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当前共找到 40705 篇文献，本页显示第 221 - 240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 221 | 2026-06-19 |
Skin in the game: a review of single-cell and spatial transcriptomics in dermatological research
2024-09-25, Clinical chemistry and laboratory medicine
IF:3.8Q1
DOI:10.1515/cclm-2023-1245
PMID:38656304
|
综述 | 综述了单细胞RNA测序和空间转录组学在皮肤病学研究中的应用 | 系统总结了单细胞和空间转录组学技术在皮肤病研究中的最新进展，为理解皮肤病发病机制提供了新视角 | 未具体说明，但综述类文章可能缺乏原始数据验证 | 回顾单细胞RNA测序和空间转录组学在皮肤病学中的应用现状及未来前景 | 健康皮肤及特应性皮炎、银屑病、皮肤恶性肿瘤等皮肤病 | 数字病理学 | 皮肤病 | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | NA |
| 222 | 2026-06-19 |
Imputing abundance of over 2,500 surface proteins from single-cell transcriptomes with context-agnostic zero-shot deep ensembles
2024-09-18, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.08.006
PMID:39243755
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研究论文 | 提出了基于单细胞转录组的上下文无关零样本深度集成模型SPIDER，可预测超过2500种表面蛋白的丰度 | 首次实现零样本预测超过2500种表面蛋白丰度，并具有良好的跨上下文泛化能力 | 未提及模型预测在真实实验验证中的具体准确率限制 | 开发能够从单细胞转录组数据大规模预测表面蛋白丰度的计算方法 | 单细胞转录组数据与表面蛋白丰度预测 | 机器学习 | 肝细胞癌，结直肠癌 | 单细胞RNA测序，CITE-seq | 深度集成模型（零样本学习） | 转录组数据（单细胞水平） | 涉及肝细胞癌和结直肠癌样本 | NA | 单细胞RNA测序，CITE-seq | NA | NA |
| 223 | 2026-06-19 |
Increased autoreactivity and maturity of EBI2+ antibody-secreting cells from nasal polyps
2024-09-10, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.177729
PMID:39253973
|
研究论文 | 该研究探究了鼻息肉组织中表达EBI2的抗体分泌细胞的自身反应性和成熟度增加的特征 | 首次揭示了鼻息肉中EBI2+抗体分泌细胞具有更高的自身抗体产生倾向及其分子特征，包括抗dsDNA IgG的增加和成熟浆细胞分化标志 | 未具体说明研究局限性 | 研究鼻息肉中表达EBI2的B细胞对自身抗体产生的倾向性，并评估鼻息肉抗体分泌细胞的分子特征 | 鼻息肉和扁桃体组织中的B细胞及抗体分泌细胞 | 自然语言处理 | 鼻息肉 | 单细胞RNA测序 | 未提及 | 基因表达数据 | 包括鼻息肉和扁桃体样本，具体数量未提及 | 未提及 | 单细胞RNA-seq | 未提及 | 未提及 |
| 224 | 2026-06-19 |
Transcriptomic dysregulation and autistic-like behaviors in Kmt2c haploinsufficient mice rescued by an LSD1 inhibitor
2024-09, Molecular psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1038/s41380-024-02479-8
PMID:38528071
|
研究论文 | 本研究通过Kmt2c单倍性不足小鼠模型，发现转录组失调与自闭症样行为，并证明LSD1抑制剂可缓解社交缺陷 | 首次整合单细胞RNA测序与ChIP-seq分析，揭示Kmt2c单倍性不足导致径向胶质细胞和未成熟神经元中ASD相关转录组改变，并发现LSD1抑制剂可逆转大部分差异表达基因 | 未详细说明样本量及行为测试的性别差异；仅关注成年小鼠和新生小鼠的大脑，缺乏发育全过程的纵向分析 | 探究KMT2C单倍性不足导致神经发育缺陷的分子机制及潜在治疗方法 | Kmt2c杂合移码突变小鼠（Kmt2c+/-） | 神经科学 | 自闭症谱系障碍 | 单细胞RNA测序，ChIP-seq，批量RNA测序 | 基因工程小鼠模型 | 转录组数据（基因表达） | 未明确说明，涉及成年小鼠和新生小鼠的大脑样本 | NA | 单细胞RNA测序，批量RNA测序，ChIP-seq | NA | NA |
| 225 | 2026-06-19 |
PanIN and CAF transitions in pancreatic carcinogenesis revealed with spatial data integration
2024-08-21, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.07.001
PMID:39116880
|
研究论文 | 该研究引入一种新的成像、空间转录组学和单细胞RNA测序整合流程，以表征胰腺癌发生过程中肿瘤细胞状态转变 | 开发了一种半监督分析流程，整合了全转录组FFPE空间转录组学与单细胞RNA测序数据，首次在低级别和高级别PanIN病变中追踪癌变进程并映射细胞表型，揭示了CAF相关炎症信号向细胞增殖的转变 | 无法在FFPE样本中对人类PanIN进行严格诊断，限制了其微环境中单细胞水平的表征 | 利用空间多组学整合解析胰腺癌发生过程中的时空动态 | 低级别和高级别胰腺上皮内瘤变样本及其微环境中的肿瘤相关成纤维细胞 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 空间转录组学、单细胞RNA测序、高维成像蛋白质组学 | 半监督学习框架 | 图像、转录组数据、蛋白质组数据 | 罕见队列的低级别和高级别PanIN病变样本 | NA | 空间转录组学, 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 226 | 2026-06-19 |
Global transcription regulation revealed from dynamical correlations in time-resolved single-cell RNA sequencing
2024-08-21, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.07.002
PMID:39121860
|
研究论文 | 通过时间分辨单细胞RNA测序中的动态相关性揭示全局转录调控机制 | 提出结合细胞大小和细胞周期依赖率的随机基因表达模型，利用代谢标记和细胞周期报告基因捕获时间维度，并开发并行可扩展的近似贝叶斯计算方法校正技术变异，准确量化全转录组的爆发频率、爆发大小和降解率 | 未在摘要中明确提及局限性 | 利用时间分辨单细胞RNA测序中的动态相关性识别全局转录调控机制 | 单细胞中的基因表达动态，包括转录爆发和降解过程 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序，代谢标记 | 随机模型，近似贝叶斯计算 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 227 | 2026-06-19 |
Imputing abundance of over 2500 surface proteins from single-cell transcriptomes with context-agnostic zero-shot deep ensembles
2024-Jul-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.31.605432
PMID:39131290
|
研究论文 | 提出SPIDER模型，利用单细胞转录组数据预测超过2500种表面蛋白丰度，并展示其在细胞类型注释、生物标志物/靶点识别和细胞间相互作用分析中的广泛应用 | 首次实现上下文无关的零样本深度集成模型，能够大规模预测细胞表面蛋白丰度并泛化至不同组织或疾病状态 | 未提及具体局限性 | 开发一种能够从单细胞转录组数据大规模预测细胞表面蛋白丰度的计算方法，并验证其泛化性能和应用价值 | 利用CITE-seq技术同时测量的表面蛋白丰度和转录表达数据 | 机器学习 | 肝细胞癌、结直肠癌 | 单细胞RNA-seq、CITE-seq | 深度集成模型 | 单细胞转录组数据、蛋白质丰度数据 | NA | 10x Genomics | 单细胞RNA-seq | 10x Chromium | 10x Chromium Single Cell 3' 与CITE-seq结合 |
| 228 | 2026-06-19 |
Immunological landscape of human lymphoid explants during measles virus infection
2024-07-25, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.172261
PMID:39253971
|
研究论文 | 通过单细胞RNA测序和流式细胞术，研究了人类淋巴组织外植体中麻疹病毒感染的免疫学景观 | 首次在人类淋巴组织外植体模型中系统描绘了麻疹病毒对不同免疫细胞亚群的感染偏好性，并揭示了感染B细胞中干扰素刺激基因转录和蛋白水平的关联 | 未提及，原文未明确说明 | 阐明麻疹病毒感染人类淋巴组织过程中的免疫学事件 | 人类淋巴组织外植体及Raji细胞 | 机器学习 | 麻疹病毒感染 | 单细胞RNA测序, 流式细胞术, 质谱分析 | NA | 单细胞基因表达数据, 蛋白质组数据 | 多例供体，具体数量未在摘要中明确 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 229 | 2026-06-19 |
Targeting CEBPA to restore cellular identity and tissue homeostasis in pulmonary fibrosis
2024-07-16, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.175290
PMID:39012710
|
研究论文 | 通过公开RNA-Seq数据集挖掘，发现CEBPA缺失与特发性肺纤维化有关，利用条件性敲除小鼠、单细胞RNA测序、肺类器官等方法探究其在肺纤维化和修复中的作用 | 首次建立CEBPA抑制、AT2细胞身份受损、组织稳态破坏与肺纤维化之间的直接机制联系，并发现S100A8/A9抑制剂可缓解实验性肺纤维化 | 未明确提及局限性，可能包括小鼠模型与人类疾病的差异，以及临床转化需进一步验证 | 探究CEBPA在肺纤维化中调节细胞身份和组织稳态的分子机制 | CEBPA基因及其在肺泡2型上皮细胞中的作用 | 机器学习 | 肺纤维化 | RNA-seq, 单细胞RNA测序, 条件性基因敲除, 肺类器官, 小分子抑制 | 条件性基因敲除小鼠模型 | 转录组数据 | 条件性敲除小鼠，长期观察6个月以上，博来霉素诱导纤维化模型 | Illumina | RNA-seq | Illumina NovaSeq | 公开RNA-Seq数据集分析 |
| 230 | 2026-06-19 |
Spatial transcriptomics implicates impaired BMP signaling in NF1 fracture pseudarthrosis in murine and patient tissues
2024-07-11, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.176802
PMID:38990653
|
研究论文 | 通过空间转录组学技术揭示了NF1骨折假关节中BMP信号受损的分子机制，并在小鼠模型和患者组织中验证了这一发现 | 首次利用空间转录组学在完整组织背景下解析NF1骨折不愈合的分子异质性，并证实了BMP信号缺陷是NF1假关节形成的关键机制 | 研究中空间转录组学的分辨率可能限制了对区域内单个细胞类型的精细解析 | 阐明NF1骨折假关节形成的分子机制，为临床使用BMP2治疗提供分子证据 | 小鼠骨折愈合组织及NF1患者假关节组织 | 空间转录组学 | 神经纤维瘤病1型（NF1）相关骨折假关节 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | 包含正常小鼠、Nf1Postn小鼠及一名NF1患者的假关节组织样本 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 231 | 2026-06-19 |
Thrombospondin-1 promotes fibro-adipogenic stromal expansion and contractile dysfunction of the diaphragm in obesity
2024-07-02, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.175047
PMID:38954467
|
研究论文 | 本文研究了肥胖背景下血小板反应蛋白-1（THBS1）如何促进膈肌纤维脂肪基质扩张和收缩功能障碍 | 首次揭示了THBS1在肥胖相关膈肌功能障碍中的关键作用，并通过基因敲除小鼠模型证明了THBS1缺失对膈肌的保护效应 | 未明确提及，但基于摘要可推断可能涉及动物模型向人类转化的局限性 | 阐明THBS1在肥胖诱导的膈肌纤维脂肪基质重塑和收缩功能障碍中的机制作用 | 野生型和Thbs1基因敲除小鼠的膈肌组织及纤维脂肪祖细胞 | 机器学习 | 肥胖相关呼吸功能障碍 | 批量RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | 转录组数据 | 野生型和Thbs1基因敲除小鼠各一组，具体样本量未明确 | NA | 批量RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 232 | 2026-06-19 |
Single-cell RNA-Seq analysis reveals cell subsets and gene signatures associated with rheumatoid arthritis disease activity
2024-07-02, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.178499
PMID:38954480
|
研究论文 | 通过对36名个体的外周血单核细胞进行单细胞RNA测序，揭示与类风湿关节炎疾病活动相关的细胞亚群和基因特征 | 首次在单细胞水平上识别出与类风湿关节炎疾病活动度相关的IFN激活单核细胞亚群、CD4+ T效应记忆细胞和非经典单核细胞的变化，以及中度-高度疾病活动度的基因特征 | 样本量相对有限（18例患者和18例对照），未提及功能验证或外部队列验证 | 研究类风湿关节炎疾病活动相关的细胞亚群和细胞类型特异性基因特征 | 类风湿关节炎患者和匹配对照的外周血单核细胞 | 单细胞转录组学 | 类风湿关节炎 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 36名个体（18例RA患者和18例匹配对照） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 233 | 2026-06-19 |
FGF receptors mediate cellular senescence in the cystic fibrosis airway epithelium
2024-06-25, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.174888
PMID:38916962
|
研究论文 | 该研究揭示了FGFR/MAPK p38信号通路在囊性纤维化气道上皮细胞衰老中的作用，并发现抑制FGFR可减轻细胞衰老并改善黏液纤毛清除功能 | 首次阐明成纤维细胞生长因子受体（FGFR）特别是FGFR4通过MAPK p38信号介导囊性纤维化气道上皮细胞衰老，并提出靶向衰老作为治疗策略 | 未明确说明，但可能涉及体外模型与体内情况的差异以及样本量限制 | 探究囊性纤维化气道上皮细胞衰老的分子机制及其对黏液纤毛清除功能的影响 | 囊性纤维化患者的气道上皮细胞、非囊性纤维化对照、CF支气管上皮细胞系和Cftr基因敲除大鼠 | 机器学习 | 囊性纤维化 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 来自非CF和CF捐献者的原代支气管上皮细胞、CF支气管上皮细胞系及Cftr敲除大鼠 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 234 | 2026-06-19 |
Tissue module discovery in single-cell-resolution spatial transcriptomics data via cell-cell interaction-aware cell embedding
2024-06-19, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.05.001
PMID:38823396
|
研究论文 | 提出一种深度学习方法SPACE，通过细胞间相互作用感知的细胞嵌入，从单细胞分辨率空间转录组数据中识别细胞类型和发现组织模块 | 通过细胞嵌入同时捕获基因表达谱和空间邻域相互作用，自动发现具有可辨别边界和均匀细胞类型分布的组织模块（细胞社区），并输出与生理过程相关的特征性近端细胞-细胞相互作用网络 | 未提及具体局限性 | 开发计算方法以揭示单细胞如何在空间中组织并发挥组织特异性功能 | 单细胞分辨率空间转录组数据中的细胞和组织模块 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 深度学习（SPACE） | 单细胞分辨率空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞空间转录组学 | NA | NA |
| 235 | 2026-06-19 |
Accurate single-molecule spot detection for image-based spatial transcriptomics with weakly supervised deep learning
2024-05-15, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.04.006
PMID:38754367
|
研究论文 | 提出Polaris分析流程，通过弱监督深度学习实现基于图像的空间转录组学中单分子斑点的精确检测 | 结合深度学习模型进行细胞分割和斑点检测，并利用概率基因解码器准确量化单细胞基因表达，提供统一的现成解决方案 | 未明确提及但可能依赖于训练数据的质量和多样性，以及在不同实验条件下的泛化能力 | 开发一个准确、自动化的分析流程，用于基于图像的空间转录组学数据，减少手动调整的复杂性 | 基于图像的空间转录组学数据，包括MERFISH、seqFISH和ISS实验 | 计算机视觉, 深度学习 | 不适用 | MERFISH, seqFISH, 原位RNA测序 | 深度学习（弱监督学习） | 图像 | 不适用 | 不适用 | 空间转录组学 | 不适用 | 不适用 |
| 236 | 2026-06-19 |
Reconstructing developmental trajectories using latent dynamical systems and time-resolved transcriptomics
2024-05-15, Cell systems
IF:9.0Q1
DOI:10.1016/j.cels.2024.04.004
PMID:38754365
|
研究论文 | 提出一种利用潜伏动力系统和时间分辨转录组学重建发育轨迹的框架，包括优化的代谢标记方法sci-FATE2和计算模型VelvetVAE及VelvetSDE | 首次结合代谢标记优化方法sci-FATE2与两阶段动力系统框架（VelvetVAE和VelvetSDE），实现从单细胞快照数据到动态生成模型的转变，超越现有工具的性能 | NA | 开发能够从单细胞转录组快照数据重建细胞命运决定动态轨迹的方法 | 分化为神经管身份的45,000个小鼠胚胎干细胞 | 机器学习 | NA | 代谢标记，单细胞RNA-seq | 变分自编码器（VAE），神经随机微分方程（nSDE） | 单细胞转录组数据 | 45,000个胚胎干细胞 | NA | 单细胞RNA-seq，代谢标记 | sci-FATE2 | NA |
| 237 | 2026-06-19 |
Epigenetic dysregulation in Alzheimer's disease peripheral immunity
2024-04-17, Neuron
IF:14.7Q1
DOI:10.1016/j.neuron.2024.01.013
PMID:38340719
|
研究论文 | 利用单细胞测序方法探究阿尔茨海默病外周免疫系统的表观遗传和转录变化 | 首次揭示了阿尔茨海默病外周免疫细胞中开放染色质的显著变化，并发现了新的AD特异性RELA转录因子结合位点和与散发性AD风险相关的差异可及染色质区域 | 未提及具体限制 | 探究阿尔茨海默病外周免疫系统的表观遗传和转录改变 | 阿尔茨海默病患者的外周免疫细胞 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 单细胞测序，转座酶可及染色质分析，RNA测序 | NA | 测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序，单细胞ATAC测序 | NA | NA |
| 238 | 2026-06-19 |
Mechanisms of sex differences in Alzheimer's disease
2024-04-17, Neuron
IF:14.7Q1
DOI:10.1016/j.neuron.2024.01.024
PMID:38402606
|
综述 | 本文综述了阿尔茨海默病中性别差异的机制，探讨了女性患病风险更高的生物学原因 | 综合单细胞RNA测序、代谢组学和多组学分析等先进技术，系统阐述了性激素和性染色体与炎症、代谢及自噬等疾病机制的相互作用 | 未提及具体的研究设计或实验验证，仅基于已有文献总结 | 阐明阿尔茨海默病中性别差异的潜在生物学机制 | 阿尔茨海默病中的男性和女性患者 | 自然语言处理 | 阿尔茨海默病 | 单细胞RNA测序，代谢组学，多组学分析 | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 239 | 2026-06-19 |
Accurate single-molecule spot detection for image-based spatial transcriptomics with weakly supervised deep learning
2024-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.09.03.556122
PMID:37732188
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研究论文 | 提出Polaris分析流程，利用弱监督深度学习实现图像空间转录组学中准确的单分子点检测 | 将深度学习模型用于细胞分割和点检测，结合概率基因解码器，提供统一的一键式解决方案，适用于MERSFISH、seqFISH或ISS实验 | NA | 开发准确分析图像空间转录组数据的统一流程 | 图像空间转录组数据中的单分子和单细胞基因表达 | 计算机视觉 | NA | 空间转录组学 | 深度学习 | 图像 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 240 | 2026-06-19 |
DiSignAtlas: an atlas of human and mouse disease signatures based on bulk and single-cell transcriptomics
2024-01-05, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkad961
PMID:37930831
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研究论文 | DiSignAtlas是一个整合人类和小鼠多种疾病转录组特征的综合数据库，提供基于批量与单细胞测序数据的疾病分子标志物资源 | 首次构建覆盖1836种疾病类型、包含181434个转录组图谱和10306个比较数据集的大型跨物种疾病特征数据库，并整合单细胞RNA测序数据与多维度分析工具 | 未提及数据库的更新频率及用户自定义分析功能的支持程度 | 构建全面的人类和小鼠疾病转录组特征资源库，支持生物标志物发现与转化研究 | 人类和小鼠的1836种非冗余疾病类型的转录组数据 | 生物信息学 | 多疾病类型 | RNA-seq, 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 181434个转录组图谱，包括328个单细胞RNA测序数据集，包含疾病组与对照组 | NA | 批量RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |