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当前共找到 2 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 | 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 |
| 2 | 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
|
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 |