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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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26341 | 2024-08-09 |
Quality control of single-cell RNA-seq by SinQC
2016-08-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btw176
PMID:27153613
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research paper | 本文介绍了一种名为SinQC的方法和软件工具,用于检测单细胞RNA测序(scRNA-seq)样本中的技术伪影 | SinQC通过整合基因表达模式和数据质量信息来检测技术伪影,提高了scRNA-seq数据质量控制的效率 | NA | 开发和验证一种用于检测scRNA-seq样本中技术伪影的方法和软件工具 | scRNA-seq样本中的技术伪影 | RNA-seq | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 九个不同的scRNA-seq数据集 |
26342 | 2024-08-09 |
TSCAN: Pseudo-time reconstruction and evaluation in single-cell RNA-seq analysis
2016-07-27, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkw430
PMID:27179027
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研究论文 | TSCAN 是一种用于单细胞 RNA-seq 分析中伪时间重建和评估的软件工具,通过基于聚类的最小生成树 (MST) 方法对细胞进行排序 | TSCAN 提供了一种新的基于聚类的 MST 方法来排序细胞,并开发了图形用户界面 (GUI) 和定量评估方法来比较不同的伪时间重建方法 | NA | 开发和评估用于单细胞 RNA-seq 数据中伪时间重建的计算工具 | 单细胞 RNA-seq 数据中的细胞排序和基因表达动态变化 | 生物信息学 | NA | 单细胞 RNA-seq | 最小生成树 (MST) | RNA-seq 数据 | NA |
26343 | 2024-08-09 |
SCell: integrated analysis of single-cell RNA-seq data
2016-07-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btw201
PMID:27153637
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研究论文 | 本文介绍了SCell,一个集成软件工具,用于单细胞RNA-seq数据的质量过滤、归一化、特征选择、迭代降维、聚类和基因表达梯度估计 | SCell提供了一个直观的图形界面,并支持高吞吐量的单细胞RNA-seq数据预处理 | NA | 开发一个集成工具,用于处理和分析大规模的单细胞RNA-seq数据集 | 单细胞RNA-seq数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA-seq数据 | 大规模的单细胞RNA-seq数据集 |
26344 | 2024-08-09 |
Beta-Poisson model for single-cell RNA-seq data analyses
2016-07-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btw202
PMID:27153638
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研究论文 | 本文介绍了一种用于单细胞RNA测序数据分析的Beta-Poisson混合模型,并将其集成到广义线性模型框架中进行差异表达分析 | 提出的Beta-Poisson模型能够捕捉单细胞基因表达分布的双峰性,这是传统gamma-Poisson模型无法做到的 | NA | 开发新的统计模型以更好地分析单细胞RNA测序数据 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | RNA测序 | Beta-Poisson混合模型 | 基因表达数据 | 多个真实单细胞RNA测序数据集,约90%的转录本被Beta-Poisson模型良好表征 |
26345 | 2024-08-09 |
Single-cell gene expression profiling and cell state dynamics: collecting data, correlating data points and connecting the dots
2016-06, Current opinion in biotechnology
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.copbio.2016.04.015
PMID:27152696
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研究论文 | 本文综述了单细胞基因表达分析技术及其在细胞状态动态研究中的应用 | 介绍了将单细胞分辨率测量与动力系统理论相联系的原则 | NA | 探讨单细胞分析技术如何帮助理解细胞状态动态及其背后的分子调控网络 | 单细胞基因表达和蛋白质表达的分子谱 | 生物信息学 | NA | 单细胞qPCR, 单细胞RNA-Seq, CyTOF | NA | 分子谱数据 | NA |
26346 | 2024-08-09 |
Systematic Reconstruction of Molecular Cascades Regulating GP Development Using Single-Cell RNA-Seq
2016-05-17, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2016.04.043
PMID:27160914
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research paper | 本研究利用单细胞RNA测序技术,重建了生长板发育的分子级联反应 | 开发了一种名为Sinova的生物信息学管道,能够以时间和空间的高分辨率从头重建生理性的生长板发育过程 | NA | 系统地理解生长板发育的分子机制 | 生长板中的单细胞基因表达模式 | digital pathology | NA | 单细胞RNA测序 | 无监督模型 | 基因表达数据 | 217个单细胞 |
26347 | 2024-08-09 |
The leak channel NALCN controls tonic firing and glycolytic sensitivity of substantia nigra pars reticulata neurons
2016-05-13, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.15271
PMID:27177420
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研究论文 | 研究探讨了泄漏通道NALCN在维持黑质网状部神经元静息放电和糖酵解敏感性中的作用 | 首次揭示了NALCN在黑质网状部神经元中的表达及其对自发放电的影响,并阐明了其在通过糖酵解变化和毒蕈碱型乙酰胆碱受体激活调节兴奋性中的作用 | NA | 理解黑质网状部神经元如何维持静息活动 | 小鼠黑质网状部神经元的转录组 | 神经科学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | NA |
26348 | 2024-08-09 |
Erratum to: 'Reference-free inference of tumor phylogenies from single-cell sequencing data'
2016-May-10, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-016-2609-2
PMID:27164840
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
26349 | 2024-08-09 |
Exploiting single-cell expression to characterize co-expression replicability
2016-May-06, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-0964-6
PMID:27165153
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研究论文 | 本文利用单细胞表达数据来研究共表达网络的可重复性及其基因间连接的基本驱动因素 | 首次对单细胞共表达进行了大规模分析,并识别了影响共表达的技术因素 | 共表达分析常被视为黑箱,结果难以追溯到数据基础 | 理解共表达网络中基因间连接和可重复性的基本驱动因素 | 单细胞RNA测序数据中的共表达网络 | 功能基因组学 | NA | 单细胞RNA测序(RNA-seq) | NA | 基因表达数据 | 31项研究的样本,以及126个皮质中间神经元的单细胞RNA-seq实验 |
26350 | 2024-08-09 |
Understanding How Zika Virus Enters and Infects Neural Target Cells
2016-05-05, Cell stem cell
IF:19.8Q1
DOI:10.1016/j.stem.2016.04.009
PMID:27152436
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研究论文 | 研究使用人类神经干细胞模型和单细胞RNA测序技术,探讨寨卡病毒对神经目标细胞的嗜性和潜在进入受体 | 利用单细胞RNA测序技术,首次详细研究了寨卡病毒对神经目标细胞的嗜性和进入机制 | NA | 探讨寨卡病毒如何进入并感染神经目标细胞 | 寨卡病毒及其对神经干细胞的影响 | NA | 寨卡病毒感染 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
26351 | 2024-08-09 |
Single-Cell Genomics for Virology
2016-05-04, Viruses
DOI:10.3390/v8050123
PMID:27153082
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综述 | 本文综述了单细胞测序技术在病毒学领域的应用,探讨了其在揭示病毒多样性和细胞对病毒感染反应中的新途径 | 首次将单细胞测序分析应用于病毒学领域,为探索病毒多样性和细胞反应提供了新方法 | NA | 总结单细胞测序技术在病毒学中的应用 | 病毒多样性和细胞对病毒感染的反应 | 基因组学 | NA | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | NA |
26352 | 2024-08-09 |
Heterogeneity of Mesp1+ mesoderm revealed by single-cell RNA-seq
2016-06-03, Biochemical and biophysical research communications
IF:2.5Q3
DOI:10.1016/j.bbrc.2016.04.139
PMID:27131741
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研究论文 | 本研究使用单细胞RNA测序技术分析了Mesp1+中胚层细胞的异质性 | 揭示了Mesp1诱导的中胚层细胞内在的异质性,并发现了倾向于造血或心脏发育的亚群 | NA | 探索Mesp1+中胚层细胞的异质性 | Mesp1+中胚层细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组 | NA |
26353 | 2024-08-09 |
Deciphering intratumor heterogeneity using cancer genome analysis
2016-06, Human genetics
IF:3.8Q2
DOI:10.1007/s00439-016-1670-x
PMID:27126234
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研究论文 | 本文通过癌症基因组分析来解析肿瘤内异质性 | 利用全外显子或基因组测序数据进行克隆分析,以及多区域活检和深度测序技术来监测肿瘤进展中的亚克隆 | NA | 研究肿瘤内异质性的本质,并探讨其在精确癌症治疗中的应用 | 肿瘤内的亚克隆及其在治疗结果中的影响 | 数字病理学 | NA | 全外显子测序,基因组测序,深度测序,单细胞测序 | NA | 基因组数据 | 多区域活检样本,少量细胞 |
26354 | 2024-08-09 |
Tree inference for single-cell data
2016-May-05, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-0936-x
PMID:27149953
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SCITE的随机搜索算法,用于从单细胞的噪声和不完全突变数据中识别肿瘤的进化历史 | SCITE算法采用灵活的马尔可夫链蒙特卡罗采样方案,能够计算最大似然突变历史,从后验概率分布中采样,并估计底层测序实验的错误率 | NA | 理解肿瘤内的突变异质性,以促进高效癌症疗法的发展 | 肿瘤的进化历史 | 数字病理学 | NA | 单细胞测序 | 马尔可夫链蒙特卡罗 | 突变数据 | NA |
26355 | 2024-08-09 |
Simultaneous profiling of transcriptome and DNA methylome from a single cell
2016-May-05, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-0950-z
PMID:27150361
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研究论文 | 本文介绍了一种名为scMT-seq的新方法,能够从单个细胞中同时分析转录组和DNA甲基化组 | scMT-seq方法的创新之处在于能够同时从同一细胞中获取转录组和甲基化组数据,有助于更深入地理解DNA甲基化与基因表达之间的关系 | 尽管该方法能够同时分析转录组和甲基化组,但大多数表达变异并不能通过近端启动子甲基化来解释 | 研究目的是探索单细胞内DNA甲基化与基因表达的直接关联 | 研究对象包括感觉神经元中的单细胞转录组和甲基化组 | 数字病理学 | NA | scMT-seq | NA | 转录组和甲基化组数据 | 使用的是混合小鼠模型中的单个细胞 |
26356 | 2024-08-09 |
Application of single-cell RNA sequencing in optimizing a combinatorial therapeutic strategy in metastatic renal cell carcinoma
2016-Apr-29, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-0945-9
PMID:27139883
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研究论文 | 本文利用单细胞RNA测序技术研究转移性肾细胞癌的肿瘤内异质性,并基于此设计了一种联合治疗策略以提高治疗效果 | 本文首次利用单细胞RNA测序技术分析肿瘤内异质性,并基于此设计了一种联合治疗策略,显著提高了治疗效果 | NA | 研究如何通过单细胞RNA测序技术优化转移性肾细胞癌的联合治疗策略 | 转移性肾细胞癌及其肺转移 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列 | 一对原发性肾细胞癌及其肺转移样本 |
26357 | 2024-08-09 |
CEL-Seq2: sensitive highly-multiplexed single-cell RNA-Seq
2016-Apr-28, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-0938-8
PMID:27121950
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研究论文 | 本文介绍了CEL-Seq2方法,这是CEL-Seq方法的改进版本,具有更高的灵敏度、更低的成本和更少的操作时间 | CEL-Seq2在Fluidigm的C1系统上实现了首个单细胞芯片内条码方法,并展示了其在单细胞RNA测序分析中的经济性、分辨率和易用性方面的独特优势 | NA | 开发一种灵敏、准确且可重复的单细胞转录组学方法 | 小鼠成纤维细胞的基因表达变化及其细胞周期进展 | 单细胞测序 | NA | CEL-Seq2 | NA | RNA测序数据 | 小鼠成纤维细胞 |
26358 | 2024-08-09 |
In silico lineage tracing through single cell transcriptomics identifies a neural stem cell population in planarians
2016-Apr-27, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-0937-9
PMID:27150006
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研究论文 | 本文通过单细胞转录组学和伪时间分析,在扁形动物中识别出一种神经干细胞群体 | 利用单细胞RNA测序和计算机模拟谱系分析,首次在扁形动物中发现了一种具有神经特性的干细胞亚群(νNeoblasts),并提出了一个新的替代谱系 | 研究依赖于计算机模拟和单细胞转录组学数据,需要进一步的体内验证 | 探索扁形动物中的细胞谱系进展和组织再生的机制 | 扁形动物Schmidtea mediterranea中的干细胞及其后代细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNAseq) | 伪时间分析 | 转录组数据 | 168个单个干细胞及其后代细胞 |
26359 | 2024-08-09 |
Innate-like functions of natural killer T cell subsets result from highly divergent gene programs
2016-06, Nature immunology
IF:27.7Q1
DOI:10.1038/ni.3437
PMID:27089380
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研究论文 | 本文通过转录组和表观基因组分析以及单细胞RNA测序,研究了胸腺自然杀伤T细胞亚群的高度分化基因程序 | 首次全面分析了胸腺自然杀伤T细胞亚群的转录组和表观基因组特征,揭示了这些亚群在基因表达和表观遗传上的显著差异 | NA | 探讨自然杀伤T细胞亚群的功能差异及其背后的基因程序 | 胸腺自然杀伤T细胞亚群 | 免疫学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据,表观基因组数据 | NA |
26360 | 2024-08-09 |
Single-Cell RNA-Seq Reveals Melanoma Transcriptional Heterogeneity
2016-Jun, Cancer discovery
IF:29.7Q1
DOI:10.1158/2159-8290.CD-RW2016-075
PMID:27102072
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序分析了4,645个细胞,揭示了转移性黑色素瘤的转录异质性 | 首次通过单细胞RNA测序技术详细分析了转移性黑色素瘤的细胞生态系统 | NA | 探究转移性黑色素瘤的转录异质性 | 转移性黑色素瘤中的4,645个细胞 | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 4,645个细胞 |