单细胞与空转测序相关文章
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新（使用关键词“['single-cell sequencing', 'single-cell RNA sequencing', 'single-cell transcriptomics', 'single-cell RNA-seq', 'single-cell transcriptome', 'scRNA-seq', 'spatial transcriptomics']”过滤），已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价19.9元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 987 篇文献，本页显示第 401 - 420 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 401 | 2026-06-20 |
Alterations in NK Cell Function and Glucose Metabolism Characteristics in Patients With Progressive Hepatocellular Carcinoma
2026-05, Immunology
IF:4.9Q2
DOI:10.1111/imm.70095
PMID:41500969
|
研究论文 | 本研究探讨进展性肝细胞癌患者NK细胞的功能与代谢改变及其与疾病进展的关系 | 首次在单细胞水平揭示进展性肝癌中NK细胞存在TIM3高表达亚群、其功能受损且糖酵解关键酶下调，并确定TIM3为潜在治疗靶点 | NA | 阐明进展性肝细胞癌中NK细胞在单细胞层面的免疫抑制和代谢重编程特征 | 6例初治肝细胞癌患者的外周血、肿瘤及癌旁组织样本 | 单细胞转录组学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞基因表达数据 | 6例初治肝细胞癌患者 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 402 | 2026-06-19 |
Integrated spatial transcriptomic and metabolic profiling identifies molecular networks associated with cognitive performance in the porcine prefrontal cortex
2026-May-18, Zoological research
IF:4.0Q1
|
研究论文 | 通过整合空间转录组学和代谢组学，生成了猪前额叶皮层的高分辨率多维分子图谱，揭示了与认知表现相关的分子网络 | 首次在有沟回的大型动物大脑中建立空间解析的多组学框架，用于研究认知功能 | NA | 阐明认知功能背后的分子结构 | 猪前额叶皮层组织 | NA | 认知障碍 | 空间转录组学、代谢组学、免疫组化分析 | NA | 空间转录组数据、代谢组数据 | 猪和分层小鼠模型 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 403 | 2026-06-19 |
Current trends and challenges in deciphering single molecule resolution maps of single cell transcriptomes
2026-May-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag323
PMID:42308418
|
综述 | 回顾单细胞RNA测序技术从手动分离到高通量短读和长读测序的演变，并讨论其在单分子分辨率下解析单细胞转录组的当前趋势与挑战 | 整合技术、计算和生物学视角，系统阐述长读长测序与高通量条形码结合后对细胞异质性和转录动态研究的变革潜力 | 文中未提及自身局限性，但长读长测序仍面临碱基识别准确性较低和通量相对短读技术不足等问题 | 总结单细胞RNA测序技术发展历程并探讨长读长测序在单细胞转录组学中的应用前景 | 单细胞RNA测序技术及其在细胞异质性、转录动态及相关计算工具中的应用 | 自然语言处理 | NA | RNA-seq, scRNA-seq, 长读长测序 | NA | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | 10x Chromium, 组合条形码平台 | 高通量短读液滴与组合条形码平台，结合长读长测序协议 |
| 404 | 2026-06-19 |
Machine learning-guided multimodal profiling defines perturbed immune states at the time of cancer diagnosis
2026-May-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag320
PMID:42308424
|
研究论文 | 利用机器学习引导的多模态分析，在癌症诊断时描绘外周血单个核细胞的免疫状态变化 | 首次整合流式细胞术、多重细胞因子分析和单细胞RNA测序的多组学数据，并结合机器学习模型对初治癌症患者的免疫状态进行系统性刻画，且模型可解释性强 | 未在独立外部队列中验证模型的泛化能力，样本量可能有限，且仅聚焦于外周血而未能涵盖肿瘤微环境 | 阐明癌症诊断时全身免疫状态的扰动特征，并建立基于免疫的多组学分析方法 | 初治癌症患者的血液样本，包括外周血单个核细胞和血浆 | 机器学习 | 癌症 | 流式细胞术、多重细胞因子分析、单细胞RNA测序 | 机器学习模型（具体类型未明确） | 单细胞多组学数据（流式细胞术和单细胞RNA测序）、血浆细胞因子数据 | 初治癌症患者与健康供者，具体数量未在摘要中说明 | NA | 单细胞RNA测序、流式细胞术 | NA | NA |
| 405 | 2026-06-19 |
Activation of the Cerebrospinal Fluid-Contacting Nucleus Mitigates Systemic Inflammation Induced by Sepsis
2026-May-01, Shock (Augusta, Ga.)
DOI:10.1097/SHK.0000000000002665
PMID:41457044
|
研究论文 | 本研究揭示脑脊液接触核在脓毒症中通过调控免疫反应发挥保护性作用 | 首次阐明脑脊液接触核通过神经-免疫交互机制调控脓毒症全身性炎症反应 | 未明确脑脊液接触核调控免疫的具体下游分子通路 | 探究脑脊液接触核在脓毒症中的免疫调节作用及机制 | 脓毒症小鼠模型中的脑脊液接触核 | 机器学习 | 脓毒症 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 脓毒症小鼠脑脊液接触核组织样本 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3'转录组测序 |
| 406 | 2026-06-18 |
Research progress on immune microenvironment and biomarkers of small cell lung cancer
2026-May-31, Journal of thoracic disease
IF:2.1Q3
DOI:10.21037/jtd-2026-1-0320
PMID:42306740
|
综述 | 系统总结了小细胞肺癌不同阶段和亚型的免疫微环境特征及关键生物标志物 | 整合基因组测序、单细胞测序和空间转录组学等多方法数据，首次系统回顾不同分期和亚型小细胞肺癌的免疫微环境特征 | 缺乏该领域的系统性综述，且免疫联合治疗在SCLC患者中的疗效仍有限 | 为改善免疫治疗疗效和发现新治疗靶点提供新视角 | 小细胞肺癌的免疫微环境和生物标志物 | 医学研究 | 小细胞肺癌 | 基因组测序, 单细胞测序, 空间转录组学 | NA | 基因组数据, 单细胞数据, 空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 407 | 2026-06-18 |
Identifying and validating of prognostic genes associated with myeloid cell differentiation in cervical cancer: development of a risk model based on single-cell RNA sequencing combined with bulk RNA sequencing data
2026-May-30, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2026-1-0174
PMID:42305465
|
研究论文 | 通过单细胞RNA测序与批量RNA测序数据，开发了与骨髓细胞分化相关的宫颈癌预后基因风险模型 | 首次整合单细胞RNA测序和批量RNA测序数据，构建了基于骨髓细胞分化的宫颈癌预后风险模型，并揭示了相关免疫微环境特征和药物敏感性差异 | 未提供具体的样本量信息和外部验证队列，潜在的地域或人群偏倚未被讨论 | 识别与骨髓细胞分化相关的宫颈癌预后基因，并建立风险模型以改善预后预测 | 宫颈癌患者样本中的骨髓细胞（包括MDSCs和TAMs）及相关基因表达数据 | machine learning | 宫颈癌 | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序, RT-qPCR | LASSO回归 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 408 | 2026-06-18 |
Single-cell analysis identifies a tumor-specific T-cell metabolic signature: prognostic model and association with immunosuppressive microenvironment in ovarian cancer
2026-May-30, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2026-1-0211
PMID:42305453
|
研究论文 | 通过单细胞RNA测序分析卵巢癌中肿瘤特异性T细胞的代谢特征，构建预后模型并评估其与免疫抑制微环境的关联 | 首次从单细胞分辨率识别出肿瘤特异性T细胞亚群（CA-T细胞）的线粒体代谢重编程特征，并建立了一个包含8个基因的预后风险评分模型，揭示代谢异质性与免疫抑制微环境及免疫检查点抑制剂疗效之间的关联 | 模型主要基于公共数据库（GSE184880和TCGA-OV），验证队列较为有限，且未在独立前瞻性队列或临床试验中进行外部验证 | 构建基于肿瘤特异性T细胞代谢特征的预后模型，分析其与免疫抑制微环境及免疫治疗疗效的关系 | 卵巢癌组织中的肿瘤特异性T细胞亚群（CA-T细胞） | 机器学习 | 卵巢癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | LASSO回归、随机生存森林 | 单细胞转录组数据、多组学数据 | GSE184880单细胞数据集和TCGA-OV队列的多组学数据 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 409 | 2026-06-18 |
Integrating innovative multiomics and machine learning strategies for prognostic biomarker discovery in hepatocellular carcinoma: guiding personalized treatment strategies with single-cell analysis
2026-May-30, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1-2870
PMID:42305483
|
研究论文 | 整合多组学数据和机器学习策略，结合单细胞分析，为肝细胞癌发现预后生物标志物并指导个性化治疗 | 创新性地开发了包含13种机器学习组合的框架来构建共识CS1相关特征，并整合单细胞RNA测序与多组学分析，提供了肝细胞癌风险分层和个性化治疗的全面视角 | 研究未提及具体限制，但可能包括数据来源的偏差、机器模型的外部验证范围有限以及临床应用的潜在挑战 | 利用多组学数据、机器学习和单细胞分析发现肝细胞癌预后生物标志物，指导个性化治疗策略 | 肝细胞癌患者的多组学数据（包括mRNA、长链非编码RNA、microRNA表达谱、基因组突变和DNA甲基化数据） | 机器学习 | 肝细胞癌 | RNA-seq, 甲基化测序, 单细胞RNA测序 | CNN, LSTM, GAN（根据机器学习的13种组合，可能包含多种模型） | 表达数据, 突变数据, 甲基化数据, 单细胞转录组数据 | 来自癌症基因组图谱数据集的多组学样本，具体数量未明确，但包含训练集和验证集 | Illumina | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 甲基化测序 | Illumina NovaSeq（可能用于测序平台，但原文未明确） | NA（由于抽象中未提供具体平台配置细节） |
| 410 | 2026-06-18 |
Comprehensive analysis to develop a stromal senescence-associated gene signature for predicting hepatocellular carcinoma
2026-May-30, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1-2894
PMID:42305498
|
研究论文 | 基于基质衰老相关基因特征构建肝细胞癌预后预测模型并进行多组学验证 | 首次结合单细胞RNA测序和多种机器学习算法构建基质衰老相关的六基因预后特征，并整合空间转录组学和虚拟筛选进行多维度验证 | 未提及 | 开发并验证一个稳健的预后预测模型，以准确评估肝细胞癌患者的预后风险并促进个性化精准治疗 | 肝细胞癌患者肿瘤组织和相关基质细胞 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | RNA测序、单细胞RNA测序、空间转录组学、蛋白质组学、虚拟筛选、分子对接和分子动力学模拟 | Cox回归和LASSO分析 | 基因表达数据、单细胞RNA测序数据、蛋白质组数据、空间转录组数据 | 未明确样本量，涉及GEO、TCGA和CPTAC数据库数据 | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | NA |
| 411 | 2026-06-18 |
WT1-AS acts as a tumor suppressor in cervical cancer via OSR2-mediated transcriptional activation
2026-May-30, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2025-1-2842
PMID:42305506
|
研究论文 | 探究WT1-AS在宫颈癌中通过OSR2介导的转录激活发挥抑癌作用 | 首次发现WT1-AS在宫颈癌中作为抑癌因子，并揭示OSR2作为其直接上游转录调控因子，阐明了WT1-AS/OSR2轴促进凋亡的机制 | 临床适用性仍需进一步验证 | 研究WT1-AS在宫颈癌中的表达模式、预后意义、生物学功能及其上游转录调控机制 | WT1-AS在宫颈癌中的作用及OSR2对其的转录调控 | 数字病理 | 宫颈癌 | 单细胞RNA测序、转录因子预测、共表达分析、荧光素酶报告实验、Western blotting、流式细胞术、异种移植小鼠模型 | NA | 基因表达数据、单细胞RNA测序数据 | TCGA泛癌和宫颈癌数据集，以及异种移植小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 412 | 2026-06-18 |
Circadian-immune-related gene signature for lung squamous cell carcinoma: machine learning and multi-omics analysis
2026-May-30, Translational cancer research
IF:1.5Q4
DOI:10.21037/tcr-2026-1-0302
PMID:42305521
|
研究论文 | 开发基于昼夜节律-免疫相关基因的预后标志物，用于肺鳞癌风险分层和治疗指导 | 通过整合多组学数据和十种机器学习算法，首次构建了昼夜节律-免疫相关基因预后标志物（CIGPS），揭示了肺鳞癌中免疫微环境异质性与昼夜节律紊乱的关联 | 样本量有限（n=494+69），外部验证数据集规模较小；单细胞RNA-seq数据未进行独立队列验证；CIGPS的临床实用性需进一步前瞻性研究验证 | 构建预后标志物以改善肺鳞癌风险分层和治疗指导，并探索昼夜节律紊乱对肿瘤免疫微环境的影响 | 肺鳞癌（LUSC）患者，公共数据库数据（TCGA和GEO） | 机器学习 | 肺癌 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 多组学分析 | 加权基因共表达网络分析（WGCNA）, StepCox + GBM等十种机器学习算法 | 转录组数据, 单细胞转录组数据, 临床数据 | 494例（TCGA）+ 69例（GSE73403）+ 单细胞RNA-seq数据（GSE148071） | NA | bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 413 | 2026-06-18 |
Transcriptomic Meta-Analysis as a Framework for Robust Cross-Study Biological Inference
2026-May-22, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms27114674
PMID:42278205
|
综述 | 该综述概述了转录组荟萃分析的关键方法学步骤及其在跨研究生物学推断中的应用 | 强调异质性不仅被视为噪声来源，而是定义了跨研究分析的可重复性和解释边界 | 文中未明确说明具体局限性，但可能包括数据整合中异质性的挑战尚未完全解决 | 提供转录组荟萃分析的方法论框架，支持更稳健的生物学推断 | 转录组数据集及其跨研究整合 | 机器学习 | NA | RNA-seq, 单细胞转录组, 空间转录组 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 414 | 2026-06-18 |
EPHB2 drives EMT-linked vasculogenic mimicry and cervical cancer progression via an ERK-ETV4 transcriptional program
2026-May-16, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-08300-0
PMID:42143313
|
research paper | 本研究揭示了EPHB2通过ERK-ETV4转录程序驱动宫颈癌中EMT相关的血管生成拟态和肿瘤进展 | 首次发现EPHB2作为上游调控因子，通过ERK-ETV4转录程序协调EMT和血管生成拟态，促进宫颈癌侵袭和耐药 | 机制验证主要基于体外细胞实验和异种移植模型，缺乏临床样本的大规模队列验证和更深入的信号网络解析 | 阐明EPHB2在宫颈癌血管生成拟态相关可塑性中的功能角色和分子机制 | 宫颈癌细胞系HeLa和SiHa，以及宫颈癌组织样本 | machine learning | 宫颈癌 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 免疫组化, qRT-PCR, Western blot | NA | 转录组数据, 单细胞数据 | 多个公共数据集包括GSE168244、GSE138080、TCGA-CESC、GTEx，以及一个机构的免疫组化队列 | Illumina | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | Illumina NovaSeq | 公共转录组数据集和单细胞RNA-seq数据 |
| 415 | 2026-06-18 |
Novel Approaches for Investigating Host Responses to HIV Infection in Ex Vivo Human Genital Tissues
2026-05, American journal of reproductive immunology (New York, N.Y. : 1989)
DOI:10.1111/aji.70240
PMID:42053961
|
综述 | 综述利用离体人类生殖组织研究HIV感染宿主反应的新方法 | 聚焦空间转录组学与多重成像技术在生殖组织免疫微环境分析中的创新应用，开发定制化计算流程以整合转录组与成像数据 | 现有空间转录组学与生物成像平台仍存在分辨率限制和高成本等问题 | 揭示生殖黏膜免疫反应与结构完整性对HIV性传播易感性和慢性感染的作用机制 | 离体人类生殖组织 | 数字病理学 | 艾滋病 | 空间转录组学，多重成像 | NA | 图像， 转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 416 | 2026-06-17 |
Spatiotemporal dynamics of adoptively transferred stem-like CD8+ T cells in the tumor microenvironment following vaccination
2026-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.05.12.724323
PMID:42182429
|
研究论文 | 本研究开发了一种优化过继性T细胞疗法的方法，并利用空间转录组学揭示疫苗接种后干细胞样和效应CD8 T细胞在肿瘤微环境中差异介导肿瘤控制的机制 | 首次结合干细胞样CD8 T细胞过继转移与静脉疫苗接种，利用空间转录组学揭示肿瘤微环境的转录组重塑机制 | NA | 优化过继性T细胞疗法，解析干细胞样CD8 T细胞在肿瘤微环境中的空间动态调控机制 | 肿瘤特异性CD8 T细胞、肿瘤微环境 | 数字病理学 | 癌症 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 10x Visium空间转录组学平台 |
| 417 | 2026-06-17 |
Integrating single-cell multi-omics and machine learning to reveal triaptosis heterogeneity in clear cell renal cell carcinoma
2026-May-07, Human genomics
IF:3.8Q2
DOI:10.1186/s40246-026-00982-3
PMID:42098870
|
研究论文 | 通过整合单细胞多组学和机器学习，揭示透明细胞肾细胞癌中triaptosis异质性，并开发预后基因签名 | 首次在单细胞分辨率下描绘透明细胞肾细胞癌中triaptosis的异质性景观，结合空间转录组学和机器学习构建预后模型 | 未提及具体局限性 | 探究透明细胞肾细胞癌中triaptosis的异质性及其临床意义 | 透明细胞肾细胞癌患者样本中的单细胞、空间转录组及大块转录组数据 | 机器学习 | 肾细胞癌 | 单细胞转录组测序、空间转录组测序、大块转录组分析 | 机器学习 | 单细胞转录组数据、空间转录组数据、大块转录组数据 | 单细胞、空间转录组和大块转录组样本，具体数量未说明 | NA | 单细胞RNA-seq、空间转录组学 | NA | NA |
| 418 | 2026-06-17 |
Loss of PINK1 impairs mitophagy and accelerates ovarian aging independent of Parkin
2026-05, Free radical biology & medicine
|
研究论文 | 本研究揭示PINK1缺失通过损害线粒体自噬加速卵巢衰老，而Parkin对卵巢生理影响甚微 | 首次发现PINK1独立于Parkin调控卵巢衰老，明确了PINK1缺失导致线粒体自噬障碍和卵巢功能衰退的机制 | 研究基于小鼠模型，尚需在人类卵巢组织中验证PINK1的作用 | 探究PINK1和Parkin在卵巢生理和衰老中的具体作用 | Pink1基因敲除小鼠和Parkin基因敲除小鼠 | 机器学 | 卵巢衰老 | Bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | 基因表达数据 | Pink1敲除小鼠和Parkin敲除小鼠的卵巢组织样本 | NA | Bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 419 | 2026-06-17 |
Exploring the causal relationship between plasma proteins and obstructive sleep apnea: a study using genome-wide Mendelian randomization, single-cell RNA sequencing analysis, and network pharmacology
2026-May, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology
DOI:10.1007/s00210-026-05087-1
PMID:41711838
|
研究论文 | 通过孟德尔随机化、单细胞RNA测序和网络药理学，探索血浆蛋白与阻塞性睡眠呼吸暂停之间的因果关系 | 首次结合双向孟德尔随机化、单细胞转录组测序和网络药理学策略，系统评估血浆蛋白与阻塞性睡眠呼吸暂停的因果关系，并发现62个候选治疗靶点及潜在药物分子 | 未提及具体局限性 | 揭示血浆蛋白与阻塞性睡眠呼吸暂停的因果关系并发现潜在治疗靶点 | 阻塞性睡眠呼吸暂停患者及欧洲人群队列 | 自然语言处理 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 基因组关联研究,单细胞RNA测序,分子对接模拟 | NA | 基因组数据,转录组数据,蛋白质组数据 | 血浆蛋白数据来自35559人，OSA相关数据来自芬兰生物样本库的欧洲人群 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 420 | 2026-06-17 |
Environmental PET-microplastic exposure and risk of non-alcoholic fatty liver disease: An integrated computational toxicology and multi-omics study
2026-May, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology
DOI:10.1007/s00210-026-05115-0
PMID:41731169
|
研究论文 | 采用综合计算毒理学与多组学方法，系统阐明PET微塑料暴露与非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）之间的分子机制关联 | 首次整合网络毒理学、多组学数据和机器学习框架，系统揭示PET纳米塑料暴露与NAFLD发病机制之间的分子联系，并通过SHAP分析和单细胞转录组学识别关键基因及细胞类型特异性表达模式 | 目前公共数据库中缺乏同时包含微塑料暴露测量和转录组谱的临床队列，研究依赖于计算毒理学框架和生物信息学分析 | 阐明PET纳米塑料暴露与非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）之间的分子机制关系 | PET微塑料暴露与NAFLD的分子关联机制 | 机器学习 | 非酒精性脂肪性肝病 | 网络毒理学、多组学分析、分子对接、分子动力学模拟 | 机器学习算法（11种算法） | 多组学数据（转录组、单细胞转录组） | 训练集和独立验证集 | NA | NA | NA | NA |