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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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24261 | 2024-08-09 |
A specific RIP3+ subpopulation of microglia promotes retinopathy through a hypoxia-triggered necroptotic mechanism
2021-03-16, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2023290118
PMID:33836603
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序技术,发现了一种特定的RIP3+亚群微胶质细胞(sMG2),该细胞通过缺氧触发的坏死性凋亡机制促进视网膜病变 | 首次揭示了微胶质细胞激活驱动的血管新生分子机制,并证明了针对微胶质细胞坏死性凋亡轴的治疗策略对视网膜新生血管疾病的抗血管生成效果 | NA | 探索微胶质细胞在视网膜新生血管形成中的作用及其分子机制 | 微胶质细胞及其在视网膜病变中的作用 | 数字病理学 | 视网膜病变 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
24262 | 2024-08-09 |
Single-Cell RNA-seq Reveals Characteristics of Malignant Cells and Immune Microenvironment in Subcutaneous Panniculitis-Like T-Cell Lymphoma
2021, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2021.611580
PMID:33816243
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析了皮下脂膜炎样T细胞淋巴瘤(SPTCL)的恶性细胞和免疫微环境特征 | 本研究首次通过单细胞RNA测序技术揭示了SPTCL恶性细胞的独特基因表达特征,并发现了潜在的新型标记物 | NA | 深入理解皮下脂膜炎样T细胞淋巴瘤的转录特征和免疫微环境 | SPTCL患者的皮下病变组织、外周血和骨髓,以及健康供者的外周血、骨髓、淋巴结和肺组织 | 数字病理学 | 淋巴瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 包括一名SPTCL患者和健康供者的多种组织样本 |
24263 | 2024-08-09 |
Novel Molecular Hallmarks of Group 3 Medulloblastoma by Single-Cell Transcriptomics
2021, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2021.622430
PMID:33816256
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研究论文 | 本研究利用单细胞和批量RNA测序技术,揭示了3组髓母细胞瘤的新分子特征 | 发现了3组髓母细胞瘤中的两个关键标记基因GRM8和AP1S2,并绘制了MYC癌基因下游的分子级联图 | NA | 深入了解3组髓母细胞瘤的分子特性,并为这种难以治疗的疾病提供新的治疗靶点 | 3组髓母细胞瘤的分子和细胞机制 | 数字病理学 | 儿童脑肿瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列数据 | 33个临床病例 |
24264 | 2024-08-09 |
Differences in Tumor Immune Microenvironment in Metastatic Sites of Breast Cancer
2021, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2021.649004
PMID:33816302
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研究论文 | 本文分析了转移性乳腺癌的转录组数据,以了解肿瘤免疫微环境(TIME)如何根据肿瘤部位变化 | 首次详细研究了不同转移部位的肿瘤免疫微环境的异质性 | 仅限于分析转录组数据和单细胞RNA测序数据,可能未能全面反映所有免疫细胞类型的变化 | 探讨肿瘤免疫微环境在不同转移部位的差异 | 转移性乳腺癌的肿瘤免疫微环境 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 两个转移性乳腺癌的基因表达数据集和一个原发性乳腺癌及转移淋巴结的单细胞RNA测序数据集 |
24265 | 2024-08-09 |
Uncovering cellular networks in branching morphogenesis using single-cell transcriptomics
2021, Current topics in developmental biology
DOI:10.1016/bs.ctdb.2020.09.004
PMID:33820623
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研究论文 | 本文利用单细胞转录组学技术研究分支形态发生中的细胞网络 | 介绍了单细胞RNA测序(scRNA-seq)在分支器官研究中的应用进展,特别是在空间转录组学、分化轨迹的计算重建以及与谱系追踪的整合方面的进展 | 讨论了应用这些技术研究分支器官的可能性和局限性 | 探讨单细胞RNA测序在哺乳动物器官分支形态发生和分化研究中的应用 | 重点研究了肺、肾和乳腺等分支器官 | 单细胞生物学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | NA |
24266 | 2024-08-09 |
Single Cell Transcriptome Data Analysis Defines the Heterogeneity of Peripheral Nerve Cells in Homeostasis and Regeneration
2021, Frontiers in cellular neuroscience
IF:4.2Q2
DOI:10.3389/fncel.2021.624826
PMID:33828460
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研究论文 | 本研究通过重新分析已发表的单细胞RNA测序数据集,重新定义了完整和受伤小鼠周围神经细胞的异质性 | 本研究首次发现并分类了周围神经中的多种细胞类型,包括未被报道的中性粒细胞集群,并揭示了细胞间潜在的通信信号 | NA | 旨在更准确地定义选定组织中细胞类型的异质性 | 完整和受伤的小鼠周围神经细胞 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA |
24267 | 2024-08-09 |
Insights Into Human Intrahepatic NK Cell Function From Single Cell RNA Sequencing Datasets
2021, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2021.649311
PMID:33828559
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综述 | 本文通过单细胞RNA测序数据探讨了人肝内NK细胞的新功能 | 利用单细胞RNA测序技术详细分析了肝内NK细胞的转录组特征,并识别了与肝内NK细胞群相关的上调和下调基因 | 需要验证这些受体在肝内NK细胞上的表达及其在人肝脏中的细胞间相互作用 | 探索人肝内NK细胞的多样性和潜在功能 | 人肝内NK细胞 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | NA |
24268 | 2024-08-09 |
Evaluating the Reproducibility of Single-Cell Gene Regulatory Network Inference Algorithms
2021, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2021.617282
PMID:33828580
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研究论文 | 本文评估了六种单细胞基因调控网络推断算法的可重复性 | 首次基于真实数据评估单细胞网络推断算法的可重复性,并考虑了网络中多达100,000个链接 | 研究仅限于三种生物条件下的数据,且依赖于特定的算法和数据集 | 评估单细胞基因调控网络推断算法的可重复性 | 六种单细胞网络推断算法在三种生物条件下的表现 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因组数据 | 涉及人类视网膜、结直肠癌中的T细胞和人类造血系统三种生物条件的数据 |
24269 | 2024-08-09 |
Prognostic Implication of the Expression Level of PECAM-1 in Non-small Cell Lung Cancer
2021, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2021.587744
PMID:33828969
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析非小细胞肺癌中PECAM-1的表达水平及其对预后的影响 | 首次通过单细胞RNA测序和免疫组织化学实验验证PECAM-1在非小细胞肺癌中的表达与患者生存率的关系 | 样本量较小,仅包括30例术后肺癌患者 | 探讨非小细胞肺癌中PECAM-1表达水平对患者预后的影响 | 非小细胞肺癌患者 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 30例术后肺癌患者 |
24270 | 2024-08-09 |
A Comparison for Dimensionality Reduction Methods of Single-Cell RNA-seq Data
2021, Frontiers in genetics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fgene.2021.646936
PMID:33833778
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研究论文 | 本文比较了10种降维方法在单细胞RNA测序数据中的稳定性、准确性和计算成本 | 开发了一种策略来评估降维方法的性能,并提供了用户建议 | 需要根据具体情况设置非线性模型和神经网络降维方法的超参数 | 评估不同降维方法在单细胞RNA测序数据分析中的效果 | 单细胞RNA测序数据的降维方法 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | t-SNE, UMAP | 测序数据 | 30个模拟数据集和5个真实数据集 |
24271 | 2024-08-09 |
Using RNentropy to Detect Significant Variation in Gene Expression Across Multiple RNA-Seq or Single-Cell RNA-Seq Samples
2021, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-1307-8_6
PMID:33835439
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研究论文 | 本文介绍了一种基于信息论的方法RNentropy,用于检测RNA-Seq数据中跨多个样本和条件的基因表达显著变化 | RNentropy方法能够克服现有方法仅限于成对比较的限制,适用于任意数量样本和条件的基因表达显著变化检测 | NA | 开发一种新的方法来检测跨多个样本和条件的基因表达显著变化 | RNA-Seq数据中的基因表达变化 | 生物信息学 | NA | RNA-Seq | NA | 基因表达数据 | 多个样本和条件 |
24272 | 2024-08-09 |
Computational Analysis of Single-Cell RNA-Seq Data
2021, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-1307-8_16
PMID:33835449
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研究论文 | 本文介绍了单细胞RNA测序数据集的聚类和标记物检测步骤 | NA | NA | 研究单细胞RNA测序数据的分析方法 | 单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | NA |
24273 | 2024-08-09 |
Normalization of Single-Cell RNA-Seq Data
2021, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-1307-8_17
PMID:33835450
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研究论文 | 本文介绍了如何使用R/Bioconductor计算单细胞RNA-seq数据的归一化因子,并比较了几种归一化方法 | 提出了使用数据驱动的方法来评估和选择最佳的归一化方法 | 未提及 | 探讨单细胞RNA-seq数据归一化的方法及其对结果的影响 | 单细胞RNA-seq数据 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 文本 | 未提及 |
24274 | 2024-08-09 |
Dimensionality Reduction of Single-Cell RNA-Seq Data
2021, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-1307-8_18
PMID:33835451
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研究论文 | 本文描述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析中典型的降维工作流程,特别强调了主成分分析、t分布随机邻域嵌入和均匀流形近似与投影的作用 | 本文强调了在处理包含数百万细胞的大型数据集时的计算效率 | NA | 探讨单细胞RNA测序数据分析中的降维方法 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 主成分分析、t分布随机邻域嵌入、均匀流形近似与投影 | 基因表达数据 | 数百万细胞 |
24275 | 2024-08-09 |
Single-Cell RNA Sequencing Analysis: A Step-by-Step Overview
2021, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-1307-8_19
PMID:33835452
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综述 | 本文提供了一个逐步指南,概述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析的整个标准工作流程,包括读取映射、质量控制、基因表达定量、归一化、特征选择、降维和细胞聚类等步骤 | 本文提出了四个易于新用户使用的scRNA-seq分析流程,并提供了当前可用的单细胞技术概述 | 尽管有大量的分析方法,但缺乏一个通用的标准化流程 | 旨在帮助新手克服进入单细胞RNA测序分析领域的障碍,并扩展单细胞方法在基础科学中的研究潜力 | 单细胞RNA测序数据分析流程和技术 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 数千个细胞 |
24276 | 2024-08-09 |
Iterative transfer learning with neural network for clustering and cell type classification in single-cell RNA-seq analysis
2020-Oct, Nature machine intelligence
IF:18.8Q1
DOI:10.1038/s42256-020-00233-7
PMID:33817554
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研究论文 | 本文介绍了一种名为ItClust的迭代迁移学习算法,用于单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析中的聚类和细胞类型分类 | ItClust算法结合了监督细胞类型分类算法的思想,并利用目标数据中的信息,确保对仅存在于目标数据中的细胞进行分类的敏感性 | 现有的监督方法性能高度依赖于源数据质量,且对源数据中缺失的细胞类型分类准确性有限 | 开发一种新的迁移学习算法,以提高scRNA-seq数据中聚类和细胞类型分类的准确性 | scRNA-seq数据中的细胞聚类和细胞类型分类 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | 神经网络 | RNA-seq数据 | 涉及不同物种和组织的数据,使用多种scRNA-seq协议生成 |
24277 | 2024-08-09 |
Correction to: Single-Cell RNA Sequencing of the Adult Mammalian Heart - State of the Art and Future Perspectives
2021-Dec, Current heart failure reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1007/s11897-021-00507-0
PMID:33797708
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
24278 | 2024-08-09 |
Fast identification of differential distributions in single-cell RNA-sequencing data with waddR
2021-Oct-11, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btab226
PMID:33792651
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research paper | 本文提出了一种基于2-Wasserstein距离的快速差异分布检测方法,用于单细胞RNA测序数据中的基因表达分布差异识别 | 该方法能够检测任意类型的分布差异,并通过分解2-Wasserstein距离来解释差异的来源,包括均值、方差和形状的变化 | NA | 开发一种新的方法来识别单细胞RNA测序数据中的复杂分布差异 | 单细胞RNA测序数据中的基因表达分布差异 | bioinformatics | NA | scRNA-seq | NA | 基因表达数据 | NA |
24279 | 2024-08-09 |
Transcriptome Regulation by Oncogenic ALK Pathway in Mammalian Cortical Development Revealed by Single-Cell RNA Sequencing
2021-07-05, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991)
DOI:10.1093/cercor/bhab058
PMID:33791755
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序揭示了致癌ALK通路在哺乳动物大脑皮质发育中的转录组调控作用 | 首次揭示了ALK在哺乳动物大脑发育中的作用,并识别了由ALK调控的不同发育阶段的不同表达基因(DEGs) | NA | 探讨致癌ALK通路在神经发育中的关键作用及其对细胞类型特异性转录组的调控 | ALK在哺乳动物大脑发育中的作用及其对神经细胞的影响 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 使用人脑类器官进行scRNA-seq分析 |
24280 | 2024-08-09 |
Human Primary Airway Basal Cells Display a Continuum of Molecular Phases from Health to Disease in Chronic Obstructive Pulmonary Disease
2021-07, American journal of respiratory cell and molecular biology
IF:5.9Q1
DOI:10.1165/rcmb.2020-0464OC
PMID:33789072
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研究论文 | 本研究优化了基于流式细胞术的细胞分选协议,用于分离人类气道基底细胞,并通过单细胞RNA测序揭示了从健康到慢性阻塞性肺病(COPD)不同阶段的基底细胞分子特征。 | 首次通过单细胞RNA测序揭示了健康与COPD患者气道基底细胞的分子连续性,并识别了可能指示COPD的上调基因。 | 研究主要集中在COPD晚期阶段,可能需要进一步研究其他疾病阶段以获得更全面的理解。 | 揭示气道基底细胞在COPD和其他肺部疾病中的作用,并发现新的治疗靶点。 | 人类气道基底细胞及其在健康和COPD中的分子特征。 | 数字病理学 | 慢性阻塞性肺病 | 流式细胞术,单细胞RNA测序 | NA | RNA | 来自健康捐赠者和COPD IV期患者的气道基底细胞 |