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当前共找到 814 篇文献，本页显示第 81 - 100 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 81 | 2026-09-09 |
Glycosylation-related gene risk model and functional validation of OSTC and TUBA1C in lung adenocarcinoma
2026-Jul-16, Respiratory research
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s12931-026-03817-w
PMID:42464299
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研究论文 | 本研究整合TCGA和GEO多组学数据，基于糖基化基因集通过10种机器学习算法构建了肺腺癌风险模型（GPRS），并通过体外实验验证了OSTC和TUBA1C通过PI3K/AKT通路驱动肿瘤进展的功能。 | 创新点在于首次利用多组学数据和多种机器学习算法构建糖基化相关基因风险模型（GPRS），并鉴定了OSTC和TUBA1C作为肺腺癌的新型候选靶点，结合单细胞和空间转录组学及体外实验阐明了其通过N-糖基化和PI3K/AKT通路驱动肿瘤进展的机制。 | 局限性在于研究主要依赖公共数据库和体外实验，缺乏体内动物模型及临床患者样本的验证，且风险模型的临床应用价值需在更大规模的前瞻性队列中进一步评估。 | 构建肺腺癌糖基化相关基因风险模型，并验证OSTC和TUBA1C的功能及机制，为LUAD的预后预测和精准治疗提供候选靶点。 | 肺腺癌肿瘤细胞及TCGA/GEO数据库中的LUAD多组学数据。 | 机器学习和数字病理学 | 肺腺癌 | 多组学分析、单细胞转录组学、空间转录组学、体外实验 | 机器学习模型（包含Cox回归和10种机器学习算法） | 基因组学、转录组学、单细胞和空间转录组数据 | TCGA-LUAD数据集（样本数未明确）及GEO数据集，具体样本量未提供。 | NA | 单细胞转录组学、空间转录组学 | NA | NA |
| 82 | 2026-09-09 |
T-cell miR-155 regulates the response to tumor-specific mRNA vaccines in a murine model of acute myeloid leukemia
2026-Jul-10, Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
DOI:10.1093/jimmun/vkag184
PMID:42464564
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研究论文 | 本研究探讨了T细胞中miR-155在急性髓系白血病小鼠模型中调节肿瘤特异性mRNA疫苗反应的作用 | 首次发现miR-155在T细胞中作为mRNA疫苗反应的关键调节因子，并揭示其在CD8+ T细胞中对转录组的特异调控，表明miR-155在mRNA-脂质纳米颗粒治疗中具有新颖且情境特定的作用 | 研究基于小鼠模型，其发现可能不完全适用于人类；未在人类样本中验证；且仅关注miR-155在T细胞中的作用，其他细胞类型中的作用未深入探讨 | 评估T细胞中miR-155在基线及mRNA疫苗诱导的抗AML免疫反应中的作用，并阐明其机制 | T细胞中miR-155条件敲除小鼠（miR-155 fl/fl CD4+Cre）及其同系C1498-OVA小鼠AML模型 | 免疫学 | 急性髓系白血病 | 单细胞RNA测序 | 条件基因敲除小鼠模型 | 基因表达数据 | 未明确样本数量 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3'测序 |
| 83 | 2026-09-09 |
CSCN: inference of cell-specific causal networks using single-cell RNA-seq data
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag480
PMID:42378449
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研究论文 | 提出CSCN框架，利用单细胞RNA-seq数据推断具有方向性的细胞特异性因果调控网络，以提高网络准确性并应用于细胞状态识别和发育轨迹分析 | CSCN首次在单细胞水平引入因果发现技术，结合kd-tree和位图索引进行条件独立性检验，生成稀疏且具有因果可解释性的有向网络，有效抑制间接关联和假阳性 | 文中未明确提及局限性，但可能受限于单细胞数据稀疏性和计算复杂度，且因果推断基于观测数据，需依赖假设 | 开发一种能够推断细胞特异性因果基因调控网络的方法，以解析单细胞水平的调控异质性并提高细胞状态区分的准确性 | 单细胞基因调控网络及细胞状态、发育轨迹 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序、多组学测序、空间转录组学 | 因果发现模型 | 基因表达数据、多组学数据、空间转录组数据 | 九个单细胞RNA-seq数据集、配对PBMC多组学、CITE-seq和空间转录组数据集 | NA | 单细胞RNA-seq、单细胞多组学、CITE-seq、空间转录组学 | NA | NA |
| 84 | 2026-09-09 |
PLNFGL: joint estimation of multi-condition gene networks from single-cell RNA-seq data
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag485
PMID:42398025
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研究论文 | 提出PLNFGL框架，用于从单细胞RNA测序数据中联合估计多条件下的基因调控网络 | 结合泊松对数正态模型和融合图套索方法，处理dropout事件并估计多条件特异性网络 | 未在论文中明确提及限制 | 开发一种能适应单细胞RNA测序数据特性的多条件基因网络联合估计方法 | 单细胞RNA测序数据（阿尔茨海默病）和空间转录组数据（肺癌） | 机器学习和生物信息学 | 阿尔茨海默病和肺癌 | 单细胞RNA测序和空间转录组学 | 泊松对数正态模型和图套索 | 基因表达数据 | 未指定样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 85 | 2026-09-09 |
SpatialPEFT: a parameter-efficient fine-tuning framework for spatial transcriptomics foundation models
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag503
PMID:42421217
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研究论文 | 提出一个名为SpatialPEFT的参数高效微调框架，用于空间转录组学基础模型，能在单张16 GB消费级GPU上适应高达14亿参数的大型模型，同时大幅提升下游空间注释准确性 | 整合了低秩适应、梯度检查点与空间感知适配器，将峰值VRAM降低超过87%，并实现在普通GPU上微调大规模空间转录组学基础模型 | 未知 | 提升空间转录组学基础模型的适应性和下游空间注释准确性，同时降低计算资源需求 | 空间转录组学基础模型（最高达14亿参数） | 机器学习和空间组学 | 未知 | LoRA、梯度检查点、空间感知适配器 | 空间转录组学基础模型 | 空间转录组数据 | 未知 | 未知 | 空间转录组学 | 未知 | 未知 |
| 86 | 2026-09-09 |
Structural-information guided fusion for spatial domain identification from spatial transcriptomics
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag508
PMID:42423290
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研究论文 | 提出了一种名为SGFST的新框架，用于空间转录组学中的空间区域识别，通过整合空间图和信号图并采用双分支图卷积网络及注意力融合机制，同时优化多个损失函数以保留局部邻域连续性和全局拓扑结构 | 首次在空间区域识别中联合利用空间图和信号图，通过双分支图卷积网络与注意力融合捕捉互补信息，并结合贝叶斯个性化排序损失、零膨胀负二项损失和距离结构信息约束来同时保持局部邻域连续性和全局拓扑一致性 | 文中未提及局限性 | 提高空间转录组学中空间区域识别的准确性，通过考虑细胞间相互作用和保留多尺度结构信息来突破现有方法的局限 | 空间转录组数据中的组织区域和细胞群体 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 图卷积网络（GCN） | 空间转录组数据（基因表达与空间坐标） | 多个数据集（具体数量未给出） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 87 | 2026-09-09 |
SpaBiT: enhancing spatial transcriptomics resolution via bidirectional attention transformers
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag443
PMID:42391614
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研究论文 | 提出了一种名为SpaBiT的多模态框架，通过双向注意力机制提高空间转录组学的分辨率。 | 采用双向交叉注意力模块，结合图像特征和基于图注意力网络的邻域感知表示，显式建模了局部形态与空间拓扑结构之间的协同约束关系。 | 原文未明确讨论局限性，因此不提供详细信息。 | 提高空间转录组学的空间分辨率和数据密度，生成高保真的基因表达图谱。 | 空间转录组学数据及其对应的组织学图像。 | 深度学习 | 不适用 | 空间转录组学 | 图注意力网络、双向跨注意力、变换器 | 图像、基因表达数据 | 未在标题和摘要中提供样本数量或类型信息。 | 不适用 | 空间转录组学 | 不适用 | 不适用 |
| 88 | 2026-09-09 |
MCFST: spatial domain identification method based on multi-view graph convolutional network and graph fusion network
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag469
PMID:42397221
|
研究论文 | 提出MCFST方法，一种基于多视图图卷积网络和图融合网络的空间域识别方法，用于整合空间转录组数据中的多种信息 | 通过最大化互信息引导的融合模块，对齐多视图表示并整合异构信息，提升空间域识别精度和鲁棒性 | 在标题和摘要中未明确说明局限性 | 提高空间转录组数据中空间域识别的准确性和鲁棒性 | 空间转录组数据集，包括两个模拟数据集和三个真实空间转录组数据集 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 图神经网络（多视图图卷积网络和图融合网络） | 空间转录组数据（含基因表达和空间坐标） | 两个模拟数据集和三个真实空间转录组数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 89 | 2026-09-09 |
Odon: an ultra-fast viewer for spatial proteomics
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag514
PMID:42435412
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研究论文 | 介绍Odon，一个超快空间蛋白质组学查看器。 | 首次采用Rust和GPU优化实现大规模空间可视化。 | 文中未指明局限性。 | 开发高性能空间蛋白质组学可视化平台。 | 空间蛋白质组学数据集及分割细胞。 | 计算生物学，空间蛋白质组学 | 不适用 | 空间蛋白质组学成像（多重成像） | 不适用 | 图像（空间蛋白质组学成像数据） | 合成数据集及超过100万分割细胞的测试 | 不适用 | 空间蛋白质组学，空间转录组学（数据兼容性） | OME-Zarr，Xenium容器（支持格式） | 支持GeoJSON、GeoParquet、SpatialData、Xenium容器和TIFF格式，数据可本地或通过HTTP/S3流式传输 |
| 90 | 2026-09-09 |
FIERCE: reconstructing dynamic trajectories from the differentiation potency of single cells
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag516
PMID:42440340
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研究论文 | 介绍FIERCE，一种基于单细胞分化潜能推断动态轨迹的计算流程，通过无监督方式重建细胞谱系 | 提出无监督且不依赖先验知识的细胞轨迹重建方法，利用熵速度预测分化潜能变化 | 依赖模拟数据和已知小鼠系统的验证，可能对复杂或未知发育路径的系统适用性有限 | 开发计算工具FIERCE，以无监督方式从单细胞转录组推断动态细胞过程 | 小鼠分化系统和模拟单细胞数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 计算流程 | 基因表达数据 | 模拟数据和三个小鼠分化系统 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 91 | 2026-09-09 |
PertAdapt: unlocking single-cell foundation models for genetic perturbation prediction via condition-sensitive adaptation
2026-07-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag307
PMID:42412811
|
研究论文 | 提出PertAdapt框架，通过结合插件式扰动适配器和自适应损失，解锁单细胞基础模型以准确预测遗传扰动效应。 | 引入基因相似性掩码注意力机制的扰动适配器，以及动态重新加权扰动敏感基因的自适应损失，有效转移预训练知识并处理基因不平衡问题。 | 摘要中未明确提及局限性，可能包括对大规模数据或特定扰动类型的依赖。 | 提升单细胞基础模型在遗传扰动预测任务中的性能，特别是在敲除、变异等未见扰动场景下的转录响应预测。 | 遗传扰动（如单基因敲除、双基因敲除、变异）下的单细胞转录组数据。 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序数据分析 | 单细胞基础模型（如Transformer等预训练模型） | 单细胞RNA测序数据 | 七个扰动数据集，涵盖单基因和双基因敲除设置。 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 92 | 2026-09-09 |
CPS: mapping physical coordinates to high-fidelity spatial transcriptomics via privileged multi-scale context distillation
2026-07-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag218
PMID:42412832
|
研究论文 | 提出了一种名为CPS的框架，通过特权多尺度上下文蒸馏将物理坐标映射到高保真空间转录组，用于空间和基因表达插补及去噪。 | 引入基于特权的多尺度上下文蒸馏策略，并带有教师网络与多尺度生态位注意力机制，以克服现有方法在图像配准依赖和隐式神经表征上下文盲区上的局限。 | 未提供明确的局限性分析，可能对图像配准或其他特定平台有依赖。 | 开发CPS框架以高保真方式恢复空间转录组数据，提高插补、去噪和超分辨率性能，并支持可扩展性。 | DLPFC数据集、小鼠大脑组织、人乳腺癌组织。 | 机器学习 | 乳腺癌 | 空间转录组 | 隐式神经表示、教师-学生网络 | 空间转录组数据、图像 | 涉及DLPFC数据集、小鼠脑样本和人类乳腺癌样本，具体数量未说明。 | NA | 空间转录组 | NA | NA |
| 93 | 2026-09-07 |
Metabolic Dysregulation of FC3 Fibrochondrocytes via MDH2 Promotes Intervertebral Disc Degeneration
2026-07, Journal of cellular and molecular medicine
IF:4.3Q2
DOI:10.1111/jcmm.71246
PMID:42394313
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研究论文 | 通过整合单细胞RNA测序和转录组测序数据，揭示FC3纤维软骨细胞亚群中MDH2介导的代谢失调促进椎间盘退变的机制 | 首次识别出FC3纤维软骨细胞亚群及其三种功能状态，并确定MDH2为核心枢纽基因连接TCA循环激活与FC3代谢表型，同时筛选出潜在治疗药物 | 基于公共数据集的分析，缺乏实验验证，且未提供体内或体外功能实验证据 | 阐明椎间盘退变进展中关键细胞亚群和代谢机制，并筛选潜在治疗靶点 | 椎间盘退变组织中的细胞亚群，特别是FC3纤维软骨细胞 | 生物信息学 | 椎间盘退变 | 单细胞RNA测序、转录组测序 | 加权基因共表达网络分析、伪时间轨迹推断 | 基因表达数据 | 公共数据集GSE230809和GSE186542，具体样本数未提及 | NA | 单细胞RNA测序、批量RNA测序 | NA | NA |
| 94 | 2026-09-07 |
Inflammaging: Experimental Insights and Translational Advances
2026-07, European journal of immunology
IF:4.5Q2
DOI:10.1002/eji.70239
PMID:42502879
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综述 | 本综述讨论炎症衰老（Inflammaging）的机制基础、最新进展及其在临床转化中的应用，包括细胞衰老、SASP、线粒体功能障碍等，并评估了多种干预策略的可行性和有效性 | 利用单细胞和空间转录组学揭示炎症衰老的组织特异性和背景依赖性模式，强调系统性复杂性，并整合多种治疗策略（如衰老细胞清除药物、衰老调节药物、代谢调节剂等）及其联合应用 | 挑战包括生物标志物开发、长期安全性评估以及衰老人群异质性问题 | 阐述炎症衰老的机制基础及其转化医学进展，以支持精准老年科学范式，延长健康寿命并减少慢性病负担 | 衰老相关疾病过程中的炎症衰老及其机制，包括细胞衰老、SASP、线粒体功能障碍、免疫衰老等 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 95 | 2026-09-05 |
IFIT1+ Tumor-Associated Macrophages Suppress Cancer Stemness and Enhance Chemosensitivity via the TNFSF10-TNFRSF10B Axis in Epithelial Ovarian Cancer
2026-Jul-31, Frontiers in bioscience (Landmark edition)
DOI:10.31083/FBL52801
PMID:42690005
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和体外实验，揭示IFIT1+肿瘤相关巨噬细胞通过TNFSF10-TNFRSF10B轴抑制上皮性卵巢癌的干细胞特性并增强化疗敏感性 | 首次发现IFIT1+肿瘤相关巨噬细胞亚群具有内在的抗癌症干细胞潜力，并阐明其通过TNFSF10-TNFRSF10B信号轴发挥作用的机制 | 研究主要基于体外实验和生物信息学分析，缺乏体内动物模型验证；未涉及临床试验证实其临床转化价值 | 探索IFIT1+肿瘤相关巨噬细胞在上皮性卵巢癌中调节癌症干细胞特性的作用及其分子机制 | 上皮性卵巢癌细胞和肿瘤相关巨噬细胞亚群 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 单细胞RNA测序、基因沉默、重组蛋白处理 | NA | 单细胞转录组数据、体外实验数据 | 未提供具体样本量 | 10x Genomics | 单细胞RNA-seq | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞RNA测序平台 |
| 96 | 2026-09-05 |
LACC1 attenuates LPS-induced acute lung injury by inhibiting inflammatory response in alveolar macrophage through LPAR3/PI3K/AKT/mTOR signaling pathway
2026-Jul-23, Biomarker research
IF:9.5Q1
DOI:10.1186/s40364-026-00967-3
PMID:42681690
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研究论文 | 本研究探讨LACC1在脂多糖诱导的急性肺损伤中的作用，通过抑制肺泡巨噬细胞中LPAR3/PI3K/AKT/mTOR信号通路介导的炎症反应来发挥保护效应 | 首次揭示LACC1在急性肺损伤中通过LPAR3/PI3K/AKT/mTOR信号通路调控炎症反应的新机制，并结合单细胞RNA测序和条件性敲除小鼠模型进行验证 | 未提供具体局限性信息，可能包括样本量有限或机制研究层面的不足 | 研究LACC1在LPS诱导的急性肺损伤中的作用及其潜在调控机制，提供治疗靶点 | 急性肺损伤患者的支气管肺泡灌洗液、LACC1条件性敲除小鼠、THP-1细胞 | 免疫学与炎症研究 | 急性肺损伤 | 单细胞RNA测序、RNA测序、Western blot、qRT-PCR | 条件性敲除小鼠模型、细胞模型 | 基因表达数据、蛋白表达数据 | 患者BALF样本和动物模型（数量未明确） | NA | 单细胞RNA测序、批量RNA测序 | NA | NA |
| 97 | 2026-09-05 |
IgA-enriched phenotype predicts liver-related events in MASLD
2026-Jul-15, Journal of hepatology
IF:26.8Q1
DOI:10.1016/j.jhep.2026.06.044
PMID:42457042
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研究论文 | 本文通过对349例MASLD患者进行无偏聚类分析，结合多组学数据，识别出一个以IgA高表达为特征的高风险亚型，并验证其与肝相关事件发生率独立相关。 | 首次通过数据驱动的聚类分析结合多组学（空间转录组、单细胞RNA测序）揭示IgA介导的肠-肝轴免疫激活在MASLD进展中的关键作用，提出以IgA水平进行风险分层的新策略。 | 研究样本量相对有限，且主要基于临床变量聚类，未纳入全基因组或表观遗传数据；IgA介导机制的直接因果证据尚需功能实验验证。 | 基于临床和生化数据识别MASLD患者亚群，探索高风险亚型的生物学特征及预后预测标志物，以实现个体化治疗。 | MASLD患者，包括349例用于聚类分析的队列、287例验证队列和272例外部多中心验证队列，以及肠道和肝脏组织样本。 | 数字病理学, 多组学分析 | 代谢相关脂肪性肝病（MASLD） | 空间转录组学、单细胞RNA测序、免疫组织化学、振动控制瞬时弹性成像 | 无偏聚类分析（如K-means等），多变量Cox回归 | 临床数据、空间转录组数据、单细胞RNA测序数据、免疫组化图像 | 349例（发现队列），287例（内部验证队列），272例（外部验证队列） | 10x Genomics, Illumina | 空间转录组学，单细胞RNA测序 | 10x Visium, 10x Chromium | 空间转录组学（10x Visium），单细胞RNA测序（10x Chromium） |
| 98 | 2026-09-05 |
KRAS inhibition is an effective therapy for appendiceal adenocarcinoma
2026-Jul-02, Journal of hematology & oncology
IF:29.5Q1
DOI:10.1186/s13045-026-01817-3
PMID:42393724
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研究论文 | 该研究评估了KRAS抑制剂（MRTX1133和RMC-6236）在阑尾腺癌类器官和PDX模型中的疗效，并通过多组学分析表征了肿瘤内在和微环境反应，同时观察了15例患者接受KRAS抑制剂的临床结局。 | 首次在阑尾腺癌中系统评估KRAS靶向抑制剂的疗效，结合类器官、PDX模型和患者数据，识别了潜在的耐药转录程序和肿瘤微环境免疫调节效应。 | 患者队列规模较小，且缺乏长期随访数据，可能影响临床疗效的全面评估。 | 探究KRAS抑制在阑尾腺癌中的治疗潜力及耐药机制，为临床开发提供依据。 | 阑尾腺癌类器官、PDX模型（包括腹腔转移模型）及15例患者肿瘤样本。 | 癌症生物学与药物开发 | 阑尾腺癌 | 类器官培养、PDX模型、多组学分析（包括GSEA、单细胞RNA测序）、体外药物敏感性测试。 | 类器官模型、异种移植模型（PDX） | 基因组、转录组、单细胞测序数据及病理和影像学数据。 | 15例患者（8例KRAS G12D，5例G12C，2例pan-KRAS）及多个PDX模型。 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 用于肿瘤微环境分析的单细胞RNA测序。 |
| 99 | 2026-09-05 |
Can urinary single-cell transcriptomics reveal new dimensions of allograft biology?
2026-Jul-02, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons
IF:8.9Q1
DOI:10.1016/j.ajt.2026.06.017
PMID:42392365
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 100 | 2026-09-05 |
The clinical promise of mass spectrometry-based single-cell proteomics: from bedside to bench
2026 Jul-Aug, Expert review of proteomics
IF:3.8Q1
DOI:10.1080/14789450.2026.2701811
PMID:42421240
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综述 | 该综述讨论了基于质谱的单细胞蛋白质组学（SCP）在临床研究中的进展、挑战和应用前景 | 强调了SCP从技术验证转向稳健、可重复的工作流程，能够每细胞定量数千种蛋白质，并解决临床相关问题 | SCP在细胞吞吐量上仍受限，影响最佳样本量确定和稀有细胞群检测；数据稀疏性使数据集整合困难；需跨实验质量控制 | 评估单细胞蛋白质组学在临床样本中的应用潜力，以推动转化和精准医学发展 | 临床相关样本（如组织、细胞），包括正常和病理细胞 | 蛋白质组学 | 未明确指定（涉及临床疾病，如癌症等） | 质谱法 | NA | 蛋白质组数据 | NA | NA | 单细胞蛋白质组学 | NA | 基于质谱的检测平台 |