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当前共找到 814 篇文献，本页显示第 481 - 500 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 481 | 2026-07-27 |
Tumor and Stromal Sphingolipid Imbalance Are Associated with T Cell Tissue Residency in Glioblastoma
2026-Jul-06, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers18132168
PMID:42449710
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研究论文 | 分析肿瘤和基质鞘脂失衡与胶质母细胞瘤中T细胞组织驻留的关联 | 首次揭示基质鞘氨醇-1-磷酸（S1P）代谢失调与胶质母细胞瘤中T细胞组织驻留的转录组关联 | 转录组关联分析未直接测量S1P代谢物水平或信号活性，需功能和脂质组学验证 | 探究肿瘤或基质细胞中S1P信号改变是否与胶质母细胞瘤中T细胞驻留相关 | 人类胶质瘤、小鼠CT2A胶质母细胞瘤和人类黑色素瘤肿瘤浸润淋巴细胞 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 五个单细胞RNA测序队列（含三个人类胶质瘤数据集、一个小鼠CT2A胶质母细胞瘤队列和一个黑色素瘤TIL队列） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 482 | 2026-07-27 |
Loss of Neuropeptide Y Signaling Accompanies the Neural-to-Mesenchymal Transcriptional Transition in Glioblastoma: A Multi-Scale Transcriptomic Analysis
2026-Jul-06, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms27136068
PMID:42450334
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研究论文 | 通过多尺度转录组分析揭示神经肽Y信号丢失伴随胶质母细胞瘤中神经-间质转录转变 | 首次整合多尺度转录组数据（包括批量RNA-seq、单细胞RNA-seq和空间转录组学），系统解析神经肽Y信号在胶质母细胞瘤中的丢失及其与缺氧驱动的间质转变的关联 | 空间分析显示NPY与缺氧信号之间全局空间交叉相关性不显著，且患者间异质性大 | 探究神经肽Y信号在胶质母细胞瘤中的作用及其与肿瘤进展的关系 | IDH野生型胶质母细胞瘤和低级别胶质瘤手术切除组织、正常皮质组织、胶质母细胞瘤及非肿瘤脑标本 | 数字病理学 | 胶质母细胞瘤 | 批量RNA-seq、单细胞RNA-seq、空间转录组学 | NA | 转录组数据（批量、单细胞、空间） | TCGA: 169例IDH野生型GBM和510例低级别胶质瘤；GTEx: 207例正常皮质组织；GEO验证队列：GSE4290, GSE50161, GSE131928（约20,426个细胞来自28例患者）, GSE194329（5例患者的10X Visium空间转录组） | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 10x Visium空间转录组（5例患者） |
| 483 | 2026-07-27 |
Single-cell spatial landscape of aggrephagy activity stratifies hepatocellular carcinoma neutrophils and delivers a 5-gene diagnostic panel for patient stratification
2026-Jul-04, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102893
PMID:42401103
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research paper | 本研究整合单细胞RNA测序、空间转录组学和批量数据集，揭示聚集自噬活性在肝细胞癌中性粒细胞中的异质性，并构建了一个5基因诊断面板用于患者分层 | 首次在单细胞水平系统描绘肝细胞癌中聚集自噬活性对中性粒细胞异质性的塑造作用，并通过整合空间转录组学和机器学习分析，鉴定出以LIMK2为核心的5基因诊断面板，该面板在多个批量数据集中表现出稳健性能 | 研究主要基于公开数据集和体外功能验证，缺乏大规模前瞻性临床队列验证，且聚集自噬活性的量化依赖于UCell评分方法，可能存在计算偏差 | 探明聚集自噬活性在肝细胞癌肿瘤微环境中如何影响中性粒细胞异质性和肿瘤进展，并开发可用于患者分层的诊断标志物 | 肝细胞癌肿瘤组织及癌旁组织中的中性粒细胞亚群 | machine learning, digital pathology | liver cancer | scRNA-seq, spatial transcriptomics, bulk RNA-seq, machine learning-based feature selection, in vitro functional validation | NA | gene expression data, spatial transcriptomics data | 包含183,671个细胞的scRNA-seq数据、空间转录组学数据及TCGA、GSE39791批量数据集；其中中性粒细胞12,547个 | NA | single-cell RNA-seq, spatial transcriptomics, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 484 | 2026-07-27 |
Multi-omics integration identifies macrophage senescence driven by the RUNX1-P53 axis as a key mechanism in diabetic foot ulcer
2026-Jul-04, Functional & integrative genomics
IF:3.9Q1
DOI:10.1007/s10142-026-01946-5
PMID:42399485
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研究论文 | 多组学整合分析揭示RUNX1-P53轴驱动的巨噬细胞衰老是糖尿病足溃疡的关键机制 | 首次构建整合衰老相关GWAS信号与DFU特异性转录特征的巨噬细胞衰老评分（MSS），并发现RUNX1-P53乙酰化轴驱动巨噬细胞衰老及其在DFU中的核心作用 | 功能验证仅局限于高糖刺激的人巨噬细胞体外实验，缺乏体内动物模型验证 | 阐明糖尿病足溃疡微环境中特定细胞衰老的调控机制及病理意义 | 人类糖尿病足溃疡组织和正常对照组织中的巨噬细胞 | 多组学分析 | 糖尿病足溃疡 | 批量RNA-seq、单细胞RNA-seq、GWAS整合分析、机器学习 | 机器学习模型（具体类型未明确说明） | 转录组数据 | NA（未明确说明样本数量） | NA（未明确说明平台公司） | 单细胞RNA测序、批量RNA测序 | NA（未明确说明具体平台产品） | NA |
| 485 | 2026-07-27 |
A 3D amphioxus brain atlas illuminates the blueprint of the ancestral chordate brain and highlights unique vertebrate innovations
2026-Jul-03, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.aee5076
PMID:42397914
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研究论文 | 通过单核RNA测序与空间转录组学结合，构建了头索动物文昌鱼中枢神经系统的三维细胞图谱，揭示了脊索动物大脑的基本蓝图与脊椎动物特有的创新 | 首次构建了文昌鱼中枢神经系统的三维细胞图谱，挑战了传统观点，识别出类似脊椎动物丘脑间区和中脑-后脑边界的细胞簇，并发现端脑是脊椎动物特有的创新 | NA | 重构脊索动物大脑架构的细胞和分子起源，并揭示脊椎动物特有的创新 | 文昌鱼中枢神经系统 | 数字病理学 | NA | 单核RNA测序，空间转录组学 | NA | 空间转录组数据，单核RNA测序数据 | NA | 10x Genomics | 单核RNA测序，空间转录组学 | 10x Chromium | NA |
| 486 | 2026-07-27 |
Single-cell transcriptomic analysis reveals tumor-immune determinants of lymph node colonization and progression in thyroid cancer
2026-Jul-03, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.aea4727
PMID:42397917
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研究论文 | 通过单细胞转录组分析揭示甲状腺癌淋巴结转移过程中肿瘤与免疫的相互作用 | 首次在单细胞水平上比较原发甲状腺肿瘤与配对转移淋巴结的免疫微环境变化 | NA | 阐明甲状腺癌淋巴结转移的决定因素 | 甲状腺癌患者原发肿瘤和配对转移淋巴结中的肿瘤浸润白细胞 | 机器学习 | 甲状腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 487 | 2026-07-27 |
Pinocembrin Alleviates Gingival Fibroblast Senescence in a Mouse Model of Periodontitis Via CYP1B1 Downregulation
2026-Jul-03, International dental journal
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.identj.2026.109720
PMID:42398446
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研究论文 | 该研究通过整合人类牙龈单细胞RNA测序数据集，分析牙周炎期间牙龈组织的细胞衰老变化，发现CYP1B1通过抑制脂肪酸代谢驱动牙龈成纤维细胞衰老，并证实pinocembrin通过下调CYP1B1缓解小鼠实验性牙周炎 | 首次发现CYP1B1通过抑制脂肪酸代谢驱动牙龈成纤维细胞衰老，并鉴定pinocembrin作为潜在治疗药物 | 研究主要基于小鼠模型和体外实验，临床转化尚需进一步验证 | 表征牙周炎中衰老细胞的异质性功能，阐明牙龈成纤维细胞衰老的分子机制，评估细胞衰老作为治疗靶点的潜力 | 人类和小鼠牙周炎组织中的牙龈成纤维细胞 | 数字病理学 | 牙周炎 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 人类牙龈单细胞RNA测序数据集及实验性牙周炎小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 488 | 2026-07-27 |
Circumventing Ewing sarcoma tumor microenvironment resistance by IL1RAP CAR-modified TGFβ1-imprinted natural killer cells in combination with IL-15 agonist and anti-GD2 antibody
2026-Jul-03, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2025-014633
PMID:42398968
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研究论文 | 通过联合IL1RAP CAR修饰的TGFβ1印记自然杀伤细胞、IL-15激动剂和抗GD2抗体，克服尤文肉瘤肿瘤微环境的耐药性 | 首次提出将抗IL1RAP嵌合抗原受体自然杀伤细胞与TGFβ1印记、IL-15激动剂和抗GD2抗体三联疗法结合，系统克服尤文肉瘤肿瘤微环境介导的免疫抑制 | 研究基于临床前模型，尚需进一步临床试验验证安全性和有效性；三重组合疗法的长期毒性和免疫逃逸机制需深入探索 | 开发针对转移性/复发/难治性尤文肉瘤的联合免疫治疗新策略 | 尤文肉瘤细胞系和异种移植小鼠模型 | 数字病理学 | 尤文肉瘤 | 单细胞RNA测序、质谱流式细胞术 | NA | 单细胞转录组数据、质谱流式数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 489 | 2026-07-27 |
Pilot spatial transcriptomics of dental pulpitis suggests immune-fibroblast profiling linked to reversibility
2026-Jul-03, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-08520-4
PMID:42399991
|
研究论文 | 利用空间转录组学分析牙髓炎的分子异质性，发现免疫-成纤维细胞特征与牙髓炎可逆性相关 | 首次在空间水平上探索临床诊断可逆与不可逆牙髓炎的转录组异质性，并识别出与可逆分子表型相关的候选免疫-成纤维细胞标志物 | 样本量较小（n=4），为假设生成性初步研究，结论需在大队列中验证 | 探索健康牙髓及临床诊断可逆与不可逆牙髓炎样本的空间转录组异质性，并确定与可逆或不可逆分子表型相关的候选免疫-成纤维细胞特征 | 人牙髓组织（健康、可逆牙髓炎、不可逆牙髓炎） | 数字病理学 | 牙科疾病 | 空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | 4个人牙髓组织样本 | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | Visium-CytAssist-V2 |
| 490 | 2026-07-27 |
scGenoByte: a GenoByte embedding transformer with biological priors for cell type annotation
2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag369
PMID:42407121
|
研究论文 | 提出scGenoByte框架，通过结合生物先验的全基因组建模改进单细胞RNA测序中的细胞注释 | 通过设计基于蛋白质-蛋白质相互作用网络和基因旁系同源网络的GenoBytes生物相干单元，实现全基因组建模，并整合蛋白质表示和通路活性预测辅助任务 | 未明确提及局限性 | 改善单细胞RNA测序中的细胞类型注释和细胞表示学习 | 单细胞RNA测序数据中的细胞 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | Transformer | 基因表达数据 | 八个数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 491 | 2026-07-27 |
scImmuneCo: a compendium of cell-type-specific functional modules for decoding immune responses from single-cell RNA-seq data
2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag366
PMID:42411821
|
研究论文 | 提出scImmuneCo，一个基于单细胞RNA测序数据的免疫细胞特异性共表达模块资源库，用于解码免疫反应 | 利用修改后的图框架从大规模单细胞RNA测序数据中构建细胞类型特异性共表达模块，揭示传统通路注释无法捕获的细胞特异性和机制异质性 | 主要依赖单细胞RNA测序数据，可能受限于数据质量和细胞类型覆盖的完整性 | 开发一个可扩展且可解释的框架，用于以细胞分辨率解析免疫机制和识别与疾病相关的转录程序 | 17种免疫条件下的178万个细胞，涵盖7种主要免疫细胞类型 | 机器学习 | 免疫相关疾病 | 单细胞RNA测序 | 基于图的共表达网络模型 | 基因表达数据 | 178万个免疫细胞，来自17种免疫条件 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 492 | 2026-07-27 |
scDifformer: diffusion-based post-training for virtual cell modeling across large-scale single-cell data
2026-Jul-03, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkag706
PMID:42444608
|
研究论文 | 提出scDifformer模型，结合变压器与扩散模型，用于大规模单细胞数据的虚拟细胞建模 | 采用三阶段设计（掩码语言模型预训练、扩散驱动后训练、下游微调），直接增强模型降噪和跨研究泛化能力 | 未明确说明局限性 | 解决单细胞数据中实验特测噪声和生物异质性对虚拟细胞建模的挑战 | 七种组织及多个独立研究的单细胞转录组数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学、图神经网络 | Transformer、扩散模型、图神经网络 | 单细胞转录组数据、空间转录组数据 | 七种组织及多个独立研究数据集 | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | NA |
| 493 | 2026-07-27 |
Addressing multiple facets of ligand-receptor network inference including single-cell proteomics
2026-Jul-03, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkag690
PMID:42444609
|
研究论文 | 扩展了SingleCellSignalR Bioconductor包，提供一个集成框架，结合多种评分策略和可调节的分析深度，解决配体-受体网络推断中的多方面问题 | 首次在单细胞分辨率下直接比较配体-受体相互作用推断在单细胞蛋白质组学和转录组学两种互补模式上的表现 | 未详细说明具体性能指标和比较基准，可能受限于特定数据集和实验设计 | 解决配体-受体相互作用推断工具在不同数据集间性能差异大的挑战 | 配体-受体相互作用网络推断方法以及单细胞数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序、单细胞蛋白质组学 | NA | 单细胞转录组数据、单细胞蛋白质组数据 | 两个单细胞转录组数据集和一个配对单细胞蛋白质组与转录组数据集 | NA | 单细胞RNA测序、单细胞蛋白质组学 | NA | NA |
| 494 | 2026-07-25 |
Expression of Concern: Advances and challenges in single-cell RNA sequencing data analysis: a comprehensive review
2026-07-03, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag433
PMID:42490141
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 495 | 2026-07-27 |
Neoadjuvant tislelizumab (anti-PD-1 antibody) plus chemotherapy in patients with advanced epithelial ovarian cancer: the exploratory NAIVE trial
2026-Jul-03, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-026-02746-w
PMID:42399240
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研究论文 | 探索新辅助替雷利珠单抗联合化疗在晚期上皮性卵巢癌患者中的疗效与免疫调节机制 | 首次前瞻性评估新辅助免疫化疗在上皮性卵巢癌中的临床疗效，并利用单细胞RNA测序和CyTOF技术揭示CXCL13Th1-GC B细胞-三级淋巴结构（TLS）轴作为潜在生物标志物和治疗驱动因子 | 样本量较小（25例），且1年无进展生存率差异未达到统计学显著性（P=0.127），需更大规模研究验证 | 评估新辅助免疫化疗与单纯化疗在上皮性卵巢癌中的疗效差异及其免疫机制 | FIGO IIIC-IV期上皮性卵巢癌患者 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 单细胞RNA测序, CyTOF | NA | 基因表达数据, 图像 | 25例患者 | 10x Genomics, Fluidigm | 单细胞RNA测序, 质谱流式细胞术 | 10x Chromium, CyTOF | 10x Chromium单细胞3'试剂盒，CyTOF质谱流式细胞系统 |
| 496 | 2026-07-27 |
Deep learning models for cell cycle phase prediction from single-cell RNA sequencing data
2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag342
PMID:42437449
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研究论文 | 评估传统机器学习与深度学习方法从单细胞RNA测序数据预测细胞周期阶段的表现 | 首次系统比较深度学习模型（DNN、CNN、混合模型、集成模型）与传统机器学习在单细胞RNA测序数据细胞周期预测中的跨数据集泛化能力，并通过SHAP分析验证特征与细胞周期基因集的关联 | 模型在跨物种小鼠胚胎干细胞基准上准确率较低（56.9%），且细胞周期标记物回收率低的样本训练效果较差 | 开发并评估用于从单细胞RNA测序数据预测细胞周期阶段的深度学习模型 | 人类白血病细胞系（REH）、外周血单核细胞（PBMC）、人类多能干细胞及其分化衍生物、小鼠胚胎脑细胞、小鼠造血干细胞和祖细胞 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | DNN3、DNN5、CNN、混合模型、集成模型、AdaBoost、随机森林、LightGBM | 基因表达数据 | 训练数据包含多种生物背景的单细胞基因表达数据集（如REH细胞系、PBMC等），独立验证集包括人类胚胎干细胞（247个细胞）、人骨肉瘤细胞（1152个细胞）和小鼠胚胎干细胞（288个细胞） | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium Single Cell 3'（用于PBMC数据） |
| 497 | 2026-07-27 |
Multi-task spatial distillation reveals cell-type-resolved programmed cell death landscapes in the human kidney
2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag362
PMID:42447337
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研究论文 | 提出了CoDeST，一种多任务空间推断框架，用于从空间转录组数据中联合推断细胞类型组成和程序性细胞死亡程序活动 | CoDeST采用三阶段伪到真训练策略，结合自监督预训练、监督解卷积和师生蒸馏，实现从伪点向真实空间组织的迁移，同时引入置信度加权的AUCell/ssGSEA监督和边界保留空间正则化 | 尚需进一步验证在更广泛的组织类型和疾病场景中的泛化能力 | 从空间转录组数据中联合推断细胞类型组成和程序性细胞死亡程序活动 | 人肾脏组织 | 机器学习 | 肾脏疾病 | 空间转录组学 | CNN, LSTM, GAN | 图像， 文本 | NA | NA | 空间转录组学 | Visium HD | Visium HD衍生的基准数据 |
| 498 | 2026-07-27 |
Variational sparse Gaussian-process method for detecting spatially variable genes and cellular interactions in spatial transcriptomics
2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag371
PMID:42447338
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研究论文 | 提出一种变分推断辅助的稀疏高斯过程（VISGP）框架，用于从空间转录组数据中识别空间可变基因并推断空间依赖的细胞相互作用 | VISGP结合稀疏高斯过程近似与变分推断，通过引入变量降低计算和内存成本，同时实现空间协方差结构的基因特异性自适应 | 在模拟数据和四个真实SRT数据集上进行了验证，但未提及在更大规模或更复杂数据集上的性能及潜在局限性 | 开发可扩展且统计稳健的方法，用于解码空间基因调控和细胞间通讯 | 空间转录组数据中的空间可变基因和配体-受体对 | 数字病理学 | 癌症病理学 | 空间转录组学 | 稀疏高斯过程与变分推断 | 空间转录组数据 | 模拟数据及四个真实SRT数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 499 | 2026-07-27 |
Multi-Omics Integration in Stroke: Neuroinflammatory Endotypes, Immune Cell Crosstalk, and Precision Biomarker Discovery
2026-Jul-03, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms27135984
PMID:42450251
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综述 | 综述多组学整合方法在脑卒中研究中的应用，探讨神经炎症内型、免疫细胞相互作用及精准生物标志物发现 | 提出从单纯描述脑卒中组学发现转向重新定义具有生物学意义的神经炎症内型，并通过多组学整合实现精准脑血管医学 | 未详细讨论多组学整合中面临的批次效应校正、数据缺失和异质性处理等技术挑战，以及临床转化中所需的成本和时间考虑 | 探索多组学整合在脑卒中神经炎症机制、精准生物标志物发现和临床分层中的应用前景 | 脑卒中患者的神经炎症内型及免疫细胞（小胶质细胞、单核细胞来源巨噬细胞、星形胶质细胞、中性粒细胞、T细胞、内皮细胞） | 机器学习 | 脑血管疾病 | 多组学整合 | 人工智能和机器学习框架 | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA测序,空间转录组学 | NA | NA |
| 500 | 2026-07-27 |
Spatial Transcriptomics in Breast Cancer: Advances and Applications
2026-Jul-03, Biology
DOI:10.3390/biology15131061
PMID:42450609
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综述 | 系统追踪空间转录组学的发展及其在乳腺癌研究中的应用价值 | 全面回顾空间转录组平台及其与单细胞RNA测序和空间多组学整合分析在乳腺癌中的应用，强调其对肿瘤微环境组织、瘤内异质性及免疫细胞空间分布的解析能力 | 空间转录组技术面临数据整合、空间分辨率、标准化及功能验证需求的瓶颈 | 阐明空间转录组学在乳腺癌研究中的应用进展并评估其临床转化潜力 | 乳腺癌组织中的肿瘤微环境、瘤内异质性、免疫细胞及癌症相关成纤维细胞的空间分布 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | NA | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 空间转录组学平台（如10x Visium）用于组织原位基因表达检测 |