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当前共找到 925 篇文献，本页显示第 101 - 120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2026-09-16 |
Protumor Macrophage Polarization Mediated by BMP2/4-ACVR1 Signaling Orchestrates an Immunosuppressive Microenvironment during Tumor Initiation
2026-02-16, Cancer research
IF:12.5Q1
DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4392
PMID:41248425
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序揭示了EGFR驱动肺腺癌起始阶段中，BMP2/4-ACVR1信号介导的促肿瘤巨噬细胞极化如何构建免疫抑制微环境 | 首次在肿瘤起始阶段动态刻画了cTME的形成过程，发现BMP2/4-ACVR1轴是驱动促肿瘤巨噬细胞极化的关键机制，并证明ACVR1抑制剂可将冷肿瘤转化为热肿瘤 | 研究主要基于小鼠模型和有限的临床样本，ACVR1抑制剂的临床安全性和有效性仍需进一步验证 | 探究肿瘤起始阶段免疫抑制性冷肿瘤微环境（cTME）形成的机制，并寻找改善免疫治疗的策略 | EGFR驱动的肺腺癌小鼠模型及EGFR突变肺腺癌患者样本 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 102 | 2026-09-16 |
Time-Dependent Effects of Rapid-Acting Antidepressants in iPSC-Derived Neurons from Treatment-Resistant Depression and Healthy Volunteers
2026-Feb-12, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-8733841/v1
PMID:41743330
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研究论文 | 该研究利用来自难治性抑郁症患者和健康志愿者的iPSC衍生神经元，评估多种快速起效抗抑郁药物在6小时和24小时处理后的转录组和突触蛋白变化 | 首次在iPSC衍生神经元模型中并行评估多种候选快速起效抗抑郁药物，并发现HNK的细胞类型特异性效应与氯胺酮治疗健康志愿者的脑脊液蛋白质组学特征重叠 | 摘要中未明确说明样本量有限、iPSC模型可能无法完全模拟成熟人脑环境、仅评估了两个时间点、缺乏体内功能验证等局限性 | 探究快速起效抗抑郁药物在难治性抑郁症中的分子机制并验证iPSC衍生神经元模型的转化相关性 | 来自难治性抑郁症患者和健康志愿者的iPSC衍生成熟皮质样神经元 | 数字病理学 | 难治性抑郁症 | bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq, Western blotting, immunocytochemistry | NA | 转录组数据, 蛋白质数据, 图像 | NA | NA | bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 103 | 2026-09-16 |
Inflammatory cytokines mediate thoracic aortic aneurysm formation via plasma metabolites: A two-step Mendelian randomization and single cell sequencing-based investigation
2026-Feb-06, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000047561
PMID:41650052
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研究论文 | 本研究通过双向两样本孟德尔随机化分析和单细胞测序，揭示炎症细胞因子通过血浆代谢物介导胸主动脉瘤形成的因果关系 | 首次采用两步孟德尔随机化结合单细胞测序，系统揭示炎症细胞因子通过血浆代谢物介导胸主动脉瘤形成的因果通路，并识别可成药靶点 | 研究基于欧洲人群GWAS数据，结果外推至其他人群需谨慎；孟德尔随机化推断的因果性仍需实验验证；单细胞测序数据的具体样本来源和规模未详细说明 | 阐明炎症细胞因子、血浆代谢物与胸主动脉瘤风险之间的潜在因果关系 | 91种炎症细胞因子、1400种血浆代谢物及胸主动脉瘤的GWAS数据，以及单细胞测序数据 | 机器学习, 数字病理学 | 心血管疾病 | GWAS, 孟德尔随机化, 单细胞测序 | 逆方差加权法（IVW）, 孟德尔随机化模型 | 基因组数据, 文本 | 炎症细胞因子GWAS n=14824，血浆代谢物GWAS n=8299，胸主动脉瘤GWAS n=385857 | NA | 单细胞RNA测序, 全基因组关联研究 | NA | NA |
| 104 | 2026-09-16 |
Identification and genetic validation of potential therapeutic targets for pulmonary hypertension through multi-omics causal inference
2026-Feb-06, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000047525
PMID:41650078
|
研究论文 | 本研究采用蛋白质组范围孟德尔随机化方法，系统识别与肺动脉高压因果相关的循环蛋白，为药物开发提供遗传验证的候选靶点 | 整合大规模血浆蛋白质组数量性状位点数据与肺动脉高压全基因组关联研究数据，通过多层分析流程和贝叶斯共定位分析严格验证因果靶点 | 研究主要基于遗传因果推断，缺乏实验验证和临床干预试验，样本量相对有限 | 识别和遗传验证肺动脉高压的潜在治疗靶点 | 肺动脉高压患者和对照人群的血浆蛋白质组和遗传数据 | 机器学习 | 肺动脉高压 | 蛋白质组范围孟德尔随机化, 转录组孟德尔随机化, 贝叶斯共定位分析, 功能富集分析, 单细胞转录组学, 表型组范围关联研究 | NA | 文本, 图像 | 2047例病例和8301例对照的全基因组关联研究数据，4148种血浆蛋白的蛋白质组数量性状位点数据 | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 105 | 2026-09-14 |
DNAH3 interacts with DNALI1 and is required for sperm flagellum function and male fertility
2026-Feb-23, Reproductive biology and endocrinology : RB&E
IF:4.2Q1
DOI:10.1186/s12958-026-01538-9
PMID:41731497
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研究论文 | 本研究通过全外显子测序在一例弱畸精子症不育男性中鉴定出DNAH3纯合错义变异，并利用CRISPR/Cas9敲除小鼠模型结合单细胞RNA测序、蛋白质组学等多组学手段，揭示了DNAH3与DNALI1相互作用对精子鞭毛组装和男性生育力的关键作用 | 首次在人类和小鼠中证实DNAH3是内动力蛋白臂（IDA）的关键组分，发现DNAH3与DNALI1形成复合物对鞭毛组装至关重要，并证实ICSI可有效解决DNAH3相关男性不育 | 研究仅基于单例患者和动物模型，样本量有限，DNAH3与DNALI1相互作用的具体分子机制尚未完全阐明，且未进行更大规模的人群验证 | 探究内动力蛋白臂（IDA）调控精子鞭毛运动的分子机制，鉴定弱畸精子症和男性不育的候选致病基因 | 一例弱畸精子症不育男性患者及Dnah3基因敲除小鼠模型 | digital pathology | 男性不育 | 全外显子测序、单细胞RNA测序、蛋白质组学、CRISPR/Cas9基因编辑、共免疫沉淀、质谱分析 | CRISPR/Cas9敲除小鼠模型 | 图像、文本、基因序列 | 1例人类不育患者及Dnah3敲除小鼠模型 | NA | single-cell RNA-seq, bulk RNA-seq, 全外显子测序 | NA | NA |
| 106 | 2026-09-10 |
scDBic: a novel deep learning-based biclustering algorithm for analyzing scRNA-seq data
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag095
PMID:41746287
|
研究论文 | 介绍了一种名为scDBic的新型深度学习双聚类算法，用于分析单细胞RNA测序数据，以改进细胞聚类和识别关键基因 | 提出将深度自动编码器用于细胞聚类、基因聚类和反向策略识别关键基因的双聚类新算法，提高了聚类性能 | 摘要中未明确指出局限性 | 旨在开发一种能同时发现细胞群并识别细胞群中关键基因的新型算法，以提高scRNA-seq数据的聚类性能 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度自动编码器 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 107 | 2026-09-10 |
CoMBCR: Co-Learning Multi-Modalities of BCRs and gene expressions
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag115
PMID:41803065
|
研究论文 | 提出CoMBCR，一种共学习B细胞受体和基因表达的嵌入工具，将数据表示在统一潜在空间中进行下游分析 | 首次联合学习B细胞受体和基因表达两种模态，通过模态差距分析揭示免疫反应和CDR3基序偏好，并结合空间转录组追踪恶性B细胞发育轨迹 | 未明确提及，但可能依赖于匹配的BCR和基因表达数据，对数据质量要求高 | 开发一种共学习B细胞受体和基因表达的嵌入工具，提高B细胞生物学特征的捕获能力 | 126,791个B细胞，来自不同数据集，具有匹配的BCR和基因表达 | 机器学习 | SARS-CoV-2感染，淋巴瘤 | 基因表达谱分析，空间转录组学 | 共学习模型（Co-Learning） | 基因表达数据，BCR序列数据，空间转录组数据 | 126,791个B细胞 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 108 | 2026-09-10 |
BrainConnect: processing brain connectivity and spatial transcriptomics data for integrative analysis
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag120
PMID:41808453
|
研究论文 | 开发了一个处理小鼠脑连接数据和空间转录组数据的软件，并利用长短期记忆网络预测连接强度。 | 首次提出一种统一处理脑连接组和空间转录组数据的软件框架，并集成深度学习模型预测连接强度。 | 仅在小鼠脑数据上验证，未涉及其他物种，且依赖空间转录组数据的质量。 | 整合脑连接组和空间转录组数据，通过深度学习模型预测脑连接强度并识别关键基因。 | 小鼠脑连接数据和全脑空间转录组数据。 | 神经科学、深度学习 | NA | 空间转录组 | 长短期记忆网络 | 图像、基因表达数据 | 小鼠脑（具体样本数量未提供） | NA | NA | NA | NA |
| 109 | 2026-09-09 |
CEMUSA: a graph-based integrative metric for evaluating clusters in spatial transcriptomics
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag056
PMID:41663910
|
研究论文 | 提出了一种基于图的综合度量指标CEMUSA，用于评估空间转录组学中的聚类性能 | 首次将标签一致性、空间组织和错误严重性三个因素整合到一个统一的图基评估框架中，克服了现有指标仅关注单一因素的局限 | 该指标在模拟和真实数据集上测试表现良好，但可能未涵盖所有类型的空间转录组数据或极端情况，需进一步验证其通用性 | 开发一个能综合考虑标签一致性、空间组织和错误严重性的空间聚类评估指标，以提高评估的准确性和公正性 | 空间转录组学中的聚类结果评估，涉及模拟和真实数据集 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学（ST） | 图基模型 | 空间转录组数据（包括模拟和真实数据） | 多个模拟和真实数据集（具体数量未在摘要中提及） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 110 | 2026-09-09 |
A hybrid neighborhood enhanced contrastive learning and self-knowledge distillation method for scRNA-seq data clustering analysis
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag084
PMID:41706646
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研究论文 | 提出了一种名为scKD的方法，该方法整合了混合邻域增强对比学习和自知识蒸馏策略，用于提高scRNA-seq数据的聚类分析准确性。 | 首次将混合邻域增强对比学习与自知识蒸馏策略相结合，能够同时准确识别主要细胞类型和稀有细胞亚型，提升了聚类稳定性与鲁棒性。 | 未在本文中明确列出局限性。 | 解决scRNA-seq数据中高维度、复杂性和噪声带来的挑战，提高细胞类型分类的精确度。 | 多个公开的单细胞转录组数据集。 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | 对比学习模型（基于自知识蒸馏） | 单细胞转录组数据 | 多个数据集，数量未具体说明 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 111 | 2026-09-09 |
A latent activated olfactory stem cell state revealed by single-cell transcriptomic and epigenomic profiling
2026-02-10, Stem cell reports
IF:5.9Q2
DOI:10.1016/j.stemcr.2025.102778
PMID:41512864
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研究论文 | 该研究通过单细胞转录组和表观基因组分析，发现在嗅上皮损伤诱导的再生过程中，存在一种隐性的激活态干细胞亚群，这些细胞在静息状态下已具备激活所需的表观遗传预编程。 | 首次结合谱系追踪的单细胞转录组和开放染色质图谱，识别出处于激活前静息状态的干细胞亚群，这些细胞在损伤反应前已对基因表达具有表观遗传预启动。 | 未在文中提及具体限制。 | 探索嗅上皮干细胞在损伤诱导再生过程中决定细胞命运的表观遗传和转录调控机制。 | 谱系追踪的嗅上皮干细胞。 | 单细胞转录组学, 表观基因组学 | NA | 单细胞RNA测序, 单细胞ATAC测序 | NA | 单细胞基因表达和染色质可及性数据 | 未明确提及，涉及谱系追踪的嗅上皮干细胞。 | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞ATAC-seq | NA | NA |
| 112 | 2026-09-09 |
STransfer: a transfer learning-enhanced graph convolutional network for clustering spatial transcriptomics data
2026-02-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag049
PMID:41601194
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research paper | 提出STransfer，一种结合图卷积网络和PPMI的迁移学习框架，用于空间转录组数据的聚类分析 | 首次将迁移学习应用于空间转录组数据的跨切片聚类，通过注意力模块融合多图表征，利用标记切片知识提升未标记切片的聚类精度 | 未提及 | 提升空间转录组学多切片数据的聚类准确性，降低人工标注成本 | 空间转录组学数据中的多切片聚类问题 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 图卷积网络(GCN) | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 113 | 2026-09-09 |
A spectral dimension reduction technique that improves pattern detection in multivariate spatial data
2026-02-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag052
PMID:41619788
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研究论文 | 提出一种统计方法，用于多变量空间转录组数据中的模式识别，通过最大化莫兰指数投影到低维特征空间以改进模式检测。 | 引入基于莫兰指数的投影方法，能够减轻非空间变异，优于主成分分析，无需参数调整，并提供校准的空间基因表达检验。 | 文中未明确提及局限性。 | 开发一种空间转录组数据分析技术，以优化空间基因表达的模式识别和空间依赖性检验。 | 多变量空间转录组数据。 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 线性投影模型（基于特征值分解） | 空间表达数据（基因表达） | 未明确提及。 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 114 | 2026-09-09 |
transFusion: a novel comprehensive platform for integration analysis of single-cell and spatial transcriptomics
2026-02-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag059
PMID:41645434
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研究论文 | 开发了一个名为transFusion的综合性网络平台，用于单细胞RNA测序和10× Visium空间转录组数据的整合分析 | 提供了一个新颖的、先进的基于网络的平台，能够对10× Visium数据进行最全面有效的整合分析，包括细胞间依赖性分析、配体-受体共表达识别和可视化、空间多模态梯度变化模式等12项关键功能 | 仅通过两个案例研究进行了演示，需要更多验证；平台的分析能力依赖于10× Visium技术，可能不适用于其他空间转录组平台 | 开发一个综合性的网络平台，解决当前空间转录组分析平台在整合多模态数据及利用空间信息方面的不足，为研究人员提供端到端的分析工作流程 | 单细胞RNA测序和10× Visium空间转录组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | 两个案例研究 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | 10x Visium | 10x Visium空间转录组平台 |
| 115 | 2026-09-09 |
Tensor-cell2cell v2 unravels coordinated dynamics of protein- and metabolite-mediated cell-cell communication
2026-02-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaf667
PMID:41719185
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研究论文 | 介绍了Tensor-cell2cell v2工具，可联合分析蛋白质和代谢物介导的细胞间通讯动态变化 | 使用耦合张量成分分析，能同时分析蛋白质和代谢物介导的通讯，并保留各自数据结构和分布 | 未提及 | 开发能够联合分析不同配体类型介导的细胞间通讯工具 | 脑类器官发育过程中的细胞间通讯 | 机器学习 | NA | 单细胞转录组测序 | 张量分解（耦合张量成分分析） | 单细胞转录组数据 | 未提及具体样本量，涉及脑类器官发育时间序列数据 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 116 | 2026-09-09 |
Inference of marker genes of subtle cell state changes via iLR: iterative logistic regression
2026-02-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag051
PMID:41627891
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研究论文 | 提出迭代逻辑回归（iLR）方法，用于识别单细胞RNA测序数据中标记基因的小型信息集合，以区分细微的细胞状态差异 | 采用帕累托前沿优化迭代进行逻辑回归，在平衡基因集大小与分类性能的同时，实现高效高精度的标记基因筛选 | 未明确提及局限性 | 开发一种能够识别小型、高信息量标记基因集的方法，以改善单细胞RNA测序中细微细胞状态差异的区分 | 单细胞RNA测序数据，包括模拟数据集、健康与自闭症谱系障碍患者的神经元细胞亚型、不同肿瘤微环境中的细胞类型 | 机器学习 | 自闭症谱系障碍 | scRNA-seq | 逻辑回归 | 基因表达数据 | 未明确说明 | NA | NA | NA | NA |
| 117 | 2026-09-07 |
Targeting mesenchymal monocyte-derived macrophages to enhance the sensitivity of glioblastoma to temozolomide by inhibiting TNF/CELSR2/p65/Kla-HDAC1/EPAS1 axis
2026-02, Journal of advanced research
IF:11.4Q1
DOI:10.1016/j.jare.2025.05.032
PMID:40373963
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序和空间转录组数据，揭示了间充质单核细胞来源巨噬细胞通过TNF/CELSR2/p65/Kla-HDAC1/EPAS1轴促进胶质母细胞瘤对替莫唑胺耐药性的机制，并提出了靶向MES-MDM的治疗策略以提高TMZ敏感性。 | 首次鉴定出MES-MDM亚型并建立GBM细胞亚型模型，揭示乳酸介导的组蛋白赖氨酸乳酰化在MDM诱导TMZ耐药中的新机制，并采用TREM1抑制肽联合TMZ或PD-1抗体治疗以克服耐药。 | 摘要未提及具体局限性，需查阅原文获取。 | 确定具有治疗潜力的MDM亚型，并阐明该亚型促进肿瘤恶性进展和TMZ耐药性的机制。 | 胶质母细胞瘤肿瘤微环境中的单核细胞来源巨噬细胞（MDM），特别是MES-MDM亚型。 | machine learning, digital pathology | 胶质母细胞瘤 | 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 | NA | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 118 | 2026-09-07 |
Biomimetic bone niche reconstructs proliferation-inhibited and therapy-resistant bone-metastatic prostate cancer
2026-Feb, Bioactive materials
IF:18.0Q1
DOI:10.1016/j.bioactmat.2025.09.041
PMID:41141585
|
研究论文 | 构建仿生骨微环境模型，该模型可诱导前列腺癌细胞进入增殖抑制状态并产生治疗抗性，重现患者单细胞转录组特征，为研究骨转移性前列腺癌提供临床相关工具。 | 整合钙磷支架、脱细胞细胞外基质、间充质干细胞和成骨细胞构建三维仿生骨微环境，首次诱导出增殖抑制和治疗抗性的肿瘤状态，并利用患者单细胞数据验证其相关性。 | 摘要中未提及具体局限性。 | 开发模拟骨转移性前列腺癌生理相关模型，以研究增殖抑制和耐药机制并促进靶向治疗开发。 | 前列腺癌细胞及骨微环境成分（钙磷支架、dECM、MSCs、成骨细胞）。 | 组织工程与再生医学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序 | 3D共培养模型 | 转录组数据 | 患者来源的单细胞RNA测序数据集（具体数量未在摘要中说明） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 119 | 2026-09-05 |
Tumor-infiltrating lymphocytes demonstrate potent anti-tumor efficacy and synergize with PD-1 blockade in bladder cancer
2026-02-26, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-07924-6
PMID:41749249
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研究论文 | 该研究从膀胱癌患者中分离并扩增肿瘤浸润淋巴细胞（TIL），评估其单药及联合PD-1抑制剂（纳武利尤单抗）的抗肿瘤效果，并在体外和体内模型中验证了该联合疗法的协同增效作用 | 首次系统性地探索了TIL过继细胞疗法在膀胱癌中的应用潜力，并结合患者来源类器官和单细胞测序技术，揭示了TIL扩增过程中克隆动态的变化，证明了TIL与PD-1阻断联合治疗的协同抗肿瘤效应 | 未在更多患者样本和更广泛的膀胱癌亚型中验证疗效，也未深入探讨TIL联合PD-1阻断的长期安全性及耐药机制 | 探索TIL过继细胞疗法对膀胱癌的抗肿瘤效果，并评估其与PD-1阻断联合应用的可行性，为临床转化提供依据 | 膀胱癌患者来源的肿瘤浸润淋巴细胞、膀胱癌细胞系、患者来源类器官以及细胞系来源异种移植小鼠模型 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 单细胞RNA测序、T细胞受体测序、流式细胞术、细胞活力检测、细胞因子释放检测、细胞凋亡检测 | 细胞系来源异种移植模型 | 基因组、转录组、图像、文本 | 来自48例膀胱癌患者的样本，其中33例成功扩增出TIL | 10x Genomics | 单细胞RNA测序、单细胞TCR测序 | 10x Chromium | 10x Chromium Single Cell 5' 用于单细胞RNA和TCR测序 |
| 120 | 2026-09-05 |
Integrin αvβ3-dependent pathogenic effect and therapeutic effects of DL-N2 combined with EGFR inhibitors in pancreatic adenocarcinoma
2026-02-26, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-07865-0
PMID:41742226
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研究论文 | 该研究探讨了整合素αvβ3在胰腺导管腺癌中的致病作用，并评估了靶向αvβ3的DL-N2与EGFR抑制剂联合使用的治疗效果 | 首次将DL-N2（一种靶向整合素αvβ3的四环素偶联纳米颗粒）与EGFR抑制剂联合用于胰腺癌治疗，并揭示了整合素αvβ3在免疫逃逸和细胞外基质重构中的多功能作用 | 研究仅基于体外实验和计算分析，缺乏体内验证和临床样本支持 | 阐明整合素αvβ3在胰腺癌进展和耐药中的作用，并评估DL-N2联合EGFR抑制剂治疗胰腺癌的潜力 | 胰腺导管腺癌细胞系及相关临床和转录组数据（如TCGA-PDAC） | 数字病理学 | 胰腺癌 | 批量RNA测序, 单细胞RNA测序, DNA甲基化测序 | NA | 转录组数据, 甲基化数据, 临床数据, 细胞图像 | TCGA-PDAC样本（具体数量不详），GTEx数据集，胰腺癌细胞系 | Illumina, 10x Genomics | 批量RNA-seq, 单细胞RNA-seq | Illumina NovaSeq, 10x Chromium | NA |