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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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26381 | 2024-08-09 |
A stromal cell population that inhibits adipogenesis in mammalian fat depots
2018-07, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-018-0226-8
PMID:29925944
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研究论文 | 本研究利用单细胞转录组学技术,在小鼠模型中揭示了皮下脂肪组织中基质血管部分的不同亚群的脂肪干细胞和前体细胞,并发现其中一种亚群CD142脂肪生成调节细胞能抑制体内外的脂肪细胞形成。 | 本研究首次揭示了脂肪生成调节细胞的存在及其在调节脂肪组织可塑性中的潜在重要作用。 | 研究主要基于小鼠模型,对人类中的功能保守性尚需进一步验证。 | 探讨脂肪细胞发育和分化的机制及其在肥胖和相关并发症中的作用。 | 脂肪干细胞和前体细胞,特别是CD142脂肪生成调节细胞。 | NA | 肥胖,2型糖尿病 | 单细胞转录组学 | NA | 转录组数据 | 小鼠皮下脂肪组织样本 |
26382 | 2024-08-09 |
SAVER: gene expression recovery for single-cell RNA sequencing
2018-07, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-018-0033-z
PMID:29941873
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研究论文 | 本文介绍了一种名为SAVER的单细胞RNA测序(scRNA-seq)基因表达恢复方法 | SAVER方法通过跨基因和细胞的信息借用,为所有基因提供准确的表达估计 | NA | 解决单细胞RNA测序中基因表达量化不准确的问题 | 单细胞RNA测序数据中的基因表达 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | NA |
26383 | 2024-08-09 |
Early metazoan cell type diversity and the evolution of multicellular gene regulation
2018-07, Nature ecology & evolution
IF:13.9Q1
DOI:10.1038/s41559-018-0575-6
PMID:29942020
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研究论文 | 本文利用全器官单细胞RNA测序技术,研究了海绵、栉水母和扁形动物等非两侧对称动物的细胞类型特异性转录,揭示了这些生物中细胞类型的多样性和基因调控程序的复杂性 | 本文首次揭示了扁形动物中多种肽能细胞的存在,并展示了细胞类型多样性与基因调控复杂性之间的关系 | NA | 研究早期后生动物细胞类型的多样性及其基因调控程序的进化 | 海绵、栉水母和扁形动物等非两侧对称动物的细胞类型及其基因调控程序 | 基因调控 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列 | 涉及海绵、栉水母和扁形动物等多个物种 |
26384 | 2024-08-09 |
Single-cell profiling of breast cancer T cells reveals a tissue-resident memory subset associated with improved prognosis
2018-07, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-018-0078-7
PMID:29942092
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析了乳腺癌中的T细胞,揭示了与改善预后相关的组织驻留记忆T细胞亚群 | 首次展示了乳腺癌中高数量的肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)含有具有组织驻留记忆T细胞特征的CD8 T细胞,并且这些细胞表达高水平的免疫检查点分子和效应蛋白 | 研究主要集中在早期三阴性乳腺癌,可能需要进一步研究以验证其他乳腺癌亚型的结果 | 探讨乳腺癌中T细胞亚群的定量和定性差异与患者预后的关系 | 乳腺癌中的T细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA | 6,311个T细胞 |
26385 | 2024-08-09 |
Global characterization of T cells in non-small-cell lung cancer by single-cell sequencing
2018-07, Nature medicine
IF:58.7Q1
DOI:10.1038/s41591-018-0045-3
PMID:29942094
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序技术,对14名未经治疗的非小细胞肺癌患者的12,346个T细胞进行了深入分析,揭示了肿瘤浸润淋巴细胞的组成、谱系和功能状态 | 发现了大量具有高度迁移特性的跨组织效应T细胞,以及两种表现出衰竭前状态的细胞簇,这些发现有助于理解T细胞在肺癌中的功能状态和动态变化 | NA | 旨在描绘非小细胞肺癌中肿瘤浸润淋巴细胞的基线景观,以帮助理解其功能状态和动态变化 | 非小细胞肺癌患者的T细胞 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 12,346个T细胞来自14名患者 |
26386 | 2024-08-09 |
Spatial maps of prostate cancer transcriptomes reveal an unexplored landscape of heterogeneity
2018-06-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-018-04724-5
PMID:29925878
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研究论文 | 本文利用空间转录组学技术研究多焦点前列腺癌中的组织间基因表达异质性 | 采用了一种新的反卷积方法分析了近6750个组织区域的转录组,提取了不同组织成分的独特表达谱 | NA | 揭示前列腺癌转录组的空间异质性,为未来的研究提供参考 | 多焦点前列腺癌的基因表达异质性 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 空间转录组学 | NA | 转录组数据 | 近6750个组织区域 |
26387 | 2024-08-09 |
dropEst: pipeline for accurate estimation of molecular counts in droplet-based single-cell RNA-seq experiments
2018-06-19, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-018-1449-6
PMID:29921301
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研究论文 | 本文介绍了一种用于处理基于液滴的单细胞RNA测序数据的可扩展管道dropEst,该管道实现了条形码校正、细胞质量分类和液滴库的诊断信息 | 引入了先进的组合偏差和测序错误校正方法,以提供更准确的单个细胞中分子计数的估计 | NA | 开发一种用于处理基于液滴的单细胞RNA测序数据的可扩展管道 | 基于液滴的单细胞RNA测序数据 | 测序技术 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 数千个单个细胞 |
26388 | 2024-08-09 |
Gene expression profiling of periodontitis-affected gingival tissue by spatial transcriptomics
2018-06-19, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-018-27627-3
PMID:29921943
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学技术,对牙周炎影响下的牙龈组织进行基因表达分析,揭示了不同区域的基因表达特征 | 首次结合RNA测序与组织学分析,使用空间转录组学技术对牙周炎牙龈组织进行基因表达的定量与定位 | NA | 旨在表征牙周炎影响下牙龈组织的基因表达 | 牙周炎影响下的牙龈组织 | 数字病理学 | 牙周病 | 空间转录组学 | NA | RNA序列 | 牙龈组织样本 |
26389 | 2024-08-09 |
Single-cell whole-genome sequencing identifies human papillomavirus integration in cervical tumour cells prior to and following radiotherapy
2018-Jun, Oncology letters
IF:2.5Q3
DOI:10.3892/ol.2018.8567
PMID:29928338
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研究论文 | 本研究通过单细胞全基因组测序技术,分析了一位46岁女性宫颈癌患者在接受放疗前后采集的宫颈细胞,揭示了人乳头瘤病毒(HPV)在宫颈肿瘤细胞中的整合情况及其对放疗的响应 | 首次通过单细胞全基因组测序技术揭示了放疗前后宫颈肿瘤细胞中HPV整合的动态变化 | 样本量较小,仅来自一位患者 | 探讨单细胞测序技术在揭示宫颈癌中HPV整合及其对放疗响应的应用 | 宫颈癌患者的宫颈肿瘤细胞 | 数字病理学 | 宫颈癌 | 单细胞全基因组测序 | NA | 基因组数据 | 25个宫颈细胞(13个来自放疗前,12个来自放疗后) |
26390 | 2024-08-09 |
Exploring the single-cell RNA-seq analysis landscape with the scRNA-tools database
2018-06, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1006245
PMID:29939984
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研究论文 | 本文介绍了scRNA-tools数据库,该数据库用于收集和分类单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析工具 | 创建了scRNA-tools数据库,为研究人员提供了一个方便选择合适分析工具的平台 | NA | 旨在帮助研究人员更好地导航和选择适合的scRNA-seq分析工具 | scRNA-seq分析工具 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | NA | 文本 | NA |
26391 | 2024-08-09 |
Single-Cell Non-coding RNA in Embryonic Development
2018, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-981-13-0502-3_3
PMID:29943293
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研究论文 | 本文关注单细胞非编码RNA在胚胎发育中的表达及其作用 | 采用单细胞RNA测序技术检测胚胎发育过程中非编码RNA的表达 | NA | 探讨非编码RNA在胚胎发育中的调控作用 | 非编码RNA如长非编码RNA、微小RNA、环状RNA、小核仁RNA和Piwi相互作用RNA | 基因表达调控 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
26392 | 2024-08-09 |
High Throughput Single Cell RNA Sequencing, Bioinformatics Analysis and Applications
2018, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-981-13-0502-3_4
PMID:29943294
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研究论文 | 本文介绍了单细胞RNA测序(scRNA-seq)的高通量生物信息学分析及其在癌症生物学中的应用 | scRNA-seq技术使得研究人员能够重新审视癌症生物学中的长期问题,如癌症转移、异质性和进化 | NA | 探讨单细胞RNA测序技术在癌症生物学中的应用 | 单细胞RNA测序数据及其在癌症转移、异质性和进化中的应用 | 生物信息学 | 癌症 | NGS | NA | RNA-seq | NA |
26393 | 2024-08-09 |
Application of Single Cell Sequencing in Cancer
2018, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-981-13-0502-3_11
PMID:29943301
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review | 本文综述了单细胞测序技术在癌症研究与应用中的现状 | 单细胞测序技术提供了前所未有的手段来表征肿瘤内异质性并分析癌细胞的基因组 | NA | 探讨单细胞测序技术在癌症诊断和预后应用中的潜力 | 癌症细胞及其基因组 | digital pathology | cancer | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | NA |
26394 | 2024-08-09 |
Is Pooled CRISPR-Screening the Dawn of a New Era for Functional Genomics
2018, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-981-13-0502-3_14
PMID:29943304
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研究论文 | 本文综述了CRISPR-Cas9系统及其在遗传筛选中的应用,特别是CROP-seq、Perturb-seq和CRISPR-seq方法,这些方法结合了CRISPR和单细胞RNA测序,提高了基因编辑的速度、准确性和效率。 | 介绍了CROP-seq、Perturb-seq和CRISPR-seq等新方法,这些方法结合了CRISPR和单细胞RNA测序,为功能基因组学研究提供了更快速、准确和高效的手段。 | CRISPR-based方法虽然有所改进,但仍未能在所有方面超越传统方法,存在一定的局限性。 | 探讨CRISPR-Cas9系统在遗传筛选中的应用及其对功能基因组学研究的影响。 | CRISPR-Cas9系统及其在遗传筛选中的应用,特别是CROP-seq、Perturb-seq和CRISPR-seq方法。 | 功能基因组学 | NA | CRISPR-Cas9, 单细胞RNA测序 | NA | DNA, RNA | NA |
26395 | 2024-08-09 |
Emergence of Bias During the Synthesis and Amplification of cDNA for scRNA-seq
2018, Advances in experimental medicine and biology
DOI:10.1007/978-981-13-0502-3_12
PMID:29943302
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术中cDNA合成和扩增过程中偏差的产生及其对测序结果的影响 | 介绍了当前几种改进的scRNA-seq方法,这些方法有助于减少和评估偏差 | 当前scRNA-seq技术在RNA逆转录和cDNA预扩增步骤中存在偏差,限制了定量准确性 | 探讨scRNA-seq技术中偏差的产生机制及其对测序协议的影响 | 单细胞RNA测序技术中的偏差问题 | 基因组学 | NA | scRNA-seq | NA | 转录组数据 | NA |
26396 | 2024-08-09 |
Dirichlet Process Mixture Model for Correcting Technical Variation in Single-Cell Gene Expression Data
2016, JMLR workshop and conference proceedings
PMID:29928470
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研究论文 | 介绍了一种用于单细胞基因表达数据中技术变异校正的迭代归一化和聚类方法 | 提出了一种基于分层贝叶斯混合模型的新方法,该模型包含细胞特异性缩放因子,有助于迭代归一化和细胞聚类,从而将技术变异与生物信号分离 | 未提及具体限制 | 开发一种新的方法来校正单细胞基因表达数据中的技术变异 | 单细胞RNA-seq数据中的技术变异 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA-seq | 分层贝叶斯混合模型 | 基因表达数据 | 数千个细胞 |
26397 | 2024-08-09 |
Analyzing Circulating Tumor Cells One at a Time
2018-10, Trends in cell biology
IF:13.0Q1
DOI:10.1016/j.tcb.2018.05.004
PMID:29891227
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综述 | 本文综述了单细胞测序技术在揭示循环肿瘤细胞(CTCs)分子特性方面的应用 | 介绍了单细胞测序技术在癌症研究中的新进展,特别是对罕见细胞如CTCs的研究 | 每种单细胞测序技术都有其需要克服的缺点 | 探讨单细胞测序技术在癌症研究中的应用 | 循环肿瘤细胞(CTCs) | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | NA |
26398 | 2024-08-09 |
CONICS integrates scRNA-seq with DNA sequencing to map gene expression to tumor sub-clones
2018-09-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/bty316
PMID:29897414
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CONICS的软件工具,该工具能够将单细胞RNA测序(scRNA-seq)的基因表达数据与肿瘤克隆的基因组突变数据相结合,以映射基因表达至肿瘤亚克隆。 | CONICS工具的创新之处在于它能够量化scRNA-seq中的拷贝数变异,并能从肿瘤浸润性基质中稳健地分离出肿瘤细胞,进行克隆间差异表达分析和克隆内共表达分析。 | NA | 开发一种能够整合单细胞RNA测序数据与基因组突变数据的算法,以应用于临床癌症样本的研究。 | 单细胞RNA测序数据与肿瘤克隆的基因组突变数据。 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 基因表达数据 | NA |
26399 | 2024-08-09 |
A Single-Cell Transcriptome Atlas of the Aging Drosophila Brain
2018-08-09, Cell
IF:45.5Q1
DOI:10.1016/j.cell.2018.05.057
PMID:29909982
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研究论文 | 本文展示了整个成年果蝇大脑在生命周期内的单细胞转录组图谱 | 首次提供了果蝇大脑在衰老过程中细胞类型和调控状态多样性的详细图谱 | NA | 研究大脑中细胞类型的多样性和调控状态在衰老过程中的变化 | 果蝇大脑的单细胞转录组 | 数字病理学 | NA | 单细胞转录组测序 | NA | 转录组数据 | 87个初始细胞集群 |
26400 | 2024-08-09 |
Linking transcriptional and genetic tumor heterogeneity through allele analysis of single-cell RNA-seq data
2018-08, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.228080.117
PMID:29898899
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研究论文 | 本文介绍了一种名为HoneyBADGER的计算方法,用于从单细胞RNA测序数据中识别拷贝数变异和杂合性丢失,以研究癌症进展中的遗传和转录异质性关系 | HoneyBADGER方法能够整合等位基因和标准化表达信息,识别和推断单个细胞中的亚克隆特异性改变,并重建潜在的亚克隆结构 | NA | 研究癌症进展中遗传和转录异质性之间的关系 | 单细胞RNA测序数据中的拷贝数变异和杂合性丢失 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 计算方法 | RNA测序数据 | 多个肿瘤类型的单细胞 |