的五基因预后模型，并揭示了MT1X在肿瘤进展和免疫抑制微环境中的作用 | 首次结合单细胞与空间转录组学分析肝内胆管癌，识别了上皮-成纤维细胞亚群互作，并通过机器学习构建了五基因预后特征，同时通过功能实验验证了MT1X的促癌作用 | 研究可能受限于样本量或特定队列的异质性，且功能实验主要在体外进行，需要进一步体内验证 | 阐明肝内胆管癌的免疫景观并指导精准免疫治疗 | 肝内胆管癌（iCCA） | 数字病理学 | 肝内胆管癌 | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学, 批量RNA-seq | 机器学习 | RNA-seq数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 2280 | 2026-02-14 |
POSTN⁺ cancer-associated fibroblast-CCL3⁺ macrophage crosstalk defines the immune-excluded tumor microenvironment in clear cell renal cell carcinoma
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102682
PMID:41579565
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序、空间转录组学和批量转录组数据，揭示了透明细胞肾细胞癌中POSTN⁺癌症相关成纤维细胞与CCL3⁺巨噬细胞之间的相互作用，定义了驱动免疫排斥和免疫治疗抵抗的基质-免疫信号轴 | 首次在透明细胞肾细胞癌中识别出POSTN⁺癌症相关成纤维细胞与CCL3⁺巨噬细胞的空间共定位，并揭示其通过TGF-β、SPP1和IL-6信号通路形成纤维化屏障，导致免疫排斥和免疫治疗抵抗 | 研究主要基于转录组数据，缺乏功能实验验证；样本来源和数量可能限制结论的普适性；未涉及其他潜在免疫细胞亚型的影响 | 探究透明细胞肾细胞癌中免疫排斥肿瘤微环境的基质-免疫相互作用机制 | 透明细胞肾细胞癌患者的肿瘤微环境，特别是成纤维细胞亚型和巨噬细胞 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, 批量转录组学 | 聚类分析, 轨迹分析, 转录因子调控网络分析, 基因网络分析, CellChat, NicheNet, SpaGene | 单细胞RNA测序数据, 空间转录组数据, 批量转录组数据 | 八个单细胞RNA测序数据集, 两个空间转录组数据集, TCGA-KIRC队列和ICB治疗队列 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |