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当前共找到 4 篇文献。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-02-05 |
An AI-assisted designed supramolecularly engineered nanoplatform reverses pigmentation by triggering an ineffective compensatory melanin production program
2026-Jun, Bioactive materials
IF:18.0Q1
DOI:10.1016/j.bioactmat.2026.01.027
PMID:41625493
|
研究论文 | 本研究利用AI辅助计算筛选和超分子工程策略，构建了一种用于治疗皮肤色素沉着过度的双组装纳米系统，并揭示了其通过触发无效的代偿性黑色素生成程序来逆转色素沉着的机制 | 采用AI辅助计算模型筛选分子伴侣，结合分层超分子工程策略构建稳定的混合纳米平台，并首次通过单细胞转录组学揭示了药物通过加速黑素体降解引发无效转录激活的“功能抑制”新机制 | 未明确说明动物模型的具体类型和数量，临床前研究阶段尚未涉及人体试验 | 开发用于治疗皮肤色素沉着过度的新型纳米药物递送系统，并阐明其作用机制 | 黑色素细胞、皮肤免疫微环境 | 机器学习 | 皮肤色素沉着过度 | 单细胞转录组学、AI辅助计算筛选 | AI辅助计算筛选模型 | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2 | 2026-02-05 |
Apolipoprotein E knockout attenuates vascular graft fibrosis by reducing profibrotic macrophage formation through low-density lipoprotein receptor related protein 1
2026-Jun, Bioactive materials
IF:18.0Q1
DOI:10.1016/j.bioactmat.2026.01.029
PMID:41625498
|
研究论文 | 本研究揭示了载脂蛋白E（APOE）通过低密度脂蛋白受体相关蛋白1（LRP1）促进促纤维化巨噬细胞形成，进而通过分泌胰岛素样生长因子-1（IGF-1）介导血管移植物纤维化的机制 | 首次发现APOE在血管移植物纤维化中的关键作用，并阐明其通过LRP1调控促纤维化巨噬细胞形成及IGF-1分泌的新机制 | 研究主要基于动物模型，尚未在人体血管移植物中进行验证；AAV介导的APOE敲低治疗的长期安全性和有效性需进一步评估 | 探究血管移植物纤维化的分子机制并寻找潜在治疗靶点 | 小鼠主动脉移植物模型 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 3 | 2025-12-26 |
Insights from RNA sequencing techniques revealing the molecular mechanisms associated with diabetic retinopathy
2026-Jun, Journal of diabetes and metabolic disorders
IF:1.8Q4
DOI:10.1007/s40200-025-01796-1
PMID:41445706
|
综述 | 本文综述了RNA测序技术（包括bulk RNA-Seq和单细胞RNA测序）在揭示糖尿病视网膜病变分子机制中的应用 | 整合bulk RNA-Seq和scRNA-Seq研究，提出了从血管中心视角向生态系统中心视角的范式转变，并揭示了物种特异性转录模式和保守通路 | NA | 探讨RNA测序技术在理解糖尿病视网膜病变分子机制和识别潜在治疗靶点中的应用 | 糖尿病视网膜病变的分子机制、基因表达模式、细胞相互作用及潜在生物标志物 | 自然语言处理 | 糖尿病视网膜病变 | RNA测序（RNA-Seq），包括bulk RNA-Seq和单细胞RNA测序（scRNA-Seq） | NA | RNA测序数据 | NA | NA | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 4 | 2025-12-23 |
Pathway to precision: machine learning and bioinformatics in diabetes gene expression studies
2026-Jun, Journal of diabetes and metabolic disorders
IF:1.8Q4
DOI:10.1007/s40200-025-01814-2
PMID:41424950
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综述 | 本文综述了2020年至2024年间糖尿病基因表达研究中机器学习与生物信息学的应用现状与进展 | 系统性地将现有研究归纳为六个类别，并量化分析了最常用的数据采集技术、生物信息学方法和机器学习技术，同时指出了RNA-seq和单细胞RNA-seq等新技术在糖尿病研究中的应用不足 | 纳入文献仅限于2020-2024年发表的开放获取英文文章，可能遗漏更早或非英文的重要研究；且为综述性文章，未进行原始数据分析 | 总结糖尿病研究中生物信息学、基因表达分析和机器学习的最新进展，以促进糖尿病精准医疗的发展 | 糖尿病相关的基因表达数据、生物标志物及研究方法 | 生物信息学 | 糖尿病 | 微阵列、RNA-seq、单细胞RNA-seq | LASSO, PCA | 基因表达数据 | 基于96篇文献的综述 | NA | NA | NA | NA |