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当前共找到 1083 篇文献，本页显示第 181 - 200 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 181 | 2026-09-09 |
C1qa muscularis macrophages maintain enteric synaptic homeostasis to regulate gastrointestinal motility
2026-Jun-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.06.03.729640
PMID:42327058
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研究论文 | 本研究揭示了C1qa肌肉巨噬细胞通过补体依赖性突触重塑维持肠道神经突触稳态并调节胃肠运动的新机制 | 首次发现C1qa肌肉巨噬细胞在肠道神经突触稳态和胃肠运动中的先前未知作用，并证明其通过补体依赖机制持续调节成年肠道神经系统突触组织 | 摘要中未提及明确的局限性 | 探究肌肉巨噬细胞是否通过补体依赖性机制调节肠道神经突触组织和胃肠运动 | 肠道神经系统、肌肉巨噬细胞、肠神经突触 | 神经免疫学 | NA | 单细胞RNA测序、蛋白质组学、生理学检测、先进成像 | NA | 基因表达数据、蛋白质组数据、生理数据、图像数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 182 | 2026-09-09 |
Mitochondrial potential reflects T cell fitness and function during cancer immunotherapy
2026-Jun-07, Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
DOI:10.1093/jimmun/vkag120
PMID:42310166
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研究论文 | 本研究评估了肿瘤相关T细胞的线粒体膜电位作为免疫治疗反应指标的潜力，发现高MMP的CD8 T细胞与耗竭样转录状态及不良免疫治疗反应相关 | 首次将线粒体膜电位作为T细胞适应性和功能的指标，结合TCRβ和单细胞RNA测序，揭示高MMP的CD8 T细胞与耗竭状态及免疫治疗不良预后相关 | 研究样本量可能有限，且主要基于外周血和原发肿瘤的分析，未涵盖更广泛的免疫细胞类型或治疗后的动态变化 | 探究肿瘤相关T细胞的线粒体膜电位是否可作为预测癌症免疫治疗反应的生物标志物 | 非小细胞肺癌和透明细胞肾细胞癌患者的外周血单核细胞及原发肿瘤中的T细胞 | 数字病理学 | 肺癌、肾细胞癌 | TCRβ测序和单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据和TCR序列数据 | 非小细胞肺癌和透明细胞肾细胞癌患者的外周血单核细胞和原发肿瘤样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 183 | 2026-09-09 |
SECTOR: structural entropy-based learning of spatiotemporal organisation in spatial transcriptomics
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag367
PMID:42296338
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研究论文 | 介绍了SECTOR，一个基于结构熵的深度图学习框架，统一了空间转录组学中的空间域检测和伪时间推断 | 创新性地将可微结构熵目标应用于融合空间-表达图，并加入空间全变差正则化，以同时识别离散空间域和连续伪时间趋势，避免了传统方法模糊域边界的问题 | 未在文中明确提及局限性 | 开发一种联合恢复空间域和连续伪时间趋势的集成框架，以提高空间转录组学中空间域检测和伪时间推断的准确性 | 空间转录组数据，包括七个基准数据集及人类乳腺癌和小鼠嗅球案例研究 | 机器学习 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | 深度图学习 | 基因表达数据 | 七个基准数据集，外加人乳腺癌和小鼠嗅球样本 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 184 | 2026-09-09 |
CycleVI: isolating cell cycle variation with an interpretable deep generative model
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag372
PMID:42334940
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研究论文 | 提出CycleVI，一种可解释的深度生成模型，用于将单细胞RNA测序数据中细胞周期驱动的变异与其他信号分离 | 采用分区潜在表示和专用循环子空间，准确推断连续细胞周期阶段，并生成无细胞周期伪影的残差潜在空间 | 未在摘要中明确说明局限性 | 开发一种方法以隔离而非移除细胞周期相关变异，从而更好地分析增殖系统中的细胞异质性 | 单细胞RNA测序数据中的细胞周期进程与其他转录信号 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度生成模型 | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 185 | 2026-09-07 |
EFHD2 drives lactate-mediated DNA damage repair and immunosuppression via HMGB1 and HIF-1α to confer radioresistance in colorectal cancer
2026-Jun-23, Cell death & disease
IF:8.1Q1
DOI:10.1038/s41419-026-09031-2
PMID:42336814
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研究论文 | 该研究揭示了EFHD2通过乳酸介导的DNA损伤修复和免疫抑制促进结直肠癌放疗抵抗的机制，并提出靶向EFHD2轴可恢复抗肿瘤免疫并改善治疗效果 | 首次阐明EFHD2的K9乳酸化修饰在DNA修复中的关键作用，并整合多组学数据与空间转录组学揭示其重塑肿瘤免疫微环境的机制 | 研究主要基于细胞模型和小鼠实验，患者样本数量有限，且未深入探讨EFHD2在其他癌症类型中的普适性 | 探索结直肠癌放疗抵抗的分子机制，特别是EFHD2在乳酸代谢、DNA修复和免疫抑制中的作用 | 放疗抵抗的结直肠癌细胞模型、免疫缺陷和免疫健全小鼠、患者来源的直肠癌样本 | 癌症生物学、免疫学、转录组学 | 结直肠癌 | RNA测序、蛋白质组学、乳酸化蛋白质组学、空间转录组学、单细胞RNA测序、免疫共沉淀、分子对接、多重免疫荧光、流式细胞术 | 细胞模型和小鼠模型 | 转录组数据、蛋白质组数据、单细胞和空间转录组数据、免疫组化数据 | 不适用（未提供具体数量） | NA | RNA测序、蛋白质组学、乳酸化蛋白质组学、空间转录组学、单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 186 | 2026-09-07 |
Multi-omics integration and clinical validation identify CKAP2 as a diagnostic biomarker for bladder cancer
2026-Jun-23, World journal of surgical oncology
IF:2.5Q1
DOI:10.1186/s12957-026-04464-7
PMID:42337544
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研究论文 | 通过多组学整合与临床验证，确定CKAP2作为膀胱癌的诊断生物标志物 | 采用多组学整合结合孟德尔随机化因果推断和独立临床队列验证，全面评估CKAP2的诊断价值及其在肿瘤微环境中的作用 | 摘要未提及局限性 | 利用多组学方法整合临床验证，识别并严格验证CKAP2作为膀胱癌的重要诊断生物标志物 | 膀胱癌组织样本，包括127个组织样本（50对匹配的肿瘤和邻近正常组织、21个独立肿瘤组织和6个独立邻近正常组织） | 机器学习 | 膀胱癌 | 多组学整合分析，差异表达分析，机器学习，孟德尔随机化，单细胞RNA测序 | 机器学习模型，逻辑回归模型 | 基因表达数据，单细胞RNA测序数据，临床组织样本数据 | 127个组织样本，包括50对匹配的肿瘤和邻近正常组织、21个独立肿瘤组织和6个独立邻近正常组织；单细胞RNA测序数据 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 187 | 2026-09-07 |
PD-L1-targeted OMV priming licenses myeloid co-stimulation and chemokine circuits to potentiate CAR-T therapy in advanced-stage solid tumors
2026-Jun-23, Journal of nanobiotechnology
IF:10.6Q1
DOI:10.1186/s12951-026-04722-6
PMID:42337606
|
研究论文 | 本研究开发了靶向PD-L1的细菌外膜囊泡（OMV）作为预刺激平台，通过重塑骨髓细胞区室和增强肿瘤内共刺激，提高晚期实体瘤中CAR-T细胞的疗效 | 首次将PD-L1靶向的OMV用于CAR-T治疗的预刺激，通过促进树突状细胞成熟和巨噬细胞促炎极化，增强CAR-T细胞的募集和功能，并支持剂量降低的CAR-T治疗 | 摘要未提及研究的局限性 | 开发一种系统性预刺激策略，以克服实体瘤中CAR-T细胞治疗的免疫抑制微环境限制 | 细菌外膜囊泡、CAR-T细胞、树突状细胞、巨噬细胞、肿瘤微环境 | 机器学习 | 实体瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3' |
| 188 | 2026-09-07 |
Deciphering mitotic catastrophe-associated transcriptomic patterns in renal cell carcinoma: prognostic significance and immunotherapy-related associations
2026-Jun-22, Biology direct
IF:5.7Q1
DOI:10.1186/s13062-026-00863-8
PMID:42332836
|
研究论文 | 本研究结合多组学、临床和影像数据，构建基于有丝分裂灾难相关基因的肾细胞癌预后模型，并鉴定CCNF作为肿瘤进展和免疫微环境的关键调节因子 | 首次将有丝分裂灾难相关基因与肾细胞癌预后及免疫治疗反应关联，并利用单细胞RNA测序和体内外实验验证CCNF的功能 | 免疫治疗队列中CCNF相关结果的验证仍需进一步研究 | 探讨有丝分裂灾难相关基因在肾细胞癌中的预后意义及与免疫治疗的关联 | 肾细胞癌患者及细胞系、小鼠异种移植模型 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 多组学分析、单细胞RNA测序、体外实验、小鼠异种移植 | CoxBoost、随机生存森林 | 转录组、临床数据、影像数据、单细胞RNA测序数据 | TCGA及多个外部队列的肾细胞癌患者样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 189 | 2026-09-07 |
Single-cell RNA sequencing in ovarian cancer: decoding the tumor microenvironment for personalized therapy
2026-Jun-22, Journal of ovarian research
IF:3.8Q1
DOI:10.1186/s13048-026-02132-8
PMID:42332817
|
综述 | 本文综述了单细胞RNA测序在卵巢癌研究中的应用，重点解析肿瘤微环境以促进个性化治疗。 | 强调了scRNA-seq与空间转录组学、多组学平台及人工智能的整合，以增强细胞复杂性解析和患者分层 | 面临特定细胞类型代表性不足、技术变异性和高成本等挑战 | 探讨单细胞技术在卵巢癌中解码肿瘤微环境生物学，并推动临床转化和个性化治疗策略 | 卵巢癌肿瘤微环境中的免疫、基质、内皮和细胞外基质成分 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 190 | 2026-09-07 |
Dissecting T-cell exhaustion heterogeneity and immune ecosystem dynamics in colorectal cancer through multi-omics machine learning
2026-Jun-19, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-16343-1
PMID:42321664
|
研究论文 | 本研究通过多组学机器学习解析结直肠癌中T细胞耗竭的异质性和免疫生态系统动态，构建了TEX评分模型并进行了实验验证。 | 整合单细胞RNA测序和批量转录组数据，利用hdWGCNA和十种机器学习算法识别CD8⁺ T细胞耗竭核心基因，并构建了多变量Cox-based TEX评分模型，创新性地揭示了TEX的连续状态和空间分布特征。 | 研究主要基于转录组数据，缺乏蛋白质水平或表观遗传层面的验证，且临床样本量可能有限，需进一步在更大规模队列中验证模型的普适性。 | 阐明T细胞耗竭在结直肠癌免疫治疗抵抗中的作用，并提供患者分层和治疗决策的临床可操作框架。 | 结直肠癌患者肿瘤微环境中的CD8⁺ T细胞及其耗竭状态。 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序、批量转录组测序、RT-qPCR、Western blot、多重免疫荧光 | 机器学习模型（十种算法）、Cox回归模型 | 基因表达数据、临床组织样本数据 | 未提供具体样本量。 | NA | 单细胞RNA测序、批量RNA测序 | NA | NA |
| 191 | 2026-09-07 |
Hypoxia and lactate metabolism-related gene COL5A3 promotes triple negative breast cancer progression via DDR1/FAK/PI3K/AKT pathway
2026-Jun-17, Biology direct
IF:5.7Q1
DOI:10.1186/s13062-026-00872-7
PMID:42310796
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研究论文 | 本研究通过生物信息学分析和实验验证，构建了基于缺氧和乳酸代谢相关基因的预后模型，并发现核心基因COL5A3通过DDR1/FAK/PI3K/AKT通路促进三阴性乳腺癌进展 | 首次建立基于缺氧和乳酸代谢相关基因的TNBC预后预测模型，并揭示COL5A3通过DDR1/FAK/PI3K/AKT通路促进肿瘤进展的新机制 | 研究主要依赖数据库和体外实验，缺乏体内实验验证；COL5A3在TNBC中的具体生物学机制仍需进一步探索 | 构建缺氧和乳酸代谢相关基因的预后模型，并探讨核心基因COL5A3在TNBC进展中的作用和机制 | 三阴性乳腺癌（TNBC）患者 | 机器学习 | 三阴性乳腺癌 | 单细胞转录组测序, RNA-seq | LASSO, Cox回归模型 | 基因表达数据, 临床数据, 单细胞转录组数据 | 基于公共数据库的患者数据（具体样本量未提及） | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | 使用Seurat处理单细胞转录组数据，Monocle2、CellChat和ssGSEA进行分析 |
| 192 | 2026-09-07 |
Region-Resolved Integrative Multi-Omic Characterization Reveals Diverse Tumor and Microenvironment Features of Pituitary Neuroendocrine Tumors
2026-06, Molecular & cellular proteomics : MCP
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.mcpro.2026.101583
PMID:42119924
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研究论文 | 通过整合蛋白质组学、代谢组学和单细胞转录组学，首次对垂体神经内分泌肿瘤的海绵窦区和鞍区进行区域分辨的多组学表征，揭示肿瘤和微环境的差异性特征 | 首次将蛋白质组学、代谢组学和单细胞转录组学结合，对垂体神经内分泌肿瘤的不同区域（海绵窦和鞍区）进行整合分析，发现海绵窦肿瘤通过IGF1-IGF1R-MAPK1轴增强细胞增殖、脯氨酸刺激成纤维细胞产生胶原纤维等新机制 | 未涉及 | 揭示垂体神经内分泌肿瘤区域差异及其侵袭性行为的分子机制，为区域靶向治疗提供新靶点 | 垂体神经内分泌肿瘤的海绵窦区和鞍区肿瘤样本 | 多组学整合分析 | 垂体神经内分泌肿瘤 | 蛋白质组学、代谢组学、单细胞转录组学 | 未涉及 | 蛋白质组、代谢组和单细胞转录组数据 | 未提供具体数量 | 未提及 | 单细胞转录组学、蛋白质组学、代谢组学 | 未提及 | 未提供具体配置信息 |
| 193 | 2026-09-05 |
Malignant epithelial states drive immune dysfunction in ampulla of Vater carcinoma
2026-Jun-29, Biomarker research
IF:9.5Q1
DOI:10.1186/s40364-026-00961-9
PMID:42374559
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研究论文 | 对壶腹癌进行了单细胞转录组图谱构建，识别出四种恶性上皮亚型及其与免疫微环境的相互作用 | 首次构建壶腹癌的单细胞转录组图谱，发现与不良预后相关的PB-KRAS干细胞样免疫抑制亚型及其与GZMK+ CD8+ T细胞和SPP1+巨噬细胞的关联 | 样本量较小（仅8个原发肿瘤和4个正常组织），空间转录组验证有限 | 构建壶腹癌的单细胞转录组图谱，明确上皮亚型及其与肿瘤微环境的相互作用 | 壶腹癌患者的原发肿瘤和匹配的正常组织 | 单细胞转录组学 | 壶腹癌 | 单细胞RNA测序，空间转录组学，去卷积分析 | NA | 单细胞转录组数据、空间转录组数据、批量RNA测序数据 | 8个原发壶腹癌肿瘤和4个匹配正常组织，以及62个独立壶腹癌患者的批量转录组数据 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 194 | 2026-09-05 |
Tumor microbial burden drives immune responses through regulation of Interferon signaling
2026-Jun-26, Cancer discovery
IF:29.7Q1
DOI:10.1158/2159-8290.CD-24-1908
PMID:42360233
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研究论文 | 研究肿瘤内微生物负荷如何通过干扰素信号通路调节免疫应答，进而影响肿瘤治疗反应 | 揭示肿瘤内微生物负荷与干扰素信号之间的动态相互作用，并发现其在决定免疫治疗反应中的关键作用；通过单细胞测序和体内模型提供了机制证据 | 未提及具体局限性 | 探究肿瘤内微生物负荷对免疫信号通路（特别是干扰素信号）的调控及其在肿瘤治疗中的作用 | 结直肠癌（CRC）、胃癌（STAD）以及其他癌症类型的肿瘤样本，以及直肠错配修复缺陷（MMRd）肿瘤患者和同源小鼠肿瘤模型 | 肿瘤免疫学、微生物组学、基因组学 | 结直肠癌、胃癌 | 单细胞RNA测序、同源小鼠模型、基因编辑（ADAR1缺失） | 单细胞测序分析、同源小鼠肿瘤模型 | 基因表达数据、小鼠实验数据 | 涉及多种癌症类型，具体数量未知；包括直肠MMRd队列（100%缓解）和同源小鼠模型 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 未提供具体配置细节 |
| 195 | 2026-09-05 |
Spatial transcriptomics reveals compartment-specific cytotoxic T cell crosstalk with AT2 and goblet cells in advanced COPD
2026-Jun-25, Biomarker research
IF:9.5Q1
DOI:10.1186/s40364-026-00960-w
PMID:42351239
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学技术揭示了晚期慢性阻塞性肺病（COPD）中不同肺部解剖区域的细胞组成和免疫-结构细胞间的特定相互作用，特别是细胞毒性T细胞与AT2细胞和杯状细胞的串扰。 | 首次应用10X Visium空间转录组学对晚期COPD肺组织进行高分辨率空间分析，识别出区域特异性的免疫微环境和细胞互作网络，并提出了细胞毒性T细胞在组织重塑中的潜在角色。 | 样本量可能有限，未详细说明；验证依赖于体外共培养和公开数据集，可能不完全反映体内复杂环境；功能验证尚未完全证实细胞毒性T细胞在COPD发病机制中的直接作用。 | 通过空间转录组学绘制健康和晚期COPD肺部的细胞组织结构，并探究不同区域免疫细胞与结构细胞间的通信变化。 | 健康肺组织和晚期COPD肺组织样本。 | 空间转录组学 | 慢性阻塞性肺病（COPD） | 空间转录组学、流式细胞术、多重免疫荧光、公开GeoMx Nanostring数据、单细胞RNA测序数据及体外共培养实验 | 非负矩阵分解（NMF） | 空间转录组数据、流式细胞术数据、免疫荧光图像、单细胞RNA测序数据、体外实验数据 | NA（标题和摘要未提供具体样本数量） | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 10X Visium空间转录组学平台 |
| 196 | 2026-09-05 |
Immune subtyping of colorectal adenoma identifies a subtype with activated adaptive immunity ahead of progressing to cancer
2026-Jun-22, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-026-05492-1
PMID:42329305
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研究论文 | 该文章通过免疫亚型分类，识别出一种具有激活适应性免疫的大肠腺瘤亚型，并探讨其与癌症进展的关系 | 首次对大肠腺瘤进行基于免疫基因的亚型分类，并结合单细胞转录组数据发现TIGIT激活和CD8 T细胞耗竭在肿瘤前病变中早期出现 | 研究为回顾性分析，且样本量可能有限，需要更大规模的前瞻性研究验证免疫亚型的临床应用 | 通过免疫亚型分类表征大肠腺瘤的免疫特征，并评估其与癌症进展、基因表达特征和功能通路的关系 | 多个队列的大肠腺瘤样本的转录组数据，以及单细胞转录组数据 | 数字病理学 | 大肠腺瘤 | 转录组测序和单细胞转录组测序 | 非负矩阵分解 | 基因表达数据和单细胞转录组数据 | 多个队列的腺瘤样本，具体数量未给出 | NA | bulk RNA-seq，单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 197 | 2026-09-05 |
Integrated bulk and single-cell RNA sequencing reveals a prognostic neuro-mimicry signature in papillary thyroid carcinoma
2026-Jun-22, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-026-05278-5
PMID:42329337
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研究论文 | 本研究通过整合批量与单细胞RNA测序数据，揭示了甲状腺乳头状癌中一种预测预后的神经模拟特征 | 首次在甲状腺乳头状癌中鉴定出恶性细胞内在的神经模拟基因签名，并通过单细胞数据验证其细胞来源 | 研究结果仍需实验验证，且基于公开数据集，可能受限于数据异质性 | 探讨甲状腺乳头状癌中离子通道基因的神经模拟作用及其临床意义，并构建预后预测模型 | 甲状腺乳头状癌患者肿瘤组织中的恶性细胞及免疫细胞 | 机器学习和单细胞转录组学 | 甲状腺乳头状癌 | RNA-seq, 单细胞RNA测序, LASSO逻辑回归 | LASSO逻辑回归模型 | 转录组数据和单细胞测序数据 | TCGA队列中521例患者及GSE184362数据集中7个整合肿瘤样本（共65,744个细胞） | NA | 批量RNA测序, 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 198 | 2026-09-05 |
CAGNet: a structure-aware clustering-alternated graph network for cell-cell interaction inference in spatial transcriptomics
2026-Jun-22, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-026-06534-9
PMID:42332551
|
研究论文 | 提出CAGNet，一种用于空间转录组数据中细胞-细胞相互作用推断的结构感知聚类交替图网络。 | 引入交替优化机制，在表示学习和聚类之间建立闭环，避免静态聚类或固定邻接结构的限制。 | 未在更多样化的数据集上验证，可能受限于空间转录组数据的特定特性。 | 从空间转录组数据中准确推断细胞-细胞相互作用，并识别具有生物学意义的空间组织。 | 三组10x Genomics Visium空间转录组数据集。 | 机器学习 | 不适用 | 空间转录组学 | 图注意力网络 | 空间基因表达数据 | 三组10x Genomics Visium数据集 | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 10x Genomics Visium平台 |
| 199 | 2026-09-05 |
Integrating MRI radiomics and transcriptomics to predict IDH mutation status and prognosis in glioma
2026-Jun-21, Cancer cell international
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s12935-026-04384-2
PMID:42324558
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研究论文 | 本研究结合MRI放射组学特征和转录组学数据，预测胶质瘤的IDH突变状态和预后，并分析放射组学特征与关键IDH突变基因之间的相关性 | 首次将MRI放射组学特征与单细胞和空间转录组学数据整合，以预测IDH突变状态和预后，并揭示关键基因在特定细胞亚群中的表达 | 样本量相对较小，且放射组学特征的提取依赖于手动分割，可能影响模型的稳定性和泛化性 | 探索基于MRI的放射组学特征和关键IDH突变基因在预测胶质瘤IDH突变状态和预后中的价值 | 胶质瘤患者及其MRI影像数据和RNA-seq数据 | 医学影像分析, 数字病理学 | 胶质瘤 | RNA-seq, MRI成像, 蛋白质印迹, 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | LASSO回归, Cox回归模型 | 影像（MRI）, 转录组数据, 蛋白质表达 | 训练和验证集共61例（来自TCIA），外部验证集66例 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | 10x Chromium | 单细胞RNA测序和空间转录组学平台用于关键基因的细胞定位分析 |
| 200 | 2026-09-05 |
EMD-HVG: a normalization-independent method for highly variable gene selection based on Earth mover's distance
2026-Jun-20, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-026-06527-8
PMID:42323546
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研究论文 | 提出了一种基于推土机距离的无归一化高变基因选择方法EMD-HVG，用于单细胞RNA测序和空间转录组数据，以提高HVG识别的稳健性和下游聚类质量。 | 首次将推土机距离应用于高变基因选择，开发了无归一化、非参数的方法，避免了传统归一化可能掩盖真实生物变异的问题。 | 摘要未提及方法在极端稀疏数据或超高维数据上的计算效率，也未讨论其对批次效应的敏感性。 | 开发一种不依赖归一化和分布假设的稳健高变基因识别方法，适用于单细胞和空间转录组数据。 | 高变基因识别方法及其在单细胞RNA测序和空间转录组数据中的应用。 | 机器学习 | NA | scRNA-seq, 空间转录组学 | 推土机距离模型（非参数） | 基因表达数据（单细胞和空间） | 30个评估场景，基于真实和模拟数据集 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |