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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 |
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22901 | 2024-08-09 |
Accounting for technical noise in differential expression analysis of single-cell RNA sequencing data
2017-Nov-02, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkx754
PMID:29036714
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研究论文 | 本文提出了一种名为TASC的统计框架,用于在单细胞RNA测序数据中考虑细胞间的技术差异,以准确估计基因的生物学变异并检测差异表达基因 | TASC框架采用经验贝叶斯方法,通过使用外部RNA spike-ins可靠地建模细胞特异性dropout率和放大偏差,并能调整协变量以进一步消除细胞大小和细胞周期差异带来的混杂影响 | NA | 开发一种方法来调整单细胞RNA测序数据中的技术噪声,以提高差异表达分析的准确性和鲁棒性 | 单细胞RNA测序数据中的技术噪声和差异表达基因 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 分层混合模型 | RNA测序数据 | NA |
22902 | 2024-08-09 |
Single-cell gene expression analysis reveals regulators of distinct cell subpopulations among developing human neurons
2017-11, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.223313.117
PMID:29030469
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析了发育中的人类神经元的基因表达,揭示了神经前体细胞亚型的调控机制 | 本研究采用无监督的高分辨率策略,识别细胞发育的分支点,追踪亚群的随机转录动力学,阐明调控网络,并发现关键调控因子 | NA | 揭示个体人类神经前体细胞分化为成熟神经元的随机动力学和调控机制 | 发育中的人类神经元及其神经前体细胞亚型 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 |
22903 | 2024-08-09 |
Single-cell sequencing data reveal widespread recurrence and loss of mutational hits in the life histories of tumors
2017-11, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.220707.117
PMID:29030470
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研究论文 | 本文通过单细胞测序数据,揭示了肿瘤生命史中广泛存在的突变复发和丢失现象 | 开发了一种严格的统计框架,用于测试无限位点假设,并发现多个单细胞测序数据集中存在同一基因组位置多次突变的情况 | 仅基于12个单细胞测序数据集进行分析,可能需要更多数据以验证结果的普遍性 | 评估无限位点假设的有效性,并探索更复杂的模型以量化肿瘤内异质性 | 人类癌症的单细胞测序数据 | 数字病理学 | NA | 单细胞测序 | 统计框架 | 基因组数据 | 12个单细胞测序数据集 |
22904 | 2024-08-09 |
powsimR: power analysis for bulk and single cell RNA-seq experiments
2017-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btx435
PMID:29036287
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研究论文 | PowsimR 是一个灵活的工具,用于模拟和评估批量及单细胞 RNA-seq 数据中的差异表达,适用于事前和事后功效分析 | PowsimR 提供了对批量和单细胞 RNA-seq 数据进行差异表达模拟和评估的功能,这在现有工具中较为少见 | NA | 优化 RNA-seq 实验设计并评估和比较检测差异表达基因的能力 | 批量和单细胞 RNA-seq 数据中的差异表达 | RNA 测序 | NA | RNA-seq | NA | RNA-seq 数据 | NA |
22905 | 2024-08-09 |
The Role of Chromatin Density in Cell Population Heterogeneity during Stem Cell Differentiation
2017-10-17, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-017-13731-3
PMID:29042584
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研究论文 | 本研究结合三维染色体构象(Hi-C)和单细胞RNA测序数据,通过离散随机模拟探索染色质重塑在发育过程中决定基因表达异质性的作用 | 本研究展示了染色质重塑如何通过折叠成不同的拓扑域来决定基因表达分布,并假设分化过程中局部DNA密度的增加会因染色质的拥挤效应而加剧转录爆发 | NA | 探索染色质重塑在发育过程中决定基因表达异质性的作用 | 染色质重塑和基因表达异质性 | 生物信息学 | NA | Hi-C, 单细胞RNA测序 | 离散随机模拟 | 3D构象数据, 测序数据 | NA |
22906 | 2024-08-09 |
Detecting Activated Cell Populations Using Single-Cell RNA-Seq
2017-Oct-11, Neuron
IF:14.7Q1
DOI:10.1016/j.neuron.2017.09.026
PMID:29024657
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研究论文 | 本文开发了一种名为Act-seq的技术,用于检测单细胞RNA测序中的活性细胞群,并揭示了特定细胞类型的分子分类和应激反应 | Act-seq技术减少了传统细胞分离过程中人为诱导的转录扰动,能够准确检测基线转录谱和行为/经验驱动活动引起的急性转录变化 | NA | 开发新技术以准确检测单细胞RNA测序中的活性细胞群 | 特定细胞类型的分子分类和应激反应 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 多种细胞类型 |
22907 | 2024-08-09 |
Temporal Tracking of Microglia Activation in Neurodegeneration at Single-Cell Resolution
2017-Oct-10, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2017.09.039
PMID:29020624
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术,追踪了在小鼠严重神经退行性模型中,与阿尔茨海默病类似表型的海马体中分离出的超过1600个单个微胶质细胞的转录组,并在多个时间点进行了分析。 | 发现了两种分子上不同的反应性微胶质细胞表型,分别以I型和II型干扰素反应基因的共调控模块为特征,并揭示了微胶质细胞对神经退行性反应的先前未观察到的异质性。 | NA | 研究微胶质细胞在神经退行性疾病中的激活过程。 | 微胶质细胞在神经退行性疾病中的反应和转录程序。 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 超过1600个单个微胶质细胞 |
22908 | 2024-08-09 |
SEQUENCING BRAIN CELLS
2017-10-01, BioTechniques
IF:2.2Q4
DOI:10.2144/000114600
PMID:29048266
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评论 | 文章讨论了单细胞测序技术在人类大脑细胞类型分类中的应用潜力 | NA | NA | 探讨单细胞测序技术在解决人类大脑细胞类型分类挑战中的应用 | 人类大脑中的不同细胞类型 | NA | NA | 单细胞测序 | NA | NA | NA |
22909 | 2024-08-09 |
Dissecting human gliomas by single-cell RNA sequencing
2018-01-10, Neuro-oncology
IF:16.4Q1
DOI:10.1093/neuonc/nox126
PMID:29016805
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综述 | 本文综述了通过单细胞RNA测序技术在临床胶质瘤样本中的应用,重点介绍了RNA表达谱分析 | 提供了对胶质瘤生物学、肿瘤异质性、癌细胞谱系、癌症干细胞程序、肿瘤微环境和胶质瘤分类的新见解 | NA | 探讨单细胞分析技术在胶质瘤研究中的应用 | 人胶质瘤 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 临床胶质瘤样本 |
22910 | 2024-08-09 |
SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering
2017-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/nmeth.4463
PMID:28991892
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研究论文 | 本文介绍了SCENIC方法,用于从单细胞RNA测序数据中同时重建基因调控网络和识别细胞状态 | SCENIC方法通过cis-调控分析指导转录因子和细胞状态的识别,为理解细胞异质性提供了新的生物学见解 | NA | 开发一种计算方法,用于从单细胞RNA测序数据中重建基因调控网络并识别细胞状态 | 单细胞RNA测序数据中的基因调控网络和细胞状态 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | 来自肿瘤和大脑的单细胞数据集 |
22911 | 2024-08-09 |
Molecular architecture underlying fluid absorption by the developing inner ear
2017-10-10, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.26851
PMID:28994389
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研究论文 | 本文研究了小鼠内淋巴囊在SLC26A4依赖性方式下吸收液体的过程,并通过单细胞RNA测序分析了内淋巴囊中两种不同类型的分化细胞 | 首次揭示了内淋巴囊中两种分化细胞的转录组特征,并提出了NaCl重吸收的分子机制 | NA | 探讨内淋巴囊液体吸收的分子机制及其与听力损失的关系 | 小鼠内淋巴囊的液体吸收机制及分化细胞类型 | NA | 听力损失 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
22912 | 2024-08-09 |
Mouse embryonic stem cells can differentiate via multiple paths to the same state
2017-10-09, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.26945
PMID:28990928
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research paper | 本文通过单细胞RNA测序比较了两种运动神经元分化协议,探讨直接编程与胚胎分化的关系。 | 发现直接编程路径在分化过程中出现了一个新的过渡状态,该状态具有特定的基因表达特征,并与标准路径最终达到相同的运动神经元状态。 | NA | 研究直接编程与胚胎分化在细胞分化过程中的关系。 | 小鼠胚胎干细胞的运动神经元分化。 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA |
22913 | 2024-08-09 |
SEGtool: a specifically expressed gene detection tool and applications in human tissue and single-cell sequencing data
2018-11-27, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbx074
PMID:28981576
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SEGtool的工具,用于从RNA测序数据中自动和自适应地检测特定表达基因(SEGs) | SEGtool基于模糊c均值、Jaccard指数和贪婪退火方法,能够忽略数据分布,优于主要为微阵列数据开发的现有工具 | NA | 研究特定表达基因的识别,以探索基因功能、生物发育、疾病机制和生物标志物的发现 | 人类组织和单细胞测序数据中的特定表达基因 | 生物信息学 | NA | RNA测序 | 模糊c均值、Jaccard指数、贪婪退火方法 | RNA-seq数据、单细胞测序数据 | 在Genotype-Tissue Expression (GTEx)人类组织数据集中检测到3181个SEGs,以及在胚胎细胞的单细胞测序数据中识别出多个SEGs |
22914 | 2024-08-09 |
VDJdb: a curated database of T-cell receptor sequences with known antigen specificity
2018-01-04, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkx760
PMID:28977646
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研究论文 | 本文介绍了VDJdb数据库,该数据库收集并整合了已知抗原特异性的T细胞受体序列,为T细胞受体谱数据注释提供了一个通用平台 | VDJdb数据库整合了已发表的T细胞特异性检测结果,将抗原特异性与T细胞受体序列相结合,为T细胞受体谱数据注释提供了一个多功能工具 | NA | 旨在解码T细胞受体基因序列中包含的抗原特异性,以加深对适应性免疫系统的理解,并推动转化医学领域的发展 | T细胞受体序列及其抗原特异性 | 生物信息学 | NA | 免疫谱系测序技术(RepSeq),单细胞RNA测序技术 | NA | 序列数据 | 大量从供体样本中获得的T细胞受体序列 |
22915 | 2024-08-09 |
Functional genomics of stromal cells in chronic inflammatory diseases
2018-Jan, Current opinion in rheumatology
IF:5.2Q1
DOI:10.1097/BOR.0000000000000455
PMID:28984647
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综述 | 本文综述了利用功能基因组学和单细胞技术研究慢性炎症疾病中基质细胞的最新进展 | 采用高维策略如mRNA测序、质谱流式细胞术和荧光激活细胞分选,提供了对类风湿关节炎、炎症性肠病和癌症中病变组织的详细视图 | NA | 探讨基质细胞在慢性炎症疾病中的功能和病理作用 | 基质细胞,包括成纤维细胞、内皮细胞、周细胞和间充质前体细胞 | 功能基因组学 | 炎症性疾病 | mRNA测序、质谱流式细胞术、荧光激活细胞分选 | NA | 单细胞RNA-seq | 大量患者组织样本 |
22916 | 2024-08-09 |
Linnorm: improved statistical analysis for single cell RNA-seq expression data
2017-Dec-15, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkx828
PMID:28981748
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研究论文 | Linnorm是一种新的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据标准化和转换方法,旨在去除技术噪声并同时保留生物变异,从而改进现有的统计方法 | Linnorm在速度、技术噪声去除和细胞异质性保留方面显示出优势,能改进现有方法在发现新亚型、细胞伪时间排序、聚类分析等方面的应用 | NA | 开发和评估一种新的scRNA-seq数据标准化和转换方法Linnorm | scRNA-seq数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 使用真实的scRNA-seq数据进行比较 |
22917 | 2024-08-09 |
Network embedding-based representation learning for single cell RNA-seq data
2017-Nov-02, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkx750
PMID:28977434
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研究论文 | 本文提出了一种基于网络嵌入的单细胞RNA测序数据表示学习方法SCRL | SCRL方法能够有效实现数据驱动的非线性投影,并结合先验生物学知识(如通路信息)学习更有意义的低维表示 | NA | 克服单细胞RNA测序数据中的高噪声和低覆盖率问题,提高数据处理的效率 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 网络嵌入 | 基因表达数据 | 多个单细胞RNA测序数据集 |
22918 | 2024-08-09 |
Long-term expansion of alveolar stem cells derived from human iPS cells in organoids
2017-Nov, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/nmeth.4448
PMID:28967890
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研究论文 | 本文报道了一种从人诱导多能干细胞(hiPSCs)高效生成并长期扩展含有SFTPC肺泡干细胞的肺泡类器官(AOs)的方法 | 本文首次实现了从hiPSCs中稳定扩展肺泡类器官,并展示了其在药物毒理学研究中的应用 | NA | 开发一种新的方法来模拟人类肺泡并应用于疾病建模和再生医学 | 人诱导多能干细胞(hiPSCs)衍生的肺泡上皮细胞类型II(AT2)细胞 | 再生医学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 细胞 | NA |
22919 | 2024-08-09 |
The promise of spatial transcriptomics for neuroscience in the era of molecular cell typing
2017-10-06, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.aan6827
PMID:28983044
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综述 | 本文综述了空间转录组学在神经科学中的应用前景,特别是在分子细胞类型鉴定时代的重要性 | 新兴的空间转录组学方法有望通过在组织中定位分子定义的细胞类型,同时检测形态、活动或连接性,填补分子细胞类型与形态学、生理学和行为相关性之间的空白 | 目前空间转录组学方法仍面临挑战,包括技术要求和实际应用中的困难 | 探讨空间转录组学方法在连接分子细胞类型与神经功能、发育和疾病中的应用 | 神经科学中的细胞类型及其在功能电路中的作用 | 分子细胞类型鉴定 | NA | 空间转录组学 | NA | 转录组数据 | NA |
22920 | 2024-08-09 |
Impact of sequencing depth and read length on single cell RNA sequencing data of T cells
2017-10-06, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-017-12989-x
PMID:28986563
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研究论文 | 研究了读长和测序深度对单细胞RNA测序数据质量的影响 | 探讨了读长和测序深度对基因表达谱质量、细胞类型识别及TCRαβ重建的影响 | 研究仅限于8个公开的单细胞RNA测序数据集 | 评估读长和测序深度对单细胞RNA测序数据质量的影响 | T细胞的单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA序列 | 1,305个单细胞 |