单细胞与空转测序相关文章

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
25961	2024-08-09	Single-cell RNA sequencing profiling of the effects of aging on alveolar stem cells 2019-Aug, Science China. Life sciences DOI:10.1007/s11427-019-9583-9 PMID:31321669	研究论文	本研究通过单细胞RNA测序分析了3个月和12个月龄小鼠的肺泡干细胞，以研究衰老对肺泡干细胞的影响	首次详细描述了衰老对肺泡干细胞在稳态和损伤后修复过程中的影响	研究仅限于小鼠模型，可能不完全适用于人类	探讨衰老对肺泡干细胞的影响及其与慢性肺疾病的关系	3个月和12个月龄小鼠的肺泡干细胞	数字病理学	肺纤维化	单细胞RNA测序 (scRNA-seq)	NA	RNA	3个月和12个月龄的小鼠
25962	2024-08-09	Nkx2-5 defines a subpopulation of pacemaker cells and is essential for the physiological function of the sinoatrial node in mice 2019-07-25, Development (Cambridge, England) DOI:10.1242/dev.178145 PMID:31320323	研究论文	本文研究了Nkx2-5转录因子在心脏窦房结（SAN）中的作用，特别是其在SAN连接区细胞中的表达及其对生理功能的影响。	首次明确证明了Nkx2-5在SAN连接区细胞中的作用，揭示了其在冲动产生和SAN-心房出口传导中的特定角色。	研究仅限于小鼠模型，可能需要进一步的人体研究来验证这些发现。	探讨Nkx2-5在SAN中的分子机制及其对心脏生理功能的影响。	Nkx2-5转录因子及其在SAN连接区细胞中的表达和功能。	心血管疾病	心血管疾病	单细胞RNA测序	NA	RNA	小鼠模型
25963	2024-08-09	Estimation of immune cell content in tumor using single-cell RNA-seq reference data 2019-Jul-19, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-019-5927-3 PMID:31324168	研究论文	本文介绍了一种利用单细胞RNA测序（scRNA-seq）参考数据来表征肿瘤基因表达中细胞组成的方案	提出的scRNA-Seq衍生的参考矩阵在区分免疫细胞亚型方面优于现有的基因面板和参考矩阵	NA	旨在通过整合scRNA-seq数据来表征肿瘤基因表达中的细胞组成	头颈癌数据集中的细胞亚群	数字病理学	头颈癌	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	基因表达数据	NA
25964	2024-08-09	Genetic mapping of cell type specificity for complex traits 2019-07-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-019-11181-1 PMID:31324783	研究论文	本文通过整合43个公开的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集，提出了一种三步骤的工作流程，以克服批次效应，揭示复杂性状的细胞类型特异性	本文创新性地提出了一种三步骤的工作流程，通过条件分析在数据集内部和之间进行，以规避批次效应，从而更有效地整合多个scRNA-seq数据集	NA	揭示复杂性状的细胞类型特异性，并为后续的功能研究提供起点	26种复杂性状与细胞类型的独立关联	基因组学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	转录组数据	43个公开的scRNA-seq数据集
25965	2024-08-09	CellSIUS provides sensitive and specific detection of rare cell populations from complex single-cell RNA-seq data 2019-07-17, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-019-1739-7 PMID:31315641	研究论文	开发了CellSIUS算法，用于从复杂的单细胞RNA测序数据中敏感且特异性地检测稀有细胞群体	CellSIUS在特定性和选择性方面优于现有算法，能够识别稀有细胞类型及其转录组特征	NA	填补单细胞RNA测序数据中稀有细胞群体识别的方法学空白	稀有细胞群体及其转录组特征	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	NA	基因表达数据	涉及合成和复杂生物数据，具体样本数量未明确
25966	2024-08-09	NASC-seq monitors RNA synthesis in single cells 2019-07-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-019-11028-9 PMID:31316066	研究论文	本文开发了一种新的转录组烷基化依赖性单细胞RNA测序方法（NASC-seq），用于同时监测单细胞中新合成的和预存的RNA	NASC-seq方法能够在单细胞水平上同时监测新合成的和预存的RNA，提供高灵敏度和高时间分辨率的转录动力学监测	NA	开发和验证一种新的单细胞RNA测序技术，以监测单细胞中的RNA合成	单细胞中的新合成和预存RNA	基因组学	NA	NASC-seq	NA	RNA	Jurkat T细胞
25967	2024-08-09	High-throughput targeted long-read single cell sequencing reveals the clonal and transcriptional landscape of lymphocytes 2019-07-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-019-11049-4 PMID:31311926	研究论文	本文结合靶向捕获和长读长测序技术，对T细胞受体（TCR）和B细胞受体（BCR）mRNA转录本进行测序，并与短读长转录组分析相结合，揭示淋巴细胞的克隆和转录景观。	本文采用Repertoire and Gene Expression by Sequencing (RAGE-Seq)技术，能够生成准确的完整抗原受体序列，推断B细胞克隆进化并识别替代剪接的BCR转录本。	NA	旨在克服传统单细胞RNA测序技术只能生成短读长限制，实现对高度多样性序列如抗原受体的重建。	研究对象为乳腺癌患者原发肿瘤和引流淋巴结中的淋巴细胞。	数字病理学	乳腺癌	靶向捕获和长读长测序	NA	转录组数据	7138个细胞
25968	2024-08-09	RESCUE: imputing dropout events in single-cell RNA-sequencing data 2019-Jul-12, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-019-2977-0 PMID:31299886	研究论文	本文介绍了一种名为RESCUE的计算方法，用于通过从具有相似模式的细胞中推断基因表达水平来缓解单细胞RNA测序数据中的丢失事件问题	采用基于集成的方法来减少特征选择偏差对插补的影响，与现有方法不同	NA	开发一种新的计算方法来解决单细胞RNA测序数据中的丢失事件问题	单细胞RNA测序数据中的丢失事件	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	集成方法	基因表达数据	模拟和真实的单细胞RNA测序数据集
25969	2024-08-09	Single-Cell RNA Sequencing in Cancer: Lessons Learned and Emerging Challenges 2019-07-11, Molecular cell IF:14.5Q1 DOI:10.1016/j.molcel.2019.05.003 PMID:31299208	review	本文综述了单细胞RNA测序技术在癌症研究中的应用，讨论了其带来的新见解和面临的挑战	单细胞RNA测序技术能够解析肿瘤中不同细胞类型的精确特征，这是传统批量基因组方法所无法实现的	NA	探讨单细胞RNA测序技术在癌症生物学中的应用及其面临的挑战	人类肿瘤中的恶性细胞、免疫细胞和基质细胞	digital pathology	NA	单细胞RNA测序	NA	基因表达数据	NA
25970	2024-08-09	Pipeliner: A Nextflow-Based Framework for the Definition of Sequencing Data Processing Pipelines 2019, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2019.00614 PMID:31316552	研究论文	介绍了一个基于Nextflow的框架Pipeliner，用于定义和处理各种类型的测序数据	Pipeliner框架结合了Nextflow脚本语言和Anaconda包管理器，提供了模块化的计算工作流程，便于扩展和维护	NA	开发一个灵活且用户友好的数据预处理平台，用于处理高吞吐量测序技术产生的数据	Pipeliner框架及其在批量RNA测序、单细胞RNA测序和数字基因表达数据处理中的应用	生物信息学	NA	Nextflow, Anaconda	NA	测序数据	使用玩具数据集进行演示
25971	2024-08-09	An accessible, interactive GenePattern Notebook for analysis and exploration of single-cell transcriptomic data 2018, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.15830.2 PMID:31316748	研究论文	本文介绍了一种交互式GenePattern Notebook，用于单细胞转录组数据的分析和探索，无需编程知识	提供了一个易于使用的界面，使得非编程用户也能进行单细胞RNA测序数据的分析	NA	开发一种无需编程的工具，以便更广泛的用户群体能够分析单细胞转录组数据	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	转录组数据	NA
25972	2024-08-09	Clustering and classification methods for single-cell RNA-sequencing data 2020-07-15, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbz062 PMID:31271412	review	本文系统回顾了针对单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的集成方法和工具，重点讨论了聚类和分类方法及其优缺点	介绍了新兴的非线性和线性方法以及降维方法作为强大的替代方案	NA	探讨和评估处理scRNA-seq数据的不同集成方法和工具	单细胞RNA测序数据	bioinformatics	NA	scRNA-seq	NA	scRNA-seq data	NA
25973	2024-08-09	Single-Cell Signature Explorer for comprehensive visualization of single cell signatures across scRNA-seq datasets 2019-12-02, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkz601 PMID:31294801	研究论文	本文介绍了一种名为Single-Cell_Signature_Explorer的工具，用于在单细胞水平上对基于基因集的签名进行定性和高通量评分，并使用t-SNE或UMAP进行可视化	该工具是首个能够在单细胞水平上对任何基于基因集的签名进行定性和高通量评分的方法	NA	开发一种简单而强大的工具，用于探索scRNA-seq数据集中的有意义签名	scRNA-seq数据集中的单细胞签名	计算机视觉	NA	scRNA-seq	t-SNE, UMAP	基因集	涉及人类外周血单个核细胞（PBMC）、黑色素瘤、肺癌和成人睾丸的大量scRNA-seq数据集
25974	2024-08-09	Single-cell RNA-seq highlights intra-tumoral heterogeneity and malignant progression in pancreatic ductal adenocarcinoma 2019-Sep, Cell research IF:28.1Q1 DOI:10.1038/s41422-019-0195-y PMID:31273297	研究论文	本研究利用单细胞RNA测序技术分析了胰腺导管腺癌（PDAC）的肿瘤内异质性和恶性进展	发现了PDAC中具有异常和恶性基因表达谱的两种导管亚型，并揭示了肿瘤内在转录状态与T细胞激活之间的联系	NA	全面描绘PDAC的肿瘤内异质性及其恶性进展的潜在机制	胰腺导管腺癌的肿瘤内异质性和恶性进展	数字病理学	胰腺癌	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	转录组	57,530个胰腺细胞
25975	2024-08-09	Generation of Quiescent Cardiac Fibroblasts From Human Induced Pluripotent Stem Cells for In Vitro Modeling of Cardiac Fibrosis 2019-08-16, Circulation research IF:16.5Q1 DOI:10.1161/CIRCRESAHA.119.315491 PMID:31288631	研究论文	本研究通过分析单细胞转录组数据，开发了一种从人诱导多能干细胞生成静息态心脏成纤维细胞的方法，用于体外模拟心脏纤维化	本研究首次开发了一种化学定义明确的协议，从人诱导多能干细胞生成静息态心脏成纤维细胞，并验证了其在转录、细胞和功能水平上与原代心脏成纤维细胞的高度相似性	NA	定义组织特异性成纤维细胞的转录组特征，并开发一种从人诱导多能干细胞生成心脏成纤维细胞的方法，用于体外模拟心脏纤维化和药物筛选	心脏成纤维细胞	数字病理学	心血管疾病	单细胞RNA测序	NA	转录组数据	10种不同的小鼠组织中的成纤维细胞
25976	2024-08-09	A human liver cell atlas reveals heterogeneity and epithelial progenitors 2019-08, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-019-1373-2 PMID:31292543	研究论文	本研究通过单细胞RNA测序构建了人类肝脏细胞图谱，揭示了肝脏细胞的异质性和上皮祖细胞的存在	发现了先前未知的内皮细胞、库普弗细胞和肝细胞亚型，并展示了EPCAM群体的异质性及其形成双能肝脏类器官的潜力	NA	揭示正常和疾病状态下肝脏细胞的组成和特性	人类肝脏细胞	数字病理学	NA	单细胞RNA测序	NA	基因表达数据	约10,000个细胞来自9名正常肝脏组织的人类供体
25977	2024-08-09	Mapping Distinct Bone Marrow Niche Populations and Their Differentiation Paths 2019-07-09, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2019.06.031 PMID:31291568	研究论文	本文利用单细胞RNA测序技术研究了骨髓非造血细胞的异质性及其分化路径	通过结合计算预测的细胞状态层次结构和已知的转录因子表达，本文绘制了成骨细胞、软骨细胞和脂肪细胞的分化路径	NA	解析骨髓微环境中独特的细胞亚群及其分化路径	骨髓中的非造血细胞及其分化路径	NA	NA	单细胞RNA测序	NA	RNA	NA
25978	2024-08-09	Deconvolution of autoencoders to learn biological regulatory modules from single cell mRNA sequencing data 2019-Jul-08, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-019-2952-9 PMID:31286861	研究论文	本文介绍了一种通过专门训练的自动编码器从单细胞mRNA测序数据中解卷积生物调控模块的方法	该方法不仅能够泛化数据，还能分离出生物学上有意义的模块，这些模块编码在网络的表示层中	NA	探索通过自动编码器从单细胞mRNA测序数据中提取生物学上有意义的模块	单细胞mRNA测序数据中的生物调控模块	机器学习	NA	scRNA-seq	自动编码器	mRNA测序数据	NA
25979	2024-08-09	Accurate estimation of cell-type composition from gene expression data 2019-07-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-019-10802-z PMID:31278265	研究论文	本文开发了一种新算法，用于从单细胞RNA测序衍生的细胞类型特征中估计批量数据的细胞类型组成	该方法比现有方法更准确和全面，特别是在估计稀有细胞类型方面，并能检测外部扰动下的细胞类型组成变化	NA	开发一种有效的方法从批量RNA测序数据中提取信息，以利用单细胞方法获得的新知识	批量RNA测序数据的细胞类型组成	基因表达	NA	RNA测序	算法	基因表达数据	使用多种真实的RNA测序数据集进行比较
25980	2024-08-09	Single-cell RNA sequencing of a European and an African lymphoblastoid cell line 2019-07-04, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-019-0116-4 PMID:31273215	研究论文	本文通过单细胞RNA测序技术分析了来自欧洲和非洲血统女性的淋巴母细胞系GM12878和GM18502的基因表达	提供了高度均一细胞群体中单细胞基因表达的宝贵信息，并有助于开发数据标准化和批次效应校正的统计方法	NA	研究遗传变异对人类基因表达的影响	欧洲和非洲血统女性的淋巴母细胞系	数字病理学	NA	单细胞RNA测序	NA	基因表达数据	共包含7,045个GM12878细胞，5,189个GM18502细胞和5,820个混合细胞