单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 27818 篇文献，本页显示第 20481 - 20500 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20481 | 2024-08-08 |
The role of tumor-infiltrating B cells in the tumor microenvironment of hepatocellular carcinoma and its prognostic value: a bioinformatics analysis
2022-Aug, Journal of gastrointestinal oncology
IF:2.0Q3
DOI:10.21037/jgo-22-717
PMID:36092319
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研究论文 | 本研究通过生物信息学分析探讨了肿瘤浸润B细胞在肝细胞癌肿瘤微环境中的作用及其预后价值 | 本研究首次详细探讨了肿瘤浸润B细胞在肝细胞癌微环境中的作用，并验证了其与预后的关联 | 研究主要基于生物信息学分析，未来需要更多的实验验证 | 探讨肿瘤浸润B细胞在肝细胞癌中的作用及其预后价值 | 肝细胞癌肿瘤样本中的B细胞 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | RNA序列数据 | 使用了来自Gene Expression Omnibus数据库和TCGA-LIHC数据库的多个样本 |
| 20482 | 2024-08-08 |
Identifying Transient Cells During Reprogramming via Persistent Homology
2022-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC48229.2022.9871358
PMID:36085927
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研究论文 | 本研究开发了一种基于持久同调的方法，用于识别在不同细胞表型之间起桥梁作用的过渡状态细胞 | 利用持久同调技术，能够识别位于不同细胞亚群边界上的过渡状态细胞 | 仅分析了代表重编程早期阶段的数据 | 开发一种方法来识别在不同细胞表型之间起桥梁作用的过渡状态细胞 | 人类成纤维细胞向诱导多能干细胞的重编程过程中的过渡状态细胞 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 持久同调 | 时间序列数据 | 未具体说明样本数量 |
| 20483 | 2024-08-08 |
Gene Expression Markers of Prognostic Importance for Prostate Cancer Risk in Patients with Benign Prostate Hyperplasia
2022-07, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference
DOI:10.1109/EMBC48229.2022.9871422
PMID:36086411
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研究论文 | 本研究通过重新分析两个公开的单细胞RNA测序数据集，揭示了前列腺癌和良性前列腺增生细胞类型之间的基因表达差异 | 发现了791个在前列腺癌上皮细胞中上调的基因，并确定了六个在前列腺癌细胞中显著上调的标记基因 | NA | 旨在阐明前列腺癌的发展过程中细胞类型的转变，并识别出具有预后重要性的基因标记 | 前列腺癌和良性前列腺增生细胞类型 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 15,505个上皮细胞样本，涉及18,638个基因 |
| 20484 | 2024-08-08 |
FLT3LG and IFITM3P6 consolidate T cell activity in the bone marrow microenvironment and are prognostic factors in acute myelocytic leukemia
2022, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2022.980911
PMID:36081495
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研究论文 | 本研究旨在通过分析基因表达数据，识别与急性髓细胞性白血病（AML）中T细胞功能抑制相关的关键基因，为免疫治疗提供证据 | 确定了FLT3LG和IFITM3P6作为与患者总体生存和微环境免疫活性正相关的关键基因，并揭示了FLT3-FLT3LG和IFITM3P6-miR-6748-3p-CBX7信号轴在CD4+和CD8+ T细胞激活中的作用 | NA | 寻找与T细胞耗竭和抑制相关的关键基因，为AML的免疫治疗提供证据 | 急性髓细胞性白血病（AML）中的CD4+和CD8+ T细胞 | NA | 白血病 | 基因转录组表达分析 | NA | 基因表达数据 | 使用TCGA和TARGET数据库的基因转录组表达数据 |
| 20485 | 2024-08-08 |
The transcription factor Zfp503 promotes the D1 MSN identity and represses the D2 MSN identity
2022, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2022.948331
PMID:36081908
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研究论文 | 本文研究了转录因子Zfp503在促进D1型中棘神经元身份和抑制D2型中棘神经元身份中的作用 | 发现了D1型中棘神经元在缺乏特定条件下会转变为D2型中棘神经元，并揭示了转录因子Zfp503通过影响侧脑室旁核祖细胞的分化来调控这一过程 | NA | 探究中棘神经元两种类型的命运决定机制 | 中棘神经元及其转录因子调控 | 神经科学 | NA | scRNA-seq | NA | 基因表达数据 | NA |
| 20486 | 2024-08-08 |
Knowledge structure and emerging trends in the application of deep learning in genetics research: A bibliometric analysis [2000-2021]
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.951939
PMID:36081985
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综述 | 本文通过文献计量分析，总结了2000年至2021年间深度学习在遗传学研究中的应用知识结构和新兴趋势 | 利用CiteSpace和VOSviewer工具，识别了国家、机构、期刊、共引文献、关键词、主题演变、路径、当前特征和新兴话题 | NA | 总结标准化知识和潜在创新方法，鼓励更多研究 | 深度学习在遗传学研究中的应用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 文献 | 分析了69,806篇参考文献和1,754篇相关论文 |
| 20487 | 2024-08-08 |
Identification of Four Biomarkers of Human Skin Aging by Comprehensive Single Cell Transcriptome, Transcriptome, and Proteomics
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.881051
PMID:36081986
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研究论文 | 本文通过综合单细胞转录组、转录组和蛋白质组学方法，鉴定了四种与人类皮肤衰老相关的生物标志物。 | 首次结合蛋白质组学和转录组学数据，鉴定了四种与衰老相关的关键分子，并探讨了它们与衰老相关通路的关联。 | NA | 寻找能够预防衰老的生物标志物，特别是针对皮肤衰老。 | 年轻和衰老的成纤维细胞，以及衰老组织/细胞中的关键衰老相关分子。 | 数字病理学 | 皮肤老化 | Q-Exactive-MS, qPCR, 单细胞转录组 | NA | 转录组, 蛋白质组 | 包括GSE63577, GSE64553, GSE18876, GSE85358等多个数据集 |
| 20488 | 2024-08-08 |
Construction of a prognostic model related to copper dependence in breast cancer by single-cell sequencing analysis
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.949852
PMID:36082002
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研究论文 | 本研究通过单细胞测序分析构建了一个与乳腺癌铜依赖相关的预后模型 | 首次通过单细胞分析获得铜依赖相关基因，并构建了预后模型 | 需要进一步的研究来验证模型的长期效力和在不同人群中的适用性 | 探索铜依赖相关基因在女性乳腺癌中的临床意义 | 女性乳腺癌患者及其铜依赖相关基因 | 数字病理 | 乳腺癌 | 单细胞测序 | COX和Lasso回归模型 | 基因表达数据 | 训练集和测试集各一半，外部验证集包括GSE20685和GSE20711数据集 |
| 20489 | 2024-08-08 |
Enriching and Characterizing T Cell Repertoires from 3' Barcoded Single-Cell Whole Transcriptome Amplification Products
2022, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-2712-9_7
PMID:36087201
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研究论文 | 本文介绍了一种从已使用3'条形码单细胞全转录组扩增产物中富集和表征T细胞受体（TCR）转录本的方法 | 该方法能够在不改变原有3'条形码单细胞RNA测序流程的情况下，实现单细胞分辨率的TCR序列捕获 | NA | 旨在简化并扩展单细胞TCR测序数据获取的方法，同时保持单细胞分辨率 | T细胞受体（TCR）转录本 | NA | 癌症 | 3'条形码单细胞RNA测序 | NA | 转录本 | NA |
| 20490 | 2024-08-08 |
A Bioinformatic Framework for Dissecting the Dynamics of T Cells from Single-Cell Transcriptome
2022, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-2712-9_14
PMID:36087208
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研究论文 | 本文介绍了一种名为STARTRAC的生物信息学框架，该框架整合单细胞转录组和TCR序列作为谱系特异性标记，用于定量评估T细胞的动态特性 | 提出了一种新的生物信息学框架STARTRAC，该框架能够整合单细胞转录组和TCR序列，以定量评估T细胞的动态特性，包括克隆扩增、组织迁移和发展转变 | 目前的方法在揭示具有相同克隆型的T细胞表型差异方面存在局限性 | 定量追踪人类免疫学中T细胞的动态 | T细胞的动态特性，包括克隆扩增、组织迁移和发展转变 | 生物信息学 | NA | 单细胞转录组测序 | NA | 转录组数据 | NA |
| 20491 | 2024-08-08 |
ATAXIC: An Algorithm to Quantify Transcriptomic Perturbation Heterogeneity in Single Cancer Cells
2022, Journal of oncology
DOI:10.1155/2022/4106736
PMID:36090907
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研究论文 | 本文提出了一种名为ATAXIC的算法，用于量化单个癌细胞中转录组扰动的异质性 | ATAXIC算法通过计算单个细胞中绝对z分数基因表达值的标准偏差，量化了转录组扰动的异质性水平 | NA | 研究单个癌细胞中转录组扰动的异质性，并探讨其在肿瘤生物学中的应用 | 单个癌细胞中的转录组扰动异质性 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 分析了八种癌症类型的单细胞RNA测序数据集 |
| 20492 | 2024-08-08 |
Transcriptome profiles of latently- and reactivated HIV-1 infected primary CD4+ T cells: A pooled data-analysis
2022, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2022.915805
PMID:36090997
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研究论文 | 本研究通过综合分析5个HIV-1潜伏期和2个再激活期的原代CD4+ T细胞模型的转录组数据，探讨了HIV-1潜伏期和再激活期感染细胞的基因表达差异 | 首次综合分析了多个HIV-1潜伏期和再激活期的原代CD4+ T细胞模型的转录组数据，识别了在潜伏期和再激活期感染细胞中差异表达的基因 | 研究仅限于转录组数据分析，未涉及其他类型的生物标志物或治疗方法 | 通过比较HIV-1潜伏期和再激活期感染细胞的转录组特征，寻找差异表达的基因，以更好地理解和表征HIV-1的潜伏和再激活 | HIV-1潜伏期和再激活期感染的原代CD4+ T细胞 | 数字病理学 | HIV-1感染 | 转录组分析 | NA | 转录组数据 | 5个HIV-1潜伏期原代CD4+ T细胞模型和2个再激活期研究 |
| 20493 | 2024-08-08 |
An immunotherapy response prediction model derived from proliferative CD4+ T cells and antigen-presenting monocytes in ccRCC
2022, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2022.972227
PMID:36091022
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研究论文 | 本研究通过重新分析两个接受免疫检查点阻断（ICB）治疗的透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集，探索了具有良好预测性能的免疫细胞亚型和特征 | 本研究识别了具有良好预测能力的增殖性CD4 T细胞和调节性T细胞亚型以及抗原呈递单核细胞亚型，并开发了一个预测模型，该模型在CheckMate队列中达到了93%的AUC | NA | 探索透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中对免疫检查点阻断（ICB）治疗反应具有良好预测性能的免疫细胞亚型和特征 | 透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者的免疫细胞亚型和特征 | 数字病理学 | 肾癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | RNA序列 | 172个样本 |
| 20494 | 2024-08-08 |
Identification and Characterization of Genes Related to the Prognosis of Hepatocellular Carcinoma Based on Single-Cell Sequencing
2022, Pathology oncology research : POR
DOI:10.3389/pore.2022.1610199
PMID:36091935
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序和大数据分析，筛选与肝细胞癌（HCC）预后相关的基因，并构建了一个预测HCC预后的模型 | 通过单细胞RNA测序和大数据分析，首次构建了一个包含七个关键基因的HCC预后模型，为HCC的临床靶点和生物标志物研究提供了新视角 | NA | 研究HCC的预后相关基因，并构建一个有效的预后预测模型 | 肝细胞癌（HCC）的细胞和基因 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 71,915个细胞，包括34,414个肿瘤细胞，以及371个HCC样本 |
| 20495 | 2024-08-08 |
Network analysis of hepatocellular carcinoma liquid biopsies augmented by single-cell sequencing data
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.921195
PMID:36092896
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研究论文 | 本研究通过构建基因网络，分析了肝细胞癌患者的细胞外转录组基因网络，并与健康对照组进行比较，同时结合单细胞RNA测序数据，探讨了基因共表达网络分析在肝细胞癌研究中的应用。 | 本研究首次将单细胞RNA测序数据与细胞外RNA网络分析相结合，以细胞类型特异性转录组为背景，深入探讨了肝细胞癌的基因关联网络。 | NA | 旨在通过基因共表达网络分析，揭示肝细胞癌患者的细胞外转录组基因网络特征。 | 肝细胞癌患者的细胞外转录组基因网络。 | 数字病理学 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 未具体说明样本数量 |
| 20496 | 2024-08-08 |
Repression of enhancer RNA PHLDA1 promotes tumorigenesis and progression of Ewing sarcoma via decreasing infiltrating T-lymphocytes: A bioinformatic analysis
2022, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2022.952162
PMID:36092920
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研究论文 | 本研究通过生物信息学分析，探讨了增强子RNA PHLDA1在Ewing肉瘤中的作用，发现其通过减少浸润性T淋巴细胞促进肿瘤发生和发展 | 首次揭示了PHLDA1作为关键调节因子在Ewing肉瘤发生和发展中的作用，并通过Connectivity Map分析筛选出可能靶向Ewing肉瘤的候选化合物 | 研究主要基于数据库分析和生物信息学方法，需要进一步的实验验证 | 探索Ewing肉瘤的分子机制，寻找新的靶向治疗途径 | Ewing肉瘤样本和正常骨样本中的差异表达基因和增强子RNA | 数字病理学 | Ewing肉瘤 | CIBERSORT, GSVA, ssGSEA | NA | RNA序列 | 85个Ewing肉瘤样本和3个正常骨样本 |
| 20497 | 2024-08-08 |
TIGER: A Web Portal of Tumor Immunotherapy Gene Expression Resource
2023-04, Genomics, proteomics & bioinformatics
DOI:10.1016/j.gpb.2022.08.004
PMID:36049666
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研究论文 | 本文介绍了TIGER，一个肿瘤免疫治疗基因表达资源门户网站，包含大量转录组数据和单细胞转录组数据，用于分析肿瘤免疫治疗反应和抵抗的有效生物标志物 | TIGER整合了大量和单细胞基因表达数据，提供了多种分析模块，有助于理解抗肿瘤免疫机制和发现有效生物标志物 | NA | 开发新的免疫治疗策略和有效的反应及抵抗生物标志物 | 肿瘤免疫治疗中的基因表达数据 | 数字病理学 | NA | 基因表达谱技术 | NA | 基因表达数据 | 包含1508个肿瘤样本的转录组数据和2,116,945个免疫细胞的单细胞转录组数据 |
| 20498 | 2024-08-08 |
A Clustering Method Unifying Cell-Type Recognition and Subtype Identification for Tumor Heterogeneity Analysis
2023 Mar-Apr, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBB.2022.3203185
PMID:36044493
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研究论文 | 本文提出了一种统一细胞类型识别和亚型鉴定的聚类方法（UCRSI），用于肿瘤异质性分析 | UCRSI方法通过分别计算选择性表达基因的差异和表达水平的差异，并使用共识邻接矩阵进行组合，从而更准确地进行细胞类型和亚型的识别 | NA | 旨在改进肿瘤异质性分析中的细胞类型和亚型识别 | 肿瘤微环境中的不同免疫细胞和肿瘤克隆 | 单细胞技术 | 肿瘤 | 单细胞RNA测序 | 谱聚类算法 | 基因表达数据 | NA |
| 20499 | 2024-08-08 |
Bioinformatics Analysis Identifies Key Genes in Recurrent Implantation Failure Based on Immune Infiltration
2023-03, Reproductive sciences (Thousand Oaks, Calif.)
DOI:10.1007/s43032-022-01060-4
PMID:36045247
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研究论文 | 本研究通过数据挖掘探索了与反复植入失败（RIF）相关的免疫相关基因 | 本研究通过综合分析方法（WGCNA、随机森林和LASSO回归）识别了四个关键基因（GJA1、PRKAG2、CPT1A和ICA1），并构建了一个有效的RIF预测模型 | NA | 探索反复植入失败（RIF）中的免疫相关基因 | 反复植入失败（RIF）患者与对照组的内膜表达谱 | 生物信息学 | 生殖障碍 | 单样本基因集富集分析（ssGSEA） | NA | RNA测序数据 | 24例反复植入失败患者和24例对照组 |
| 20500 | 2024-08-08 |
Fc Fragment of IgE Receptor Ig (FCER1G) acts as a key gene involved in cancer immune infiltration and tumour microenvironment
2023-02, Immunology
IF:4.9Q2
DOI:10.1111/imm.13557
PMID:36054819
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研究论文 | 本研究基于多个数据库探讨了FcεRIγ在多种肿瘤中的表达模式、预后价值及其在肿瘤增殖、转移中的作用，并分析了其基因组改变和DNA甲基化水平，同时评估了FcεRIγ与肿瘤微环境中免疫浸润细胞的关联及其在免疫检查点阻断治疗中的预测作用。 | 首次进行了FcεRIγ作为免疫相关基因的泛癌分析，并验证了其在肿瘤免疫治疗中的潜在价值。 | NA | 探讨FcεRIγ在多种肿瘤中的作用及其在肿瘤免疫学中的潜在价值。 | FcεRIγ基因在肿瘤中的表达及其与肿瘤微环境和免疫治疗的关系。 | 数字病理学 | NA | 免疫组化染色、单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 涉及多种肿瘤类型的多个样本 |