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当前共找到 34287 篇文献，本页显示第 2041 - 2060 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2041 | 2025-11-24 |
Investigating pulmonary neutrophil responses to inflammation in mice via flow cytometry
2025-Mar-14, Journal of leukocyte biology
IF:3.6Q2
DOI:10.1093/jleuko/qiae189
PMID:39212489
|
研究论文 | 本文详细描述了通过流式细胞术评估小鼠肺部中性粒细胞表型的实验方案 | 提供了从肺组织和气道分离单细胞并进行全面染色的详细步骤方案，适用于中性粒细胞异质性分析 | NA | 探索肺部中性粒细胞在生理和病理条件下的复杂功能 | 小鼠肺部中性粒细胞 | NA | 肺部炎症 | 流式细胞术 | NA | 流式细胞数据 | NA | NA | 流式细胞术 | NA | NA |
| 2042 | 2025-11-24 |
Mitophagy-associated biomarkers and macrophage involvement in pulmonary arterial hypertension: identification and functional implications
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1673181
PMID:41267791
|
研究论文 | 本研究通过整合转录组分析、单细胞RNA测序和机器学习方法，识别了与肺动脉高压中线粒体自噬相关的生物标志物及其在巨噬细胞中的功能意义 | 首次系统性地识别了五个与肺动脉高压中线粒体自噬相关的巨噬细胞生物标志物，并通过多组学方法验证了其在巨噬细胞分化过程中的表达轨迹 | 研究主要基于动物模型和公共数据库，需要在人类患者中进行进一步验证 | 探索肺动脉高压中线粒体自噬的分子机制并识别相关生物标志物 | 肺动脉高压患者数据、单细胞RNA测序数据、单核rotaline诱导的肺动脉高压大鼠模型 | 生物信息学 | 肺动脉高压 | 微阵列分析、单细胞RNA测序、机器学习、定量PCR、Western blotting、免疫荧光 | 机器学习模型（五种不同算法） | 转录组数据、单细胞RNA测序数据、实验验证数据 | 训练队列和验证队列的人类数据集，以及大鼠模型样本 | NA | 单细胞RNA测序, 微阵列分析 | NA | NA |
| 2043 | 2025-11-24 |
Novel Strategies to Profile SARS-CoV-2 and Human Lung Proteome: Inflammatory Pathways in the Spotlight
2025, BioMed research international
IF:2.6Q3
DOI:10.1155/bmri/5571277
PMID:41267794
|
综述 | 本文综述了用于分析SARS-CoV-2和人类肺部蛋白质组的新兴技术，重点关注炎症通路 | 强调噬菌体展示、酵母双杂交和侧流免疫分析等创新技术，以及单细胞RNA测序和质谱等组学技术在肺部蛋白质组研究中的应用 | NA | 比较传统诊断检测与创新方法在肺部蛋白质组研究中的独特贡献 | SARS-CoV-2病毒和人类肺部蛋白质组 | 蛋白质组学 | COVID-19 | 噬菌体展示, 酵母双杂交, 侧流免疫分析, 单细胞RNA测序, 微阵列, 质谱 | NA | 蛋白质组数据, 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 蛋白质组学 | NA | NA |
| 2044 | 2025-11-24 |
Transcriptomic analysis reveals TME-mediated macrophage IFIT1 upregulation and CX3CR1 suppression drive osteosarcoma progression
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1686854
PMID:41267985
|
研究论文 | 本研究通过转录组分析揭示骨肉瘤微环境通过上调巨噬细胞IFIT1和抑制CX3CR1表达驱动肿瘤进展的机制 | 首次发现骨肉瘤微环境通过调控巨噬细胞IFIT1上调和CX3CR1抑制来促进肿瘤进展的分子机制 | 研究主要基于体外细胞模型，需要进一步体内实验验证 | 探索骨肉瘤微环境对巨噬细胞基因表达的影响及其在肿瘤进展中的作用 | 骨髓来源巨噬细胞和K7M2骨肉瘤细胞系 | 肿瘤免疫学 | 骨肉瘤 | RNA测序,单细胞测序,PCR,流式细胞术,克隆形成,伤口愈合,Transwell实验 | NA | 转录组数据,单细胞数据,基因表达数据 | NA | NA | RNA测序,单细胞测序 | NA | NA |
| 2045 | 2025-11-24 |
HOXC10 Protects from Skin Aging by Targeting the FZD6/Wnt/β-Catenin Signaling Pathway
2025, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0976
PMID:41268215
|
研究论文 | 本研究揭示了HOXC10通过调控FZD6/Wnt/β-catenin信号通路延缓皮肤衰老的机制 | 首次发现HOXC10是皮肤衰老转录因子调控网络的核心元件，并鉴定出辛伐他汀作为HOXC10的功能模拟物具有抗衰老能力 | NA | 探索皮肤衰老的分子机制及潜在治疗策略 | 皮肤组织、衰老成纤维细胞 | 生物医学 | 皮肤衰老 | 单细胞转录组测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2046 | 2025-11-24 |
scExplorer: a comprehensive web server for single-cell RNA sequencing data analysis
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf273
PMID:41268477
|
研究论文 | 开发了一个用于单细胞RNA测序数据分析的综合性网络服务器平台 | 通过四种先进算法进行全面的批次校正、基于SLURM的作业调度以及自动生成可重复性报告 | 主要面向非计算背景的研究人员，可能不适合需要高度定制化分析的高级用户 | 降低单细胞RNA测序数据分析的技术门槛 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | ComBat, Scanorama, BBKNN, Harmony | 单细胞RNA测序数据 | 数千至数十万个细胞的数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2047 | 2025-11-24 |
Chronic Inflammation in Primary Myelofibrosis: In-Depth Insights Into Pathogenesis and Promising Anti-Inflammatory Therapeutic Strategies
2025, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/9967975
PMID:41268532
|
综述 | 本文系统探讨原发性骨髓纤维化的慢性炎症发病机制及抗炎治疗策略 | 整合单细胞RNA测序等最新研究成果，深入解析炎症介质过量产生、氧化应激和免疫系统失调的调控机制 | NA | 阐明PMF的发病机制并探索靶向免疫细胞和细胞因子的治疗策略 | 造血干细胞和祖细胞、骨髓基质细胞、免疫细胞及炎症介质 | NA | 骨髓增殖性肿瘤/原发性骨髓纤维化 | 单细胞RNA测序 | NA | NA | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2048 | 2025-11-24 |
Machine learning-based tumor associated macrophages polarity signature predicts prognosis and treatment response in hepatocellular carcinoma
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1663519
PMID:41268553
|
研究论文 | 本研究开发了一个基于肿瘤相关巨噬细胞极性相关基因的机器学习特征，用于预测肝细胞癌患者的预后和治疗反应 | 首次基于CXCL9:SPP1特征构建了包含17个基因的TAM极性相关特征，并使用XGBoost机器学习模型进行预后预测 | 研究基于TCGA-LIHC数据集，需要在更多独立队列中进一步验证 | 开发能够预测肝细胞癌患者预后和治疗反应的生物标志物特征 | 肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序，qRT-PCR，机器学习 | XGBoost | 基因表达数据，临床数据 | TCGA-LIHC数据集和两个外部验证队列 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2049 | 2025-11-24 |
Identification and validation of paraptosis-related biomarkers in recurrent miscarriage
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1656650
PMID:41268559
|
研究论文 | 本研究通过生物信息学分析识别并验证了与副凋亡相关的复发性流产生物标志物PCNPP3和ELOA | 首次将副凋亡相关基因与复发性流产联系起来，并通过多组学分析揭示了其分子机制 | 研究主要基于公共数据库的转录组数据，需要进一步实验验证 | 探索副凋亡相关基因在复发性流产中的作用机制 | 复发性流产患者的转录组数据 | 生物信息学 | 复发性流产 | 单细胞RNA测序,转录组分析,机器学习 | 机器学习算法 | RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2050 | 2025-11-24 |
Decoding immune low-response states in sepsis: single-cell and 3D spatial transcriptomic insights into immunoparalysis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1696914
PMID:41268561
|
综述 | 本文综述了脓毒症免疫低反应状态（免疫麻痹）的单细胞和3D空间转录组学研究进展 | 整合单细胞RNA/ATAC测序、免疫组库分析和3D空间转录组学技术，解析脓毒症免疫麻痹的细胞程序 | 检测标准化不足、单核细胞HLA-DR阈值缺乏统一标准、临床兼容空间平台有限 | 探讨脓毒症免疫低反应状态的分子机制和精准医疗策略 | 脓毒症患者的免疫细胞（单核细胞、树突状细胞、淋巴细胞、NK细胞） | 单细胞组学 | 脓毒症 | 单细胞RNA测序, 单细胞ATAC测序, 免疫组库分析, 3D空间转录组学 | NA | 单细胞转录组数据, 空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞ATAC-seq, 空间转录组学 | NA | FFPE-ready空间检测 |
| 2051 | 2025-11-24 |
A single-cell transcriptomic atlas elucidates the hair cycle and apoptosis mechanisms in goat hair follicles
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1693637
PMID:41268577
|
研究论文 | 本研究通过单细胞转录组测序构建了山羊毛囊凋亡的高分辨率细胞图谱，揭示了毛周期中毛囊细胞凋亡的分子机制 | 首次在山羊毛囊中鉴定出九种细胞类型，发现基质细胞富集Wnt信号通路和凋亡相关基因，并揭示了决定基质细胞命运的关键动态基因和调控因子 | NA | 探索山羊毛周期中毛囊凋亡的分子机制 | 山羊毛囊细胞 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞转录组测序 | NA | 单细胞RNA测序数据 | 8,214个毛囊细胞（来自生长期、退行期和休止期） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 2052 | 2025-11-24 |
Spatial Omics Driven Crossmodal Pretraining Applied to Graph-based Deep Learning for Cancer Pathology Analysis
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160300
|
研究论文 | 本研究探索利用空间转录组学数据通过对比跨模态预训练机制生成深度学习模型，以提取分子和组织学信息用于基于图的学习任务 | 首次将空间转录组学数据与组织学成像配对，通过对比跨模态预训练机制增强基于图的深度学习模型在癌症病理分析中的性能 | NA | 开发能够更好理解癌变形态学和分子基础的算法，提升基于图的深度学习在癌症病理分析中的性能 | 癌症组织病理学全切片图像和空间转录组学数据 | 数字病理学 | 癌症 | 对比跨模态预训练，基于图的深度学习 | 图神经网络 | 图像，空间转录组学数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | 50微米分辨率定位的组织学成像与空间转录组学数据配对 |
| 2053 | 2025-11-24 |
Potential to Enhance Large Scale Molecular Assessments of Skin Photoaging through Virtual Inference of Spatial Transcriptomics from Routine Staining
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160301
|
研究论文 | 本研究探索从常规H&E染色组织切片推断空间转录组信息的潜力，以增强皮肤光老化的大规模分子评估 | 开发了从常规H&E染色切片推断空间转录组信息的机器学习方法，避免了昂贵空间转录组技术的限制 | 研究样本量有限（仅4名患者），且存在患者间变异性 | 增强皮肤光老化的大规模分子评估能力，为皮肤癌研究提供新方法 | 皮肤组织标本，特别是基底细胞癌和鳞状细胞癌手术切除部位邻近的皮肤组织 | 数字病理学 | 皮肤癌 | 空间转录组学，全玻片成像，机器学习 | 机器学习模型 | 图像，转录组数据 | 来自261个皮肤标本队列中的4名患者 | 10x Genomics | 空间转录组学 | Visium CytAssist | Visium CytAssist空间转录组分析，50微米分辨率，分析超过18,000个基因 |
| 2054 | 2025-11-24 |
Enhancing Spatial Transcriptomics Analysis by Integrating Image-Aware Deep Learning Methods
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160299
|
研究论文 | 提出一种整合空间转录组学和组织病理学图像的深度学习方法，以更好地识别癌症组织中的生物学模式 | 首次将空间转录组学数据与组织病理学图像通过深度学习模型相结合，利用ResNet提取形态学特征，实现图像感知的特征发现 | 方法主要针对胶质母细胞瘤和三阴性乳腺癌等特定癌症类型，在其他疾病中的适用性有待验证 | 开发能够整合空间转录组学和图像数据的分析方法，以更好地理解癌症组织的空间异质性 | 胶质母细胞瘤和三阴性乳腺癌患者组织样本 | 数字病理学 | 癌症 | 空间转录组学，深度学习 | ResNet-50, Louvain聚类 | 空间基因表达数据，高分辨率全切片组织学图像 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 2055 | 2025-11-24 |
Potential to Enhance Large Scale Molecular Assessments of Skin Photoaging through Virtual Inference of Spatial Transcriptomics from Routine Staining
2023-Jul-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.07.30.551188
PMID:37577612
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研究论文 | 本研究开发了从常规H&E染色组织切片推断空间转录组信息的机器学习方法 | 首次探索从常规H&E染色切片虚拟推断空间转录组信息，以克服现有技术成本高和样本间变异大的限制 | 研究样本量相对较小（仅4名患者），可能限制结果的普适性 | 通过虚拟推断空间转录组信息来增强皮肤光老化的大规模分子评估能力 | 皮肤光老化组织，特别是基底细胞和鳞状细胞角质瘤手术切除部位邻近的皮肤标本 | 数字病理学 | 皮肤癌 | 空间转录组学，全玻片成像，机器学习 | 机器学习模型 | 图像，转录组数据 | 来自261个皮肤标本队列中的4名患者样本 | 10x Genomics | 空间转录组学 | Visium CytAssist | Visium CytAssist空间转录组分析，50微米分辨率，分析超过18,000个基因 |
| 2056 | 2025-11-24 |
Spatial Omics Driven Crossmodal Pretraining Applied to Graph-based Deep Learning for Cancer Pathology Analysis
2023-Jul-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.07.30.551187
PMID:37577686
|
研究论文 | 本研究探索利用空间转录组学数据通过对比跨模态预训练机制生成深度学习模型，以提取分子和组织学信息用于基于图的学习任务 | 首次将空间组学数据与组织学成像配对，通过对比跨模态预训练机制增强基于图的深度学习模型在癌症病理分析中的性能 | NA | 开发能够更好理解癌变形态学和分子基础的算法，提升基于图的深度学习在癌症病理分析中的性能 | 癌症组织病理学全切片图像和空间转录组学数据 | 数字病理学 | 癌症 | 对比跨模态预训练，基于图的深度学习 | 图神经网络 | 图像，空间转录组学数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | 50微米分辨率定位的组织学成像 |
| 2057 | 2025-11-23 |
Residual disease in NPM1-mutated acute myeloid leukemia
2026-Jan-15, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry
DOI:10.1016/j.cca.2025.120586
PMID:40912477
|
综述 | 本文综述了NPM1突变急性髓系白血病中微小残留病监测的技术进展与挑战 | 系统评估了qPCR、NGS、ddPCR等传统技术与CRISPR-Cas9、单细胞测序、人工智能等新兴技术在MRD监测中的综合应用 | 人工智能工具临床转化有限，受限于数据质量、算法偏见、基础设施和监管框架缺失等问题 | 评估NPM1突变AML中MRD监测技术的临床应用价值与发展前景 | NPM1突变急性髓系白血病患者的微小残留病监测 | 自然语言处理 | 急性髓系白血病 | 定量PCR、下一代测序、微滴数字PCR、CRISPR-Cas9、单细胞测序 | 人工智能、机器学习 | 分子检测数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 2058 | 2025-11-23 |
Cutting-edge nanobiosensors: Revolutionizing cancer diagnosis and enabling precision medicine
2026-Jan-15, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry
DOI:10.1016/j.cca.2025.120613
PMID:40962167
|
综述 | 本文综述了结合纳米技术与人工智能的尖端纳米生物传感器在癌症诊断和精准医疗中的革命性应用 | 整合纳米技术与人工智能提升生物传感器性能，开发多功能平台融合分子识别、成像和治疗功能，拓展RNA靶向检测新领域 | 存在规模化制造、长期稳定性、监管合规和环境可持续性方面的重大挑战 | 推动癌症早期检测、实时疾病监测和精准医疗发展 | 循环肿瘤DNA(ctDNA)、循环肿瘤细胞(CTCs)和微RNA(miRNAs)等关键生物标志物 | 生物医学工程 | 癌症 | 纳米生物传感技术、单细胞测序、表观转录组检测 | NA | 生物分子数据 | NA | NA | 单细胞测序 | NA | NA |
| 2059 | 2025-11-21 |
Single-cell transcriptome profiling reveals altered neural crest cell dynamics and novel biomarkers in EDNRB mutant mice with Hirschsprung's disease phenotype
2026-Jan, Genes & diseases
IF:6.9Q1
DOI:10.1016/j.gendis.2025.101765
PMID:41262530
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 2060 | 2025-11-23 |
Single-Cell Spatial Transcriptomic of Sjögren's Disease Salivary Glands
2026, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4997-8_14
PMID:41269557
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研究论文 | 本章探讨利用10X Genomics的Visium HD空间转录组技术分析干燥综合征患者唾液腺组织的细胞和分子景观 | 首次应用高分辨率空间转录组技术研究人类干燥综合征唾液腺组织，保留组织结构的同时解析免疫细胞与结构细胞的相互作用 | 研究受限于小唾液腺活检组织的有限样本量 | 解析干燥综合征炎症环境的异质性，探索疾病机制和治疗机会 | 福尔马林固定石蜡包埋的人类小唾液腺组织 | 空间转录组学 | 干燥综合征 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | 10X Genomics | 空间转录组学 | Visium HD | Visium HD空间转录组协议 |