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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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25001 | 2024-08-09 |
A single-cell transcriptome atlas of marsupial embryogenesis and X inactivation
2020-10, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-020-2629-6
PMID:32814901
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序分析了有袋类动物灰短尾负鼠的胚胎发育和X染色体失活过程 | 首次对有袋类动物进行单细胞RNA测序研究,揭示了早期X染色体失活和印迹X染色体失活的机制 | NA | 探索有袋类动物胚胎发育和X染色体失活的分子机制 | 有袋类动物灰短尾负鼠的胚胎 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | NA |
25002 | 2024-08-09 |
Analysis of circulating breast cancer cell heterogeneity and interactions with peripheral blood mononuclear cells
2020-10, Molecular carcinogenesis
IF:3.0Q2
DOI:10.1002/mc.23242
PMID:32822091
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研究论文 | 本研究使用单细胞RNA测序技术分析乳腺癌患者循环肿瘤细胞与外周血单个核细胞的相互作用 | 首次通过单细胞RNA测序技术详细描述了循环肿瘤细胞的异质性及其与外周血单个核细胞的相互作用 | 研究样本仅来自乳腺癌患者,可能限制了结果的普遍性 | 揭示循环肿瘤细胞与外周血单个核细胞的相互作用,为预测疾病进展提供信息 | 乳腺癌患者的循环肿瘤细胞和外周血单个核细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 来自乳腺癌患者的外周血样本 |
25003 | 2024-08-09 |
Elevated Calprotectin and Abnormal Myeloid Cell Subsets Discriminate Severe from Mild COVID-19
2020-09-17, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2020.08.002
PMID:32810439
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研究论文 | 研究通过高维流式细胞术和单细胞RNA测序分析COVID-19患者的外周血细胞,探讨疾病严重程度与先天性髓样细胞反应的关系 | 发现严重COVID-19病例中非经典CD14CD16单核细胞消失,HLA-DR经典单核细胞积累及大量钙卫蛋白释放,以及免疫抑制性中性粒细胞的积累 | 研究结果需要前瞻性评估 | 探究COVID-19疾病严重程度与先天性髓样细胞反应的关系及预测高风险患者的标志物 | COVID-19患者的外周血细胞 | NA | COVID-19 | 高维流式细胞术,单细胞RNA测序 | NA | 细胞 | 具体样本数量未在摘要中提及 |
25004 | 2024-08-09 |
Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequencing
2020-09-03, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2020.07.017
PMID:32822576
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序技术分析了30名接受靶向治疗的转移性肺癌患者在治疗前后的49个临床活检样本,揭示了肺癌细胞在治疗诱导下的进化过程及其对肿瘤微环境的影响 | 首次通过单细胞RNA测序技术揭示了治疗诱导的肺癌细胞进化及其对肿瘤微环境的影响,发现了新的可靶向的致癌基因和治疗后的细胞状态转变 | 研究样本仅限于转移性肺癌患者,且样本数量相对有限 | 探讨治疗诱导的肺癌细胞进化及其对临床结果的影响 | 转移性肺癌细胞及其肿瘤微环境 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 49个临床活检样本,来自30名患者 |
25005 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptomics identifies a distinct luminal progenitor cell type in distal prostate invagination tips
2020-09, Nature genetics
IF:31.7Q1
DOI:10.1038/s41588-020-0642-1
PMID:32807988
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组学分析,鉴定并描述了一种独特的远端前列腺内陷尖端的管腔前体细胞类型 | 首次鉴定出一种名为Luminal-C的独特管腔细胞类型,并证实其在体外和体内具有较强的器官形成和上皮管道再生能力 | NA | 旨在识别前列腺干细胞/前体细胞并阐明前列腺上皮细胞谱系层次结构,以理解前列腺癌的起始机制 | 小鼠和人类的前列腺细胞 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞转录组学 | NA | 转录组数据 | 35,129个小鼠前列腺细胞和11,374个人类前列腺细胞 |
25006 | 2024-08-09 |
Tuning parameters of dimensionality reduction methods for single-cell RNA-seq analysis
2020-08-24, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-020-02128-7
PMID:32831127
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研究论文 | 本文通过系统地改变五种方法的可调参数,评估了它们在单细胞RNA测序数据降维中的性能 | 提出了两种自动调整参数的策略,以优化需要参数调整的方法的性能 | 未提及 | 评估不同参数设置对单细胞RNA测序数据降维方法性能的影响 | 五种单细胞RNA测序数据降维方法 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | PCA, ZinbWave, DCA, scVI | 单细胞RNA测序数据 | 150万次实验 |
25007 | 2024-08-09 |
Detecting Interactive Gene Groups for Single-Cell RNA-Seq Data Based on Co-Expression Network Analysis and Subgraph Learning
2020-08-21, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells9091938
PMID:32825786
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研究论文 | 本文提出了一种新的学习框架,用于基于共表达网络分析和子图学习检测单细胞RNA-seq数据的交互基因组 | 该方法考虑了基因间的相互作用,通过学习基因共表达网络中的密集子图来检测交互基因组 | NA | 旨在通过检测交互基因组来理解肿瘤异质性 | 单细胞RNA-seq数据的交互基因组 | 生物信息学 | 肿瘤 | 单细胞RNA测序 | 子图学习 | 基因共表达网络 | 一个真实的癌症单细胞RNA-seq数据集 |
25008 | 2024-08-09 |
Natural killer cell immunotypes related to COVID-19 disease severity
2020-08-21, Science immunology
IF:17.6Q1
DOI:10.1126/sciimmunol.abd6832
PMID:32826343
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研究论文 | 本研究使用28色流式细胞术和单细胞RNA测序技术,揭示了COVID-19患者外周血和支气管肺泡灌洗液中自然杀伤(NK)细胞的激活模式,并识别出与疾病严重程度相关的NK细胞免疫型。 | 首次详细描绘了COVID-19疾病中NK细胞激活的景观,并识别出与疾病严重程度相关的NK细胞免疫型。 | NA | 理解COVID-19中的先天免疫反应,以解码宿主反应机制和解释疾病发病机制。 | COVID-19患者的外周血和支气管肺泡灌洗液中的NK细胞。 | 免疫学 | COVID-19 | 28色流式细胞术,单细胞RNA测序 | NA | 血液,支气管肺泡灌洗液 | 多个COVID-19患者的样本 |
25009 | 2024-08-09 |
A sparse Bayesian factor model for the construction of gene co-expression networks from single-cell RNA sequencing count data
2020-Aug-18, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-020-03707-y
PMID:32811424
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研究论文 | 本文提出了一种新的稀疏贝叶斯因子模型,用于从单细胞RNA测序计数数据构建基因共表达网络 | 该模型通过潜在因子影响每个细胞的基因表达值,能够灵活处理单细胞RNA测序数据中的高比例零值、细胞间变异增加和由于异常大的表达计数导致的过度分散问题 | NA | 开发适用于新型数据(如单细胞RNA测序)的网络方法 | 基因共表达网络 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 稀疏贝叶斯因子模型 | 计数数据 | NA |
25010 | 2024-08-09 |
SARS-CoV-2 Receptor ACE2 Is Enriched in a Subpopulation of Mouse Tongue Epithelial Cells in Nongustatory Papillae but Not in Taste Buds or Embryonic Oral Epithelium
2020-Aug-14, ACS pharmacology & translational science
IF:4.9Q1
DOI:10.1021/acsptsci.0c00062
PMID:32821883
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research paper | 研究分析了SARS-CoV-2受体ACE2在小鼠舌上皮细胞中的表达情况,特别是在非味觉乳头和味蕾中的分布 | 首次揭示了ACE2在新生小鼠口腔上皮中的强烈表达,以及在成年小鼠舌上皮细胞中的特定亚群分布 | 研究主要基于RNA-Seq数据,未涉及实际的病毒感染实验 | 探究SARS-CoV-2受体ACE2在不同发育阶段小鼠口腔上皮中的表达情况及其在味觉丧失中的作用 | 小鼠的口腔上皮细胞,特别是舌部的非味觉乳头和味蕾 | digital pathology | COVID-19 | RNA-Seq | NA | RNA | 包括胚胎和新生小鼠的口腔组织,以及成年小鼠的舌上皮细胞 |
25011 | 2024-08-09 |
Visualizing Single-Cell RNA-seq Data with Semisupervised Principal Component Analysis
2020-Aug-12, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms21165797
PMID:32806757
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研究论文 | 本文提出了一种半监督主成分分析(ssPCA)方法,用于单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的可视化 | ssPCA方法结合了聚类标签进行降维,能够同时最大化数据方差和聚类依赖性,保留数据的局部和全局结构 | ssPCA需要聚类标签作为输入,主要适用于从scRNA-seq聚类软件中可视化聚类 | 开发一种新的方法来可视化scRNA-seq数据,以更有效地提取生物学信息并识别新的细胞亚型 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 半监督主成分分析(ssPCA) | 数据 | NA |
25012 | 2024-08-09 |
RNA-Bloom enables reference-free and reference-guided sequence assembly for single-cell transcriptomes
2020-08, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.260174.119
PMID:32817073
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研究论文 | 本文介绍了RNA-Bloom算法,用于单细胞转录组的参考自由和参考引导序列组装 | RNA-Bloom算法能够从多个单细胞转录组中聚合丰富的信息内容,重建细胞特异性异构体,支持无参考和有参考的组装策略 | NA | 开发一种新的组装算法,以解决单细胞转录组分析中异构体序列分析的局限性 | 单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | NA | 转录组数据 | 模拟数据集包含384个细胞,真实数据集包含3840个细胞和超过40亿条读取 |
25013 | 2024-08-09 |
A novel single-cell based method for breast cancer prognosis
2020-08, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1008133
PMID:32833968
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研究论文 | 本文提出了一种新的基于单细胞的乳腺癌预后方法scPrognosis,利用单细胞RNA测序数据提高乳腺癌预后准确性 | scPrognosis方法通过分析Epithelial-to-Mesenchymal Transition (EMT)过程中的单细胞RNA测序数据,推断EMT伪时间并构建动态基因共表达网络,从而选择在EMT不同阶段表达变化和分化中起重要作用的基因 | 目前仅在乳腺癌预后中验证了该方法的有效性,尚未在其他癌症类型或其他生物过程中进行广泛验证 | 提高乳腺癌预后的准确性 | 乳腺癌的预后 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA测序数据 | 未具体说明样本数量 |
25014 | 2024-08-09 |
Deep learning-based cell composition analysis from tissue expression profiles
2020-07, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.aba2619
PMID:32832661
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研究论文 | 本文介绍了Scaden,一种基于深度神经网络的细胞解卷积方法,利用基因表达信息推断组织中的细胞组成 | Scaden通过单细胞RNA测序数据训练,生成具有抗偏差和噪声能力的判别特征,无需复杂的数据预处理和特征选择 | NA | 开发一种新型的细胞解卷积算法,提高解卷积的精确度和鲁棒性 | 细胞解卷积算法在不同类型数据上的应用 | 机器学习 | NA | RNA-seq | 深度神经网络 | 基因表达数据 | 涉及人类和鼠类的组织表达数据 |
25015 | 2024-08-09 |
Protocol for Dissection and Dissociation of Zebrafish Telencephalon for Single-Cell Sequencing
2020-06-19, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2020.100042
PMID:32835293
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研究论文 | 本文介绍了如何解剖斑马鱼端脑并将其分离成单细胞悬液的方法 | 提供了一种高效获取斑马鱼端脑单细胞悬液的技术,并通过流式细胞术富集神经前体干细胞 | NA | 探索细胞类型的分子特征 | 斑马鱼端脑的单细胞 | 生物技术 | NA | 单细胞测序 (sc-Seq) | NA | 细胞 | 从一只斑马鱼端脑中通常可获得70,000个活细胞 |
25016 | 2024-08-09 |
Single-Cell Transcriptomics of Immune Cells: Cell Isolation and cDNA Library Generation for scRNA-Seq
2020, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-0802-9_1
PMID:32808214
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研究论文 | 本文描述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)前三个主要实验步骤的优化 | 提供了针对免疫CD8a T细胞的单细胞cDNA文库生成方法 | NA | 优化scRNA-seq实验技术步骤 | 免疫CD8a T细胞 | 单细胞测序 | NA | scRNA-seq | NA | 转录组 | 从鼠脾组织中分离的CD8a T细胞 |
25017 | 2024-08-09 |
The Conjugation of Antibodies for the Simultaneous Detection of Surface Proteins and Transcriptome Analysis at a Single-Cell Level
2020, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-0802-9_3
PMID:32808216
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研究论文 | 本文介绍了一种简单可靠的方法,用于将寡核苷酸与抗体结合,并用于单细胞转录组测序 | 本文开发了一种新方法,通过将抗体与条形码寡核苷酸结合,实现了在单细胞水平上同时检测表面蛋白和转录组分析 | NA | 开发一种能够在单细胞水平上同时进行转录组和蛋白质水平分析的方法 | 单细胞转录组和蛋白质水平 | 分子生物学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 单细胞 |
25018 | 2024-08-09 |
Digestive symptoms of COVID-19 and expression of ACE2 in digestive tract organs
2020, Cell death discovery
IF:6.1Q1
DOI:10.1038/s41420-020-00307-w
PMID:32818075
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研究论文 | 本研究旨在全面调查COVID-19患者的消化道症状及其在消化道器官中的潜在致病途径,并探讨ACE2在这些器官中的表达情况 | 本研究通过批量和单细胞RNA测序数据,首次揭示了消化道器官中ACE2表达水平高于肺部,并且在肿瘤细胞中的表达高于正常组织 | 研究样本量较小,仅包括48名患者,可能影响结果的普遍性 | 探讨COVID-19患者的消化道症状及SARS-CoV-2在消化道器官中的感染途径 | COVID-19患者的消化道症状及消化道器官中ACE2的表达 | NA | COVID-19 | RNA测序 | NA | RNA | 48名COVID-19患者 |
25019 | 2024-08-09 |
Inferring cancer progression from Single-Cell Sequencing while allowing mutation losses
2021-04-20, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btaa722
PMID:32805010
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research paper | 本文介绍了一种基于模拟退火的新方法Simulated Annealing Single-Cell inference (SASC),用于从单细胞测序数据中推断癌症进展,并引入了一种允许有限突变损失的Dollo-k模型 | 提出了一种新的基于模拟退火的SASC方法,并引入了允许有限突变损失的Dollo-k模型 | NA | 开发一种新的计算方法,用于从单细胞测序数据中推断癌症进展,并允许突变损失 | 单细胞测序数据中的癌症进展推断 | digital pathology | NA | 单细胞测序(SCS) | 模拟退火 | 单细胞测序数据 | NA |
25020 | 2024-08-09 |
Single-Nucleus RNA-Sequencing Profiling of Mouse Lung. Reduced Dissociation Bias and Improved Rare Cell-Type Detection Compared with Single-Cell RNA Sequencing
2020-12, American journal of respiratory cell and molecular biology
IF:5.9Q1
DOI:10.1165/rcmb.2020-0095MA
PMID:32804550
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研究论文 | 本文介绍了单核RNA测序(snRNASeq)在小鼠肺组织中的应用,并与单细胞RNA测序(scRNASeq)进行了比较 | snRNASeq技术减少了分离偏差,提高了罕见细胞类型的检测,并且可以应用于存档的小鼠肺样本 | NA | 研究单核RNA测序在小鼠肺组织中的应用及其与单细胞RNA测序的比较 | 小鼠肺组织的细胞和核 | 数字病理学 | NA | 单核RNA测序(snRNASeq) | NA | 转录组数据 | 16,110个单核转录组和11,934个单细胞转录组 |