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当前共找到 39345 篇文献，本页显示第 1 - 20 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-05-12 |
Single-cell transcriptomics reveals EpCAM regulates the development and morphology of intestinal epithelium via controlling the EGFR pathway
2026-Sep, Genes & diseases
IF:6.9Q1
DOI:10.1016/j.gendis.2026.102072
PMID:42110227
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2 | 2026-05-12 |
Multi-omics Mendelian randomization combined with single-cell and spatial transcriptomics: Multidimensional validation of drug targets for osteoarthritis
2026-Sep, Genes & diseases
IF:6.9Q1
DOI:10.1016/j.gendis.2025.101864
PMID:42110225
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 3 | 2026-05-12 |
The applications of single-cell and spatial transcriptomics in neuroscience and brain disorders
2026-Jul, Neuroscience and biobehavioral reviews
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.neubiorev.2026.106721
PMID:42069165
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综述 | 本文综述了单细胞和空间转录组学在神经科学和脑疾病中的应用进展 | 系统总结了空间转录组学平台的最新进展，并探讨了其在神经科学中的关键应用，包括脑细胞类型识别、结构-功能关系以及神经精神疾病的基因表达模式 | 未详细讨论空间转录组学在临床转化中的具体挑战，如成本和技术复杂性 | 总结空间转录组学平台及其在神经科学和脑疾病研究中的应用，并为未来研究提供基础 | 脑细胞类型、神经发育过程、阿尔茨海默病和抑郁症等精神及神经退行性疾病 | 数字病理学 | 神经退行性疾病, 精神疾病 | 空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 4 | 2026-05-12 |
Pulsed photobiomodulation reprograms the tumor immune microenvironment to restore local T cell-mediated antitumor immunity
2026-Jun-19, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115788
PMID:42109854
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研究论文 | 研究980纳米脉冲光生物调节（PBM）通过重编程肿瘤免疫微环境，恢复局部T细胞介导的抗肿瘤免疫 | 首次发现脉冲光生物调节可直接逆转CD8 T细胞耗竭并增强其细胞毒性功能，且免疫调节效应局限于照射部位，不依赖调节性T细胞 | 对色素性B16黑色素瘤无效，可能由于黑色素介导的光吸收；仅在早期肿瘤模型中验证，长期效果和联合治疗潜力需进一步研究 | 开发精准调控肿瘤免疫微环境的局部光免疫调节策略 | 同基因LLC和MC38肿瘤模型小鼠 | 机器学习 | 肺癌 | 单细胞RNA测序、流式细胞术 | NA | 基因表达数据 | 未明确具体数量，涉及小鼠肿瘤模型 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | NA |
| 5 | 2026-05-12 |
Single-cell RNA sequencing reveals the heterogeneity and intercellular communication of endothelial cells and Schwann cells during keloid formation
2026-Jun, Burns : journal of the International Society for Burn Injuries
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.burns.2026.107973
PMID:41864161
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序揭示瘢痕疙瘩形成过程中内皮细胞和雪旺细胞的异质性与细胞间通讯 | 首次发现瘢痕疙瘩中内皮细胞亚群具有皮肤恶性肿瘤内皮细胞的转录特征并表现出强迁移潜力，并鉴定PLPP3为该亚群内皮管形成的关键调控因子 | 样本量较小（仅6个样本），未进行功能验证实验，依赖公开数据集 | 探究瘢痕疙瘩形成过程中细胞异质性和细胞间信号调控机制 | 瘢痕疙瘩组织和正常瘢痕组织 | 数字病理学 | 瘢痕疙瘩 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 6个样本（3个瘢痕疙瘩组织，3个正常瘢痕组织） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 6 | 2026-05-12 |
Multi-omics and AI-guided discovery and validation of sisomicin as a COPA-targeting agent for pathological scar inhibition
2026-Jun, Burns : journal of the International Society for Burn Injuries
IF:3.2Q1
DOI:10.1016/j.burns.2026.108015
PMID:41980581
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研究论文 | 整合多组学和人工智能方法发现并验证 sisomicin 作为靶向 COPA 的病理性瘢痕抑制剂 | 首次通过单细胞RNA测序、转录组数据和人工智能驱动药物筛选，发现COPA作为病理性瘢痕的关键调节因子，并识别出sisomicin作为潜在治疗药物 | 未明确说明局限性 | 发现病理性瘢痕的分子驱动因素并鉴定潜在治疗药物 | 病理性瘢痕（包括增生性瘢痕和瘢痕疙瘩）相关的巨噬细胞和成纤维细胞 | 机器学习, 深度学习 | 皮肤病, 纤维化疾病 | scRNA-seq, 转录组测序, AI药物筛选, 分子对接 | 高维加权基因共表达网络分析, 机器学习, 深度学习 | 单细胞RNA数据, 转录组数据 | 人类增生性瘢痕来源成纤维细胞, TGF-β1刺激的正常成纤维细胞, 博来霉素和牵引诱导的小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 7 | 2026-05-12 |
Sex-dependent mechanisms of temporomandibular joint osteoarthritis
2026-Jun, JBMR plus
IF:3.4Q2
DOI:10.1093/jbmrpl/ziag063
PMID:42110970
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研究论文 | 本研究利用小鼠模型和单细胞RNA测序揭示了颞下颌关节骨关节炎的性别依赖性分子机制 | 首次利用烧伤-滑膜切除小鼠模型结合单细胞RNA测序，揭示颞下颌关节骨关节炎发病和进展中的性别二态性分子机制，包括女性免疫反应增强和形态发生通路下调 | 临床前模型可能无法完全模拟人类疾病复杂性；研究未涉及其他风险因素如年龄和遗传背景的影响 | 理解性别差异如何影响颞下颌关节骨关节炎的病理生理学分子机制 | 颞下颌关节骨关节炎小鼠模型，包括雌性和雄性小鼠 | 数字病理学 | 骨关节炎 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 使用烧伤-滑膜切除小鼠模型，包括雌性和雄性动物组 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 8 | 2026-05-12 |
Dynamics of severity-associated immune remodeling by granulocytes and macrophages in acute lung injury
2026-May-15, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2026.115816
PMID:42111184
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 9 | 2026-05-12 |
iS2C2: a cointelligent platform for mechanistic discovery of disease cellular crosstalk
2026-May-11, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-026-02691-8
PMID:42108258
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研究论文 | iS2C2是一个结合数学算法与大语言模型的协同智能平台，用于从单细胞和空间转录组数据中自动生成疾病细胞互作的生物学假设 | 首次将严格数学计算算法与大语言模型上下文推理能力协同整合，实现了从多模态组学数据到生物学假设的完全自动化解读，无需人工专家干预 | 对大规模组学数据的直接解读能力受限，依赖算法与LLM的整合来提取可解释的生物学意义 | 建立全自动且可解释的生物学发现平台，用于揭示疾病微环境中细胞间信号通路的机制 | 阿尔茨海默病和癌症数据集中的细胞间通讯 | 机器学习 | 阿尔茨海默病, 癌症 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | 大语言模型（LLM） | 单细胞转录组数据, 空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 10 | 2026-05-12 |
Spatiotemporal regulation of arbuscular mycorrhizal symbiosis at cellular resolution
2026-May-11, The Plant cell
DOI:10.1093/plcell/koag133
PMID:42108419
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研究论文 | 通过单细胞分辨率下的空间转录组学和阶段特异性TRAP-seq技术，解析水稻与丛枝菌根真菌共生过程中时空调控机制 | 首次在单细胞分辨率下结合空间转录组学和阶段特异性TRAP-seq技术，揭示了宿主细胞在不同共生阶段的转录和翻译异质性，以及丛枝发育过程中养分转运蛋白和细胞壁基因的精细调控模式 | 未涉及对真菌基因功能的直接验证，且研究局限于水稻单一物种，可能缺乏跨物种的通用性 | 阐明丛枝菌根共生建立过程中的细胞动态调控机制，特别是营养交换和真菌发育的时空协调 | 水稻根组织及丛枝菌根真菌根内球囊霉 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学, TRAP-seq | NA | 转录组数据 | 水稻根组织样本（具体数量未提及） | NA | 空间转录组学, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 11 | 2026-05-12 |
Combining Spatial Multi-Omics Data to Decipher Spatial Domains and Elucidate Cell Heterogeneity Based on Self-Supervised Graph Learning
2026-May-11, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.75533
PMID:42109219
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研究论文 | 提出SOTMGF，一种自监督多视图图融合框架，用于整合空间多组学数据以识别空间域和分析细胞异质性 | 首次在统一框架中联合分析空间转录组学和空间蛋白质组学数据，通过自训练和图表征迭代优化，并计算生成空间ATAC-seq数据以重建空间伪表达并识别暗基因/蛋白 | NA | 改进空间多组学数据整合方法，提升空间域识别和数据去噪能力，促进分子调控机制和治疗靶点发现 | 空间多组学数据（空间转录组学、空间蛋白质组学、空间ATAC-seq） | 机器学习 | NA | 空间转录组学、空间蛋白质组学、空间ATAC-seq | 图神经网络、自监督学习 | 多模态空间数据（分子表达、空间位置、微环境、分子关联） | NA | NA | 空间转录组学、空间蛋白质组学、空间ATAC-seq | NA | NA |
| 12 | 2026-05-12 |
Low-Strength Type I Interferon Signaling Promotes CAR T Cell Treatment Efficacy
2026-May-11, Cancer immunology research
IF:8.1Q1
DOI:10.1158/2326-6066.CIR-25-0691
PMID:42112708
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组分析揭示了低强度I型干扰素信号可增强CAR T细胞治疗效果，并提出了一种新的体外生产策略 | 首次发现低强度I型干扰素信号能增强CAR T细胞对B细胞淋巴瘤和白血病的细胞毒性及治疗效果，且利用已获FDA批准的药物，避免了体内干扰素相关毒性 | 未提及具体局限性 | 揭示CD19靶向CAR T细胞疗法疗效的决定因素，并开发提高疗效的新策略 | 8例接受axicabtagene ciloleucel治疗的复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者的输注产品 | 机器学习 | 弥漫大B细胞淋巴瘤, B细胞淋巴瘤, 白血病 | 单细胞转录组测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 8例复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者的输注产品 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 13 | 2026-05-12 |
Correction to: Spatial transcriptomics in the human adult ovary: insights into key signalling pathways during follicular atresia
2026-May-11, Human reproduction (Oxford, England)
DOI:10.1093/humrep/deag080
PMID:42112982
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 14 | 2026-05-12 |
Molecular mechanisms linking cadmium chloride exposure to ankylosing spondylitis: an integrative network-based study
2026-May-11, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology
DOI:10.1007/s00210-026-05394-7
PMID:42113191
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研究论文 | 采用网络毒理学框架，整合多机器学习和单细胞转录组分析，揭示氯化镉暴露与强直性脊柱炎之间的分子机制 | 首次通过网络毒理学结合多种机器学习算法（LASSO、SVM、随机森林和XGBoost）鉴定氯化镉暴露与强直性脊柱炎的核心共靶基因，并利用孟德尔随机化和单细胞RNA-seq虚拟敲除验证ETFA的因果作用 | 研究基于公开数据库和计算分析，缺乏大规模的队列验证和深入的体内实验验证 | 阐明氯化镉慢性暴露通过免疫调控异常参与强直性脊柱炎发病的分子机制 | 氯化镉暴露相关的毒理学靶点与强直性脊柱炎患者差异表达基因的交集基因 | 机器学习 | 强直性脊柱炎 | NGS, RNA-seq, 单细胞RNA-seq | LASSO, SVM, 随机森林, XGBoost | 基因表达数据 | GSE73754数据集（AS相关DEGs）、GSE194315数据集（单细胞RNA-seq） | NA | NA | NA | NA |
| 15 | 2026-05-12 |
Identification of ATF3 as a Potential Key Biomarker for Hypertensive Nephropathy via Single-Cell Transcriptome Sequencing
2026-May-11, Inflammation
IF:4.5Q2
DOI:10.1007/s10753-026-02515-5
PMID:42113322
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研究论文 | 通过单细胞转录组测序鉴定ATF3作为高血压肾病的关键生物标志物 | 首次利用单细胞RNA测序整合分析，鉴定出ATF3作为高血压肾病的潜在关键生物标志物，并揭示其通过FOSB调控氧化应激信号通路的机制 | 未在更大规模临床样本中验证ATF3的诊断价值，且机制研究主要基于体内外模型，需进一步在人体中验证 | 寻找高血压肾病的早期诊断生物标志物并阐明其分子病理机制 | 高血压肾病患者及健康对照的肾组织样本 | 机器学习 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序 | 非负矩阵分解 | 基因表达数据 | 高血压肾病患者和健康对照的肾组织样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 16 | 2026-05-12 |
STAID: A Self-Refining Deep Learning Framework for Spatial Cell-Type Deconvolution with Biologically Informed Modeling
2026-May-10, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.75607
PMID:42107049
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研究论文 | 提出STAID框架，通过迭代伪点优化与图信号处理，实现空间转录组数据中细胞类型组成的精确去卷积 | 将伪点生成与深度学习训练结合形成自强化循环，并利用图信号处理捕捉基因间高阶关系，显著提升空间细胞类型去卷积准确性 | 未明确说明局限性（但作为新方法可能依赖参考数据质量和计算资源需求较高） | 开发空间转录组数据中高分辨率细胞类型去卷积方法 | 空间转录组数据中的组织切片和细胞类型组成 | 机器学习, 数字病理学 | 乳腺癌, 克罗恩病 | 空间转录组学 | 深度学习框架（含图信号处理组件） | 空间转录组数据 | 包含乳腺癌临床切片、人类胚胎肢体数据集和克罗恩病样本 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 17 | 2026-05-12 |
G6PC Downregulation Promotes Renal Calcium Oxalate Stone Formation via Lactate-Induced SNAIL1 K206 Lactylation and Epithelial-Mesenchymal Transition
2026-May-10, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.75585
PMID:42107057
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研究论文 | 利用单细胞转录组学揭示G6PC下调通过乳酸诱导的SNAIL1 K206乳酰化促进肾草酸钙结石形成和上皮-间质转化 | 首次阐明G6PC-乳酸-SNAIL1轴在肾结石形成中的作用，发现乳酸通过乳酰化修饰SNAIL1的K206位点激活TGF-β信号，连接代谢紊乱与上皮重塑 | NA | 研究肾草酸钙结石形成中肾小管上皮细胞的代谢重编程及其分子机制 | 小鼠肾结石模型的肾近端小管上皮细胞 | 机器学习和单细胞转录组学 | 肾结石 | 单细胞转录组测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 小鼠肾结石模型样本（具体数量未提供） | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium Single Cell 3' 试剂盒 |
| 18 | 2026-05-12 |
Identification of PRRG1 as a possible molecular target of pancreatic cancer
2026-May-10, Cell death & disease
IF:8.1Q1
DOI:10.1038/s41419-026-08832-9
PMID:42108282
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研究论文 | 本研究探讨了PRRG1在胰腺癌中的表达模式、生物学功能和分子机制，发现其通过PI3K-Akt通路驱动肿瘤进展，低剂量华法林可抑制其促肿瘤作用 | 首次鉴定PRRG1为胰腺癌潜在分子靶点，并揭示KLF4转录因子调控其表达以及低剂量华法林的抑制效应 | 未提及具体局限性，但可能包括样本量有限或缺乏临床验证 | 阐明PRRG1在胰腺癌发病中的角色及其作为治疗靶点的潜力 | 胰腺癌组织样本、胰腺癌细胞系（CFPAC-1和PATU-8988T）、皮下异种移植小鼠模型 | 分子生物学 | 胰腺癌 | RNA测序、单细胞测序、免疫组化、慢病毒转导 | NA | RNA-seq数据、单细胞测序数据 | 人胰腺癌组织样本和正常胰腺组织（具体数量未明确）、两种胰腺癌细胞系、小鼠模型 | NA | RNA-seq、单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 19 | 2026-05-12 |
Single-cell and bulk omics uncover fibroblast heterogeneity and HSPH1 as a key driver in Barrett's esophagus to esophageal adenocarcinoma progression
2026-May-10, Cancer cell international
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s12935-026-04319-x
PMID:42108450
|
研究论文 | 本研究整合单细胞和批量组学数据，揭示了食管腺癌进展过程中成纤维细胞的异质性，并识别HSPH1为关键驱动因子 | 首次通过整合单细胞RNA测序与批量转录组数据，系统解析了从巴雷特食管到食管腺癌进展中成纤维细胞异质性及上皮-间质串扰，并利用多机器学习算法确立HSPH1为核心预后基因 | NA | 探究从巴雷特食管到食管腺癌进展的分子机制，识别诊断生物标志物和治疗靶点 | 食管腺癌及其癌前病变巴雷特食管中的成纤维细胞异质性和上皮-间质相互作用 | 机器学习, 数字病理学 | 食管腺癌 | 单细胞RNA测序, 批量转录组测序, 免疫组化, 体外实验 | 机器学习算法 | 单细胞转录组数据, 批量转录组数据, 图像 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 20 | 2026-05-12 |
anndataR improves interoperability between R and Python in single-cell transcriptomics
2026-May-09, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag288
PMID:42108549
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研究论文 | anndataR 软件包实现了单细胞转录组学数据在 R 和 Python 之间的互操作性 | 提供原生读写 H5AD 文件、与 SingleCellExperiment 或 Seurat 对象互相转换的功能，并确保语言间长期兼容性 | NA | 改善单细胞转录组学数据在 R 和 Python 之间的互操作性 | H5AD 格式的单细胞转录组学数据集 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞转录组学数据 | NA | NA | 单细胞 RNA-seq | NA | NA |