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当前共找到 9441 篇文献，本页显示第 6521 - 6540 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6521 | 2026-05-15 |
Genetic susceptibility to PM2.5 exposure and transcriptional responses in pediatric asthma: insights from single-cell transcriptomics
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1644537
PMID:41710897
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研究论文 | 通过整合基因组和单细胞转录组分析，揭示PM2.5暴露遗传易感性在儿童哮喘中与TGF-β1-SMAD/MAPK信号轴的关联 | 首次利用多基因风险评分（sPRS）与单细胞RNA测序相结合，鉴定PM2.5敏感性的关键生物学通路和转录调控因子 | 样本量较小且富集分析为间接推断，结果尚需功能性验证 | 探究儿童哮喘对PM2.5敏感性的遗传变异是否汇聚于特定的生物学通路或转录调控因子 | 高、低PM2.5敏感多基因风险评分的儿童外周血单个核细胞（PBMCs） | 机器学习 | 儿科哮喘 | 单细胞RNA测序 | 负二项回归模型 | 单细胞转录组数据 | 少量高、低sPRS评分儿童外周血样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 6522 | 2026-05-15 |
Targeting the epithelium in pulmonary fibrosis
2026-Jan, European respiratory review : an official journal of the European Respiratory Society
IF:9.0Q1
DOI:10.1183/16000617.0225-2025
PMID:41881452
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综述 | 回顾新技术在肺纤维化中上皮细胞靶点的发现与验证 | 通过单细胞测序和空间图谱技术揭示新型疾病相关上皮细胞群体，并整合功能共培养研究及计算基因集富集分析 | 未提及具体局限性，但综述性质可能缺乏实验验证 | 评估尖端技术在鉴定肺纤维化治疗新上皮靶点中的作用 | 特发性肺纤维化患者肺组织中的上皮细胞群体 | 数字病理学 | 肺纤维化 | 单细胞RNA测序，RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 6523 | 2026-05-15 |
Tumor suppressors LKB1 and SMARCA4 functionally interact to regulate gene expression across diverse biological processes in lung cancer
2026, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2026.1685342
PMID:41924094
|
研究论文 | 探索LKB1和SMARCA4在肺癌中协同调控基因表达的功能 | 首次揭示LKB1通过与SMARCA4-SWI/SNF复合物相互作用，连接代谢与基因表达调控 | 研究主要基于体外细胞系和有限的人类肿瘤样本，缺乏体内实验验证 | 阐明LKB1和SMARCA4在肺癌中如何协同调控基因表达 | 四种LKB1和SMARCA4表达状态不同的肺癌细胞系及人肺肿瘤样本 | 机器学习 | 肺癌 | 单细胞RNA-seq， 批量RNA-seq | NA | 基因表达数据 | 四种肺癌细胞系及人肺肿瘤样本 | NA | 单细胞RNA-seq， 批量RNA-seq | NA | NA |
| 6524 | 2026-05-15 |
Attenuated crosstalk between urothelium and fibroblasts promotes ureteral stricture development
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1786116
PMID:41924262
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和免疫组化验证，揭示尿路上皮细胞与成纤维细胞间的减弱交互作用促进输尿管狭窄发展 | 首次整合单细胞RNA测序与免疫组化验证，系统阐明输尿管狭窄中尿路上皮细胞-成纤维细胞交互作用的分子机制，并发现ANXA1-FPR2信号轴在维持成纤维细胞稳态中的关键作用 | 样本量较小（7例狭窄组织与8例正常组织），且机制研究主要基于转录组分析，缺乏功能实验直接验证因果关系 | 探究输尿管狭窄的分子和细胞机制，为预防和抗纤维化治疗提供新靶点 | 输尿管狭窄患者和正常人的输尿管组织 | 数字病理学 | 输尿管狭窄 | 单细胞RNA测序, 免疫组化, 免疫荧光染色 | NA | 基因表达数据, 组织图像 | 7例输尿管狭窄组织和8例正常输尿管组织 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 6525 | 2026-05-15 |
[Biomarkers for enhancing efficacy of CAR-T cell therapy]
2026, [Rinsho ketsueki] The Japanese journal of clinical hematology
DOI:10.11406/rinketsu.67.342
PMID:42128866
|
综述 | 系统分类影响CAR-T疗法疗效的关键因素，包括肿瘤内在和T细胞内在因素，并探讨基于多组学技术的生物标志物预测模型 | 将影响CAR-T疗效的因素系统划分为肿瘤内在和T细胞内在两大类别，并结合单细胞RNA测序、蛋白质组学和机器学习等最新技术，提出整合多维生物标志物构建统一预测模型的新方向 | 未提供具体的生物标志物验证结果或临床数据支持，且未讨论不同预测模型间的比较和标准化问题 | 系统综述CAR-T细胞疗法疗效相关生物标志物，为优化患者分层和个体化治疗提供依据 | 接受CAR-T治疗的血液肿瘤患者，包括B细胞急性淋巴细胞白血病和淋巴瘤患者 | 机器学习 | 血液肿瘤 | 单细胞RNA测序、蛋白质组学、高维免疫表型分析 | 预测模型 | 组学数据、免疫表型数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 6526 | 2026-05-15 |
Macrophage-derived long non-coding RNAs in cancer: pioneering targets for immune modulation and personalized therapy
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1711686
PMID:42131341
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综述 | 本文详细探讨了源自巨噬细胞的长链非编码RNA在癌症免疫逃逸、微环境改变和治疗敏感性中的关键作用 | 系统总结了M1和M2巨噬细胞亚型来源的lncRNA在肿瘤进展中的不同调控作用，并强调单细胞RNA测序和CRISPR功能研究在发现新lncRNA靶点中的进展 | NA | 探讨巨噬细胞来源lncRNA在癌症免疫调控和个性化治疗中的潜力 | 巨噬细胞来源的长链非编码RNA及其在癌症免疫调节中的作用 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞RNA测序, CRISPR | NA | NA | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 6527 | 2026-05-15 |
Modulating hypertrophic scar formation by targeting endothelial transient receptor potential vanilloid-1/nuclear factor kappa-B/interleukin-6 axis to regulate angiogenesis
2026, Burns & trauma
IF:6.3Q1
DOI:10.1093/burnst/tkag009
PMID:42131490
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研究论文 | 该研究探讨了通过靶向内皮细胞中的TRPV1/NF-κB/IL-6轴调控血管生成来调节增生性瘢痕形成 | 首次明确TRPV1通道激活通过NF-κB/IL-6轴调控血管内皮细胞功能促进增生性瘢痕形成的具体分子机制 | 研究主要在兔耳模型中验证，缺乏人体临床试验数据 | 阐明TRPV1激活对增生性瘢痕发病机制的贡献，特别是与异常血管生成的关系 | 增生性瘢痕中的血管内皮细胞 | 数字病理学 | 增生性瘢痕 | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序, 生物信息学分析 | NA | 基因表达数据, 组织学图像 | 正常皮肤和增生性瘢痕组织样本（具体数量未在摘要中说明） | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 6528 | 2026-05-15 |
Tumor-Derived Exosomal PDLIM1 Promotes Angiogenesis and Tumor Progression in Papillary Thyroid Carcinoma: Insights From Integrated Single-Cell Transcriptomics and Exosomal Proteomics
2026, Cancer management and research
IF:2.5Q3
DOI:10.2147/CMAR.S589372
PMID:42131580
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研究论文 | 本研究整合单细胞转录组学和外泌体蛋白质组学，揭示肿瘤来源的外泌体PDLIM1在甲状腺乳头状癌中促进血管生成和肿瘤进展的作用 | 首次通过整合单细胞RNA测序和外泌体蛋白质组学数据，鉴定PDLIM1作为肿瘤来源外泌体中的关键蛋白，并揭示其在甲状腺乳头状癌血管生成中的作用 | 样本量较小（4名患者，12个样本），且需要更大规模队列验证和包括拯救实验在内的功能研究以评估靶向PDLIM1的治疗潜力 | 探究甲状腺乳头状癌转移过程中肿瘤来源外泌体介导的细胞间通讯机制，特别是外泌体蛋白在血管生成中的作用 | 甲状腺乳头状癌原发灶和转移灶组织、肿瘤细胞系、内皮细胞（HUVEC） | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 单细胞RNA测序、外泌体蛋白质组学 | NA | 单细胞转录组数据、蛋白质组数据 | 4名患者的12个甲状腺乳头状癌样本（包括原发灶和转移灶） | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3'测序平台用于scRNA-seq分析 |
| 6529 | 2026-05-15 |
Dysregulated fibroblast-immune crosstalk drives statin-associated erectile dysfunction: integrative evidence from pharmacovigilance and single-cell transcriptomics
2026, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2026.1787039
PMID:42131814
|
研究论文 | 通过药物警戒和单细胞转录组学整合分析，揭示他汀类药物相关勃起功能障碍的成纤维细胞-免疫串扰失调机制 | 首次利用药物警戒大数据与单细胞转录组学相结合的策略，系统阐明他汀类药物（特别是阿托伐他汀和瑞舒伐他汀）导致勃起功能障碍的分子机制，并鉴定出成纤维细胞为中心的免疫纤维化微环境失调这一关键病理过程 | 未提及具体局限性信息 | 阐明他汀类药物相关勃起功能障碍的潜在分子和细胞机制，特别是成纤维细胞-免疫串扰在其中的作用 | 他汀类药物（阿托伐他汀和瑞舒伐他汀）与勃起功能障碍的关联及其分子机制 | 机器学习 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序、qPCR、分子对接、分子动力学模拟 | 蛋白质相互作用网络 | 文本、基因表达数据 | 未提及具体样本数量 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 6530 | 2026-05-12 |
Single-cell transcriptomics reveals EpCAM regulates the development and morphology of intestinal epithelium via controlling the EGFR pathway
2026-Sep, Genes & diseases
IF:6.9Q1
DOI:10.1016/j.gendis.2026.102072
PMID:42110227
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6531 | 2026-05-12 |
Multi-omics Mendelian randomization combined with single-cell and spatial transcriptomics: Multidimensional validation of drug targets for osteoarthritis
2026-Sep, Genes & diseases
IF:6.9Q1
DOI:10.1016/j.gendis.2025.101864
PMID:42110225
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6532 | 2026-05-12 |
The applications of single-cell and spatial transcriptomics in neuroscience and brain disorders
2026-Jul, Neuroscience and biobehavioral reviews
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.neubiorev.2026.106721
PMID:42069165
|
综述 | 本文综述了单细胞和空间转录组学在神经科学和脑疾病中的应用进展 | 系统总结了空间转录组学平台的最新进展，并探讨了其在神经科学中的关键应用，包括脑细胞类型识别、结构-功能关系以及神经精神疾病的基因表达模式 | 未详细讨论空间转录组学在临床转化中的具体挑战，如成本和技术复杂性 | 总结空间转录组学平台及其在神经科学和脑疾病研究中的应用，并为未来研究提供基础 | 脑细胞类型、神经发育过程、阿尔茨海默病和抑郁症等精神及神经退行性疾病 | 数字病理学 | 神经退行性疾病, 精神疾病 | 空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 6533 | 2026-05-12 |
Pulsed photobiomodulation reprograms the tumor immune microenvironment to restore local T cell-mediated antitumor immunity
2026-Jun-19, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115788
PMID:42109854
|
研究论文 | 研究980纳米脉冲光生物调节（PBM）通过重编程肿瘤免疫微环境，恢复局部T细胞介导的抗肿瘤免疫 | 首次发现脉冲光生物调节可直接逆转CD8 T细胞耗竭并增强其细胞毒性功能，且免疫调节效应局限于照射部位，不依赖调节性T细胞 | 对色素性B16黑色素瘤无效，可能由于黑色素介导的光吸收；仅在早期肿瘤模型中验证，长期效果和联合治疗潜力需进一步研究 | 开发精准调控肿瘤免疫微环境的局部光免疫调节策略 | 同基因LLC和MC38肿瘤模型小鼠 | 机器学习 | 肺癌 | 单细胞RNA测序、流式细胞术 | NA | 基因表达数据 | 未明确具体数量，涉及小鼠肿瘤模型 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | NA |
| 6534 | 2026-05-12 |
Single-cell RNA sequencing reveals the heterogeneity and intercellular communication of endothelial cells and Schwann cells during keloid formation
2026-Jun, Burns : journal of the International Society for Burn Injuries
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.burns.2026.107973
PMID:41864161
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序揭示瘢痕疙瘩形成过程中内皮细胞和雪旺细胞的异质性与细胞间通讯 | 首次发现瘢痕疙瘩中内皮细胞亚群具有皮肤恶性肿瘤内皮细胞的转录特征并表现出强迁移潜力，并鉴定PLPP3为该亚群内皮管形成的关键调控因子 | 样本量较小（仅6个样本），未进行功能验证实验，依赖公开数据集 | 探究瘢痕疙瘩形成过程中细胞异质性和细胞间信号调控机制 | 瘢痕疙瘩组织和正常瘢痕组织 | 数字病理学 | 瘢痕疙瘩 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 6个样本（3个瘢痕疙瘩组织，3个正常瘢痕组织） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 6535 | 2026-05-12 |
Multi-omics and AI-guided discovery and validation of sisomicin as a COPA-targeting agent for pathological scar inhibition
2026-Jun, Burns : journal of the International Society for Burn Injuries
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.burns.2026.108015
PMID:41980581
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研究论文 | 整合多组学和人工智能方法发现并验证 sisomicin 作为靶向 COPA 的病理性瘢痕抑制剂 | 首次通过单细胞RNA测序、转录组数据和人工智能驱动药物筛选，发现COPA作为病理性瘢痕的关键调节因子，并识别出sisomicin作为潜在治疗药物 | 未明确说明局限性 | 发现病理性瘢痕的分子驱动因素并鉴定潜在治疗药物 | 病理性瘢痕（包括增生性瘢痕和瘢痕疙瘩）相关的巨噬细胞和成纤维细胞 | 机器学习, 深度学习 | 皮肤病, 纤维化疾病 | scRNA-seq, 转录组测序, AI药物筛选, 分子对接 | 高维加权基因共表达网络分析, 机器学习, 深度学习 | 单细胞RNA数据, 转录组数据 | 人类增生性瘢痕来源成纤维细胞, TGF-β1刺激的正常成纤维细胞, 博来霉素和牵引诱导的小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 6536 | 2026-05-12 |
Dynamics of severity-associated immune remodeling by granulocytes and macrophages in acute lung injury
2026-May-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115816
PMID:42111184
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6537 | 2026-05-12 |
iS2C2: a cointelligent platform for mechanistic discovery of disease cellular crosstalk
2026-May-11, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-026-02691-8
PMID:42108258
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研究论文 | iS2C2是一个结合数学算法与大语言模型的协同智能平台，用于从单细胞和空间转录组数据中自动生成疾病细胞互作的生物学假设 | 首次将严格数学计算算法与大语言模型上下文推理能力协同整合，实现了从多模态组学数据到生物学假设的完全自动化解读，无需人工专家干预 | 对大规模组学数据的直接解读能力受限，依赖算法与LLM的整合来提取可解释的生物学意义 | 建立全自动且可解释的生物学发现平台，用于揭示疾病微环境中细胞间信号通路的机制 | 阿尔茨海默病和癌症数据集中的细胞间通讯 | 机器学习 | 阿尔茨海默病, 癌症 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | 大语言模型（LLM） | 单细胞转录组数据, 空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 6538 | 2026-05-12 |
Combining Spatial Multi-Omics Data to Decipher Spatial Domains and Elucidate Cell Heterogeneity Based on Self-Supervised Graph Learning
2026-May-11, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.75533
PMID:42109219
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研究论文 | 提出SOTMGF，一种自监督多视图图融合框架，用于整合空间多组学数据以识别空间域和分析细胞异质性 | 首次在统一框架中联合分析空间转录组学和空间蛋白质组学数据，通过自训练和图表征迭代优化，并计算生成空间ATAC-seq数据以重建空间伪表达并识别暗基因/蛋白 | NA | 改进空间多组学数据整合方法，提升空间域识别和数据去噪能力，促进分子调控机制和治疗靶点发现 | 空间多组学数据（空间转录组学、空间蛋白质组学、空间ATAC-seq） | 机器学习 | NA | 空间转录组学、空间蛋白质组学、空间ATAC-seq | 图神经网络、自监督学习 | 多模态空间数据（分子表达、空间位置、微环境、分子关联） | NA | NA | 空间转录组学、空间蛋白质组学、空间ATAC-seq | NA | NA |
| 6539 | 2026-05-12 |
Correction to: Spatial transcriptomics in the human adult ovary: insights into key signalling pathways during follicular atresia
2026-May-11, Human reproduction (Oxford, England)
DOI:10.1093/humrep/deag080
PMID:42112982
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6540 | 2026-05-12 |
STAID: A Self-Refining Deep Learning Framework for Spatial Cell-Type Deconvolution with Biologically Informed Modeling
2026-May-10, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.75607
PMID:42107049
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研究论文 | 提出STAID框架，通过迭代伪点优化与图信号处理，实现空间转录组数据中细胞类型组成的精确去卷积 | 将伪点生成与深度学习训练结合形成自强化循环，并利用图信号处理捕捉基因间高阶关系，显著提升空间细胞类型去卷积准确性 | 未明确说明局限性（但作为新方法可能依赖参考数据质量和计算资源需求较高） | 开发空间转录组数据中高分辨率细胞类型去卷积方法 | 空间转录组数据中的组织切片和细胞类型组成 | 机器学习, 数字病理学 | 乳腺癌, 克罗恩病 | 空间转录组学 | 深度学习框架（含图信号处理组件） | 空间转录组数据 | 包含乳腺癌临床切片、人类胚胎肢体数据集和克罗恩病样本 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |