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当前共找到 991 篇文献，本页显示第 201 - 220 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 2026-06-23 |
CD163 and Tim-4 identify resident intestinal macrophages that are spatially regulated by TGF-β
2026-May-04, The Journal of experimental medicine
IF:12.6Q1
DOI:10.1084/jem.20240801
PMID:42012484
|
研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术，鉴定出CD163和Tim-4作为肠道常驻巨噬细胞的标志物，并发现TGF-β信号在维持其空间分布和特性中起关键作用 | 挑战了肠道巨噬细胞仅存在于肌肉层的传统观念，发现长寿巨噬细胞也存在于固有层，并揭示了TGF-β信号对固有层而非黏膜下/肌肉层巨噬细胞特性的差异化调控 | 研究主要基于小鼠模型，人类肠道巨噬细胞的适用性需进一步验证；实验未完全排除其他肠道微环境因子的潜在影响 | 探究肠道不同组织层中长寿巨噬细胞的表型特征及其调控机制 | 野生型和Ccr2基因敲除小鼠的肠道组织层细胞 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 野生型和Ccr2-/-小鼠肠道组织样本 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium Single Cell 3' |
| 202 | 2026-06-23 |
Single cell RNA sequencing reveals transitional states and signaling shifts in nephron progenitor cells of the late-gestation rhesus macaque kidney
2026-May-04, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-026-12908-3
PMID:42071182
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序分析晚期妊娠恒河猴肾脏的肾单位祖细胞，揭示其过渡状态和信号变化 | 首次在晚期妊娠恒河猴肾脏中识别出晚期妊娠特异的肾单位祖细胞诱导分支，并发现WNT和SEMA信号成分的组成变化 | 这些变化是时间依赖还是物种依赖尚待确定 | 探究晚期妊娠中肾单位形成（侧支肾单位发生）的潜在机制 | 晚期妊娠（第二和第三孕期）恒河猴胎儿肾脏组织 | 单细胞转录组学 | NA | scRNA-seq, RNAScope | NA | 基因表达数据 | 9个恒河猴肾脏样本（scRNA-seq）和8个人类肾脏样本（公开数据） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 203 | 2026-06-23 |
Empowering multifaceted analysis of spatial transcriptomics data with RGAST
2026-May-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag298
PMID:42302280
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研究论文 | 提出RGAST框架，利用关系图注意力自编码器统一分析空间转录组数据，实现空间域识别、细胞相互作用重建等多种下游任务 | 通过引入关系图注意力自编码器联合建模空间邻近性和基因表达相似性，在单一框架内实现多种空间转录组分析任务，显著提升空间域识别准确率（调整兰德指数提高约10%）并捕捉远程信号通路 | 未提及局限性 | 开发一个统一框架以空间转录组数据进行多层面分析，解决当前分析方法分散的问题 | 空间转录组数据，包括小鼠下丘脑、人脑皮层等组织样本 | 机器学习 | NA | 空间转录组测序 | 关系图注意力自编码器 | 转录组数据 | 包含背外侧前额叶皮层数据集、小鼠下丘脑、人脑皮层等样本 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 204 | 2026-06-23 |
STORM: spatial transcriptomics optimization by resolution via matrix factorization
2026-May-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag324
PMID:42328842
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研究论文 | 提出STORM，一种通过矩阵分解优化空间转录组学的机器学习框架，能在严重稀疏数据下提升数据保真度 | 将空间转录组恢复建模为低秩张量分解问题，并通过正则化策略整合多模态生物学先验，包括空间连续性、组织形态学和基因-基因相互作用结构 | NA（摘要未明确提及） | 改进空间转录组学数据在高度稀疏条件下的恢复精度，保留有生物学意义的空间结构 | 肺组织样本（包括健康和恶性样本）的空间转录组数据 | 机器学习 | 肺癌 | 空间转录组学 | 低秩张量分解模型 | 空间转录组数据、组织病理学图像 | 多种肺组织剖面（包括健康和恶性样本） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 205 | 2026-06-23 |
ST2HE: enhancing spatial transcriptomics interpretability via virtual staining for histological annotation
2026-May-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag326
PMID:42328841
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研究论文 | 提出ST2HE框架，通过虚拟染色从高分辨率空间转录组数据合成H&E图像，实现组织学注释 | 首次利用一步扩散模型将细胞核形态与空间转录坐标整合，实现跨平台、跨组织的虚拟H&E染色，支持已知和新颖组织背景的注释 | 需要更大上下文窗口、平衡损失函数和多色转录可视化的优化；可能受限于特定组织类型的泛化能力 | 增强高分辨率空间转录组数据的组织学注释可解释性和可扩展性 | 乳腺癌、非小细胞肺癌和卡波西肉瘤组织样本 | 数字病理学 | 乳腺癌、非小细胞肺癌、卡波西肉瘤 | 空间转录组学 | 扩散模型 | 组织图像和空间转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 206 | 2026-06-23 |
ModelistsGCN: a multimodal graph convolutional network framework for single-cell spatial transcriptomic cell typing
2026-May-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag340
PMID:42328843
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研究论文 | 提出一种半监督多模态图卷积网络框架ModelistsGCN，整合基因表达、空间邻近性和细胞形态学特征，用于单细胞空间转录组学中的细胞类型鉴定 | 首次将基因表达、空间邻域结构和可解释的形态学特征三者整合到图卷积网络中，弥补单细胞空间转录组数据分子覆盖度有限的不足，提升细胞类型鉴别能力 | NA | 提高单细胞空间转录组数据中细胞类型推断的准确性，特别是在基因覆盖稀疏的条件下 | 小鼠视觉皮层数据集和转移性乳腺癌组织样本 | 机器学习 | 乳腺癌 | 空间转录组学，MERFISH，ExSeq | 图卷积网络 | 空间转录组数据 | 小鼠视觉皮层数据集和转移性乳腺癌组织样本 | NA | 单细胞空间转录组学 | NA | NA |
| 207 | 2026-06-23 |
Reconstructing cell-cell interaction network in single-cell spatial transcriptomics via directed heterogeneous graph autoencoder
2026-May-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag130
PMID:41999209
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研究论文 | 提出基于有向异构图自编码器的DualCellChat方法，从单细胞空间转录组数据中重建完整且准确的细胞间相互作用网络 | 首次利用有向异构图自编码器框架直接建模细胞相互作用的方向性，并引入下游分析从重建网络中推断特征基因和显著配体-受体对 | 仅基于已知配体-受体对进行推断，可能遗漏未知的相互作用机制；未涉及多模态数据整合或大规模临床应用验证 | 开发一种能够从单细胞空间转录组数据中重建完整、准确且具有方向性的细胞间相互作用网络的深度学习方法 | 来自四种不同技术的五个单细胞空间数据集中的细胞相互作用关系 | 数字病理学 | NA | 空间转录组测序 | 图自编码器 | 空间转录组数据（基因表达与空间位置信息） | 五个单细胞空间数据集 | NA | 空间转录组学, 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 208 | 2026-06-23 |
Single-cell transcriptomic analysis reveals novel lncRNA macromolecules associated with PARP11, LMF1, and RRM2 regulatory axes in non-small cell lung cancer
2026-May, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.151932
PMID:41997320
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研究论文 | 通过单细胞转录组分析揭示非小细胞肺癌中与PARP11、LMF1和RRM2调控轴相关的新型lncRNA大分子 | 鉴定了三种新型lncRNA大分子（AC005842.1、AC009041.2、AC007240.1），并开发了开源Shiny应用lncScape，引入lncRNA动态评分（LDS）和TF-lncRNA动态评分（TLD）两种新策略 | 未在更大样本量或体内模型中验证，且lncRNA功能分析主要基于计算预测和体外实验 | 探索非小细胞肺癌中lncRNA大分子在肿瘤异质性和免疫微环境中的调控作用 | 非小细胞肺癌中的肿瘤细胞和免疫细胞群体 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA测序, 实时定量PCR | 伪时间轨迹模型 | 单细胞转录组数据 | 非小细胞肺癌细胞系（具体数量未明确） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 209 | 2026-06-23 |
Identification of tissue plasminogen activator (PLAT) as a potential target linking osteoarthritis and psoriasis: Integrated bioinformatics analysis and molecular dynamics simulation
2026-May, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.152038
PMID:41997321
|
研究论文 | 通过整合生物信息学分析和分子动力学模拟，鉴定组织型纤溶酶原激活物（PLAT）作为骨关节炎与银屑病共病的潜在共同靶点 | 首次利用多组学整合策略（WGCNA、机器学习、单细胞RNA-seq等）结合分子模拟，发现PLAT是OA与PSO共病的共同分子靶点，并预测核黄素为潜在抑制剂 | 未在临床样本或更广泛的疾病模型中验证PLAT与共病的直接因果关系；分子模拟和体外实验的初步结果需进一步体内验证 | 探索骨关节炎与银屑病共同的分子机制并鉴定潜在治疗靶点 | 骨关节炎和银屑病相关的基因表达数据及分子互作网络 | 机器学习 | 骨关节炎，银屑病 | WGCNA，LASSO，随机森林，人工神经网络，单细胞RNA-seq，分子对接，分子动力学模拟，MM/PBSA计算，RT-qPCR，CCK-8实验 | LASSO，随机森林，人工神经网络 | 基因表达数据，单细胞转录组数据 | 未明确提及具体样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 210 | 2026-06-23 |
Advanced single-cell transcriptomics deciphers cellular complexity and MIF-orchestrated signaling networks in diabetes-induced myocardial disease
2026-May, SLAS technology
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.slast.2026.100420
PMID:41997558
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研究论文 | 该文章通过整合批量与单细胞转录组学方法，系统解析了糖尿病诱发心肌病中的细胞异质性和MIF介导的信号网络 | 首次通过单细胞转录组学在糖尿病心肌病中揭示21种成纤维细胞亚型并定位MIF信号通路的枢纽作用 | 未明确提及具体局限性，但靶向干预策略需进一步验证 | 阐明糖尿病相关心肌功能障碍的转录组构架和细胞间信号框架 | 糖尿病心肌病动物模型的心脏组织样本 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | 转录组数据 | 未明确说明样本数量，涉及糖尿病心肌病模型的心脏标本 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 211 | 2026-06-23 |
Feature-preserving manifold approximation and projection to analyze single-cell data
2026-May, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-026-00970-6
PMID:41998372
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研究论文 | 本文介绍FeatureMAP，一种通过成对切空间嵌入增强流形学习的框架，用于可视化单细胞数据并保留聚类结构与基因水平信息 | 通过成对切空间嵌入将UMAP与主成分分析整合，提出基因贡献、基因变异轨迹、核心与过渡状态三个关键概念，并实现差异基因变异分析 | 未提及具体限制 | 改进单细胞数据可视化方法，保留聚类结构与基因水平信息 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 流形学习 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 212 | 2026-06-23 |
Common potential drug targets for ischemic stroke and coronary heart disease: CYR61, IL2RB, and ST3GAL2 are identified as key regulatory proteins
2026-May, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.152034
PMID:41999825
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研究论文 | 通过整合基因组学方法，识别缺血性中风和冠心病共有的潜在药物靶点蛋白CYR61、IL2RB和ST3GAL2 | 首次通过双向孟德尔随机化结合共定位分析，从遗传和蛋白水平系统鉴定冠心病与缺血性中风的共享致病蛋白，并通过单细胞转录组学和分子动力学模拟进行多维度验证 | 分子动力学模拟仅提供结构假设，动物模型验证仅限于表达水平，缺乏功能验证实验 | 阐明冠心病与缺血性中风的双向遗传关系，并优先筛选共享候选蛋白作为潜在治疗靶点或生物标志物 | 冠心病和缺血性中风患者（基于GWAS汇总统计数据） | 机器学习 | 心血管疾病 | 孟德尔随机化、共定位分析、单细胞转录组学、分子动力学模拟 | NA | 基因表达数据、蛋白质组学数据 | 未明确说明样本量（基于公开GWAS汇总统计数据） | NA | NA | NA | NA |
| 213 | 2026-06-23 |
Therapy-driven clonal dynamics in chronic lymphocytic leukemia
2026-May, Seminars in cancer biology
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.semcancer.2026.04.001
PMID:42002058
|
综述 | 慢性淋巴细胞白血病（CLL）中治疗驱动的克隆动态变化及耐药机制 | 系统总结了CLL从化学免疫治疗到靶向治疗耐药机制转变，并讨论了新兴单细胞测序和多组学技术 | 主要基于现有文献回顾，缺乏原始实验数据验证 | 总结CLL中克隆演化与治疗耐药机制，并为未来个性化治疗策略提供方向 | 慢性淋巴细胞白血病（CLL）患者及其克隆演化 | NA | 慢性淋巴细胞白血病 | NA | NA | NA | NA | NA | 单细胞测序, 整合多组学 | NA | NA |
| 214 | 2026-06-23 |
Single-cell and spatial transcriptomic profiling reveal CST6 + epithelial-SPP1+ macrophage crosstalk driving lung adenocarcinoma metastasis
2026-May, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.152105
PMID:42002169
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研究论文 | 利用单细胞和空间转录组学分析揭示了CST6+上皮细胞与SPP1+巨噬细胞之间的相互作用驱动肺腺癌转移的机制 | 首次通过整合单细胞转录组、空间转录组和多重免疫组化数据，发现CST6+上皮细胞与SPP1+巨噬细胞的物理邻近性促进转移微环境形成，并验证了CST6-SPP1相互作用通过分泌TGF-beta和MMP9增强肿瘤侵袭迁移 | 未提及具体样本量验证范围或动物模型验证，临床转化仍需进一步研究 | 探索肺腺癌转移过程中肿瘤微环境的关键驱动因素 | 肺腺癌原发灶及多部位转移灶（淋巴结、胸膜、脑）中的细胞亚群和微环境 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞转录组测序、空间转录组学、多重免疫组化 | NA | 基因表达数据、空间影像数据 | 原发肺腺癌及多个转移部位（淋巴结、胸膜、脑）的样本 | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | NA |
| 215 | 2026-06-23 |
Spatiotemporal Transcriptomics Characterizes Immune Microenvironment During Mouse Liver Aging
2026-May, Aging cell
IF:8.0Q1
DOI:10.1111/acel.70482
PMID:42010880
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研究论文 | 利用单细胞/核和空间转录组学分析小鼠肝脏衰老过程中的免疫微环境变化 | 首次系统揭示小鼠肝脏衰老中CD8 T细胞耗竭的空间分布特征及其与门静脉周围肝细胞的共定位关系 | 研究仅基于小鼠模型，尚未在人类肝脏衰老中验证 | 阐明肝脏衰老过程中免疫细胞在时间和空间上的动态变化 | 年轻和老年小鼠肝脏组织 | 数字病理学 | 老年性疾病 | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | 图像、文本 | 年轻和老年小鼠肝脏样本 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | 10x Chromium、10x Visium | 10x Chromium单细胞3'测序、10x Visium空间转录组学 |
| 216 | 2026-06-23 |
scSurvival: Single-Cell Survival Analysis of Clinical Cancer Cohort Data at Cellular Resolution
2026-May-01, Cancer discovery
IF:29.7Q1
DOI:10.1158/2159-8290.CD-25-0965
PMID:42013315
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研究论文 | 提出scSurvival框架，通过注意力机制的多实例Cox回归模型，直接从单细胞数据建模生存结局，实现患者和单细胞水平的预测 | 首次提出直接从单细胞数据建模生存结局的策略，利用注意力多实例学习和变分自编码器处理高维度、稀疏性和批次效应 | 方法在模拟和两个癌症队列中验证，但未提及在更大规模、多中心数据上的泛化能力或计算效率评估 | 开发能够利用单细胞测序数据预测癌症患者生存结局的计算框架 | 肿瘤单细胞RNA测序样本（黑色素瘤和肝癌队列） | 机器学习 | 黑色素瘤, 肝癌 | 单细胞RNA测序 | 注意力多实例Cox回归, 变分自编码器 | 单细胞RNA测序表达数据 | 黑色素瘤和肝癌单细胞RNA测序队列数据 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 217 | 2026-06-23 |
Integrated Single-Cell Whole-Genome Sequencing and Spatial Transcriptomics Reveal Intratumoral Heterogeneity in Ovarian Cancer
2026-May-01, Cancer research communications
IF:2.0Q3
DOI:10.1158/2767-9764.CRC-25-0795
PMID:42007974
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研究论文 | 通过单细胞全基因组测序和空间转录组学揭示卵巢癌的瘤内异质性 | 首次整合单细胞全基因组测序与空间转录组学，在晚期原发性卵巢癌中描绘克隆进化、拷贝数变异及功能后果，并发现克隆持久性与二次突变的功能逆转 | 样本量较小（仅5例），且仅包含晚期初治患者，未涵盖复发或转移样本 | 揭示卵巢癌瘤内异质性的基因组基础及其对疾病进展和治疗的潜在影响 | 5例晚期初治原发性上皮性卵巢癌（包括高级别浆液性和透明细胞亚型） | 数字病理学 | 卵巢癌 | 单细胞全基因组测序，空间转录组学 | NA | 基因组数据，空间转录组数据 | 5例卵巢癌组织样本 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 218 | 2026-06-22 |
Lense: optimizing data preprocessing in single-cell omics using large language models
2026-May-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag288
PMID:42242684
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研究论文 | Lense是一种利用大语言模型自动优化单细胞组学数据预处理的方法 | 首次将大语言模型引导与数据预处理流程自动选择相结合，实现无需人工调参的跨平台适应性优化 | 依赖于可视化图表的质量和语言模型对低维表示的比较能力，可能在新兴平台上的泛化性仍需验证 | 改进单细胞组学数据预处理的鲁棒性和自动化水平 | 单细胞组学数据，特别是来自空间转录组学等新兴平台的数据集 | 机器学习 | NA | 单细胞组学分析、空间转录组学 | 大语言模型 | 图（低维表示可视化图） | NA | NA | 单细胞RNA-seq、空间转录组学 | NA | NA |
| 219 | 2026-06-22 |
Multi-Omics Graph Attention Network for Key Gene Prediction in Triple-Negative Breast Cancer
2026 May-Jun, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3682485
PMID:41955157
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研究论文 | 提出基于图注意力网络的多模态框架，整合单细胞RNA测序、单细胞ATAC测序和影像组学数据，用于三阴性乳腺癌关键基因预测 | 首次将图注意力网络应用于单细胞多组学与影像组学的跨模态整合，通过多模态图结构捕捉转录调控、染色质可及性和成像特征间的相互作用，并利用集成多层感知器分层患者预后 | 未详细说明方法在更大规模或不同种族队列中的泛化能力，以及对计算资源的需求 | 开发可解释的多模态生物标志物发现策略，用于三阴性乳腺癌的个性化治疗 | 三阴性乳腺癌患者的单细胞转录组、染色质可及性和影像组学数据 | 机器学习 | 三阴性乳腺癌 | 单细胞RNA测序, 单细胞ATAC测序, 影像组学 | 图注意力网络, 多层感知器 | 单细胞转录组数据, 单细胞染色质可及性数据, 影像组学数据 | 外部TCGA-TNBC队列（未明确样本数量） | NA | 单细胞RNA测序, 单细胞ATAC测序 | NA | NA |
| 220 | 2026-06-22 |
Integrated single-cell and bulk RNA-seq analysis identifies BCAA metabolism-related prognostic signatures in head and neck squamous cell carcinoma
2026-05, Immunobiology
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.imbio.2026.153200
PMID:42263482
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研究论文 | 通过整合单细胞和批量RNA-seq分析，识别头颈部鳞状细胞癌中支链氨基酸代谢相关的预后基因特征 | 首次整合单细胞RNA-seq和批量RNA-seq数据构建BCAA代谢相关四基因预后模型，并揭示其在免疫微环境和细胞分化中的潜在作用 | 结论主要基于计算预测，RT-qPCR验证队列样本量小，限制了实验验证的强度 | 识别头颈部鳞状细胞癌中与BCAA代谢相关的预后基因并阐明其功能角色 | 头颈部鳞状细胞癌患者样本 | 机器学习 | 头颈部鳞状细胞癌 | RNA-seq, RT-qPCR | Cox回归模型，LASSO回归模型 | 基因表达数据 | 多个数据集（TCGA-HNSCC, GSE65858, GSE41613, GSE103322, GSE140042）及RT-qPCR小样本 | NA | 批量RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |