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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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27081 | 2024-08-09 |
Laser capture microscopy coupled with Smart-seq2 for precise spatial transcriptomic profiling
2016-07-08, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/ncomms12139
PMID:27387371
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研究论文 | 本文介绍了一种结合激光捕获显微镜(LCM)和全长mRNA测序(LCM-seq)的高效策略,用于单细胞转录组学研究 | 该方法无需组织解离,简化了实验流程并降低了技术噪声,适用于从单个捕获细胞中获取生物学见解 | NA | 开发一种高效且稳健的LCM-seq方法,用于精确的空间转录组学分析 | 从鼠组织和人类死后组织中分离的神经元 | 数字病理学 | NA | LCM-seq | NA | 转录组数据 | 单个捕获细胞 |
27082 | 2024-08-09 |
Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics
2016-Jul-01, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.aaf2403
PMID:27365449
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研究论文 | 本文介绍了一种名为“空间转录组学”的方法,能够在组织切片中以空间分辨率可视化和定量分析转录组 | 提出了一种新的“空间转录组学”策略,能够在组织切片中同时可视化和定量分析大量基因表达 | NA | 开发一种能够在组织切片中以空间分辨率可视化和定量分析转录组的新方法 | 小鼠大脑和人类乳腺癌组织切片中的基因表达 | 数字病理学 | 乳腺癌 | RNA测序 | NA | 图像 | 小鼠大脑和人类乳腺癌组织切片 |
27083 | 2024-08-09 |
Depletion of Ribosomal RNA Sequences from Single-Cell RNA-Sequencing Library
2016-07-01, Current protocols in molecular biology
DOI:10.1002/cpmb.11
PMID:27366895
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研究论文 | 本文介绍了一种从单细胞RNA测序文库中去除核糖体RNA序列的新方法 | 使用热稳定的双链特异性核酸酶有效去除核糖体RNA序列,适用于单细胞或微量RNA的RNA-seq文库构建 | 需要高输入量的总RNA,不适用于单细胞水平或有限输入DNA | 提高单细胞RNA测序技术的准确性和效率 | 单细胞RNA测序文库中的核糖体RNA序列 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 单细胞或微量RNA |
27084 | 2024-08-09 |
GiniClust: detecting rare cell types from single-cell gene expression data with Gini index
2016-07-01, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-1010-4
PMID:27368803
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研究论文 | 本文介绍了一种名为GiniClust的新型计算方法,用于从单细胞基因表达数据中检测稀有细胞类型 | GiniClust利用Gini指数提高了检测稀有细胞类型的敏感性和特异性 | NA | 开发一种新的计算方法来检测单细胞基因表达数据中的稀有细胞类型 | 单细胞基因表达数据中的稀有细胞类型 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | GiniClust | 基因表达数据 | 涉及小鼠胚胎干细胞和皮质及海马中的细胞样本 |
27085 | 2024-08-09 |
De Novo Prediction of Stem Cell Identity using Single-Cell Transcriptome Data
2016-08-04, Cell stem cell
IF:19.8Q1
DOI:10.1016/j.stem.2016.05.010
PMID:27345837
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研究论文 | 本文介绍了一种从单细胞转录组数据中推导出谱系树并识别干细胞的计算方法 | 提出了StemID算法,用于从所有可检测的细胞类型中识别干细胞 | NA | 开发一种新的计算方法来预测和识别干细胞 | 成人有丝分裂组织中的干细胞 | 生物信息学 | NA | 单细胞转录组测序 | StemID算法 | 转录组数据 | 涉及小肠中的Lgr5+细胞和骨髓中的造血干细胞 |
27086 | 2024-08-09 |
Long noncoding RNAs: Central to nervous system development
2016-Dec, International journal of developmental neuroscience : the official journal of the International Society for Developmental Neuroscience
IF:1.7Q4
DOI:10.1016/j.ijdevneu.2016.06.001
PMID:27296516
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research paper | 本文探讨了长非编码RNA(lncRNAs)在中枢神经系统(CNS)发育中的作用 | lncRNAs在CNS发育中展现出功能多样性,为研究提供了新的视角 | lncRNAs的表达水平低于蛋白质编码RNA,增加了研究的复杂性 | 研究lncRNAs在CNS特定分化中的作用 | 长非编码RNA(lncRNAs)及其在中枢神经系统发育中的功能 | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
27087 | 2024-08-09 |
Genetic screens to study the immune system in cancer
2016-08, Current opinion in immunology
IF:6.6Q1
DOI:10.1016/j.coi.2016.05.007
PMID:27309352
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研究论文 | 本文利用RNA干扰和CRISPR/Cas9技术,系统地发现调控免疫细胞与肿瘤细胞相互作用关键通路的基因 | 本文通过体内筛选方法,识别限制抗肿瘤免疫效果的基因,并结合单细胞RNA测序实验,定义功能不同的免疫细胞亚群之间的差异表达基因 | NA | 研究免疫系统在癌症中的作用 | 免疫细胞与肿瘤细胞相互作用的基因调控 | 数字病理学 | 癌症 | RNA干扰, CRISPR/Cas9, 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA |
27088 | 2024-08-09 |
Visualization and cellular hierarchy inference of single-cell data using SPADE
2016-07, Nature protocols
IF:13.1Q1
DOI:10.1038/nprot.2016.066
PMID:27310265
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研究论文 | 本文描述了使用SPADE算法进行单细胞数据可视化和细胞层次结构推断的方法 | SPADE算法最初是为流式和质谱细胞术单细胞数据开发的,本文展示了其对单细胞RNA测序数据的适用性,并提出了一种结合t-SNE和SPADE的集成策略 | NA | 介绍和应用SPADE算法进行单细胞数据分析 | 单细胞数据及其细胞亚群的层次结构 | 生物信息学 | NA | SPADE算法 | NA | 单细胞数据 | NA |
27089 | 2024-08-09 |
Tumor Heterogeneity, Single-Cell Sequencing, and Drug Resistance
2016-Jun-16, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ph9020033
PMID:27322289
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研究论文 | 本文探讨了肿瘤异质性、单细胞测序与药物抗性的关系,并讨论了单细胞测序技术在个性化肿瘤治疗中的应用前景 | 单细胞测序技术为理解肿瘤异质性的基因组原理提供了新的视角,并为更有效的肿瘤治疗奠定了基础 | 单细胞的分离和测序仍然是一个技术挑战,包括单细胞分离、全基因组扩增和转录组广泛的下一代测序技术 | 探讨肿瘤异质性与药物抗性的关系,并评估单细胞测序在个性化肿瘤治疗中的应用 | 肿瘤异质性、单细胞测序技术及其在药物抗性和个性化治疗中的应用 | 数字病理学 | 肿瘤 | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | 单个肿瘤细胞 |
27090 | 2024-08-09 |
Single-Cell Sequencing Technology in Oncology: Applications for Clinical Therapies and Research
2016, Analytical cellular pathology (Amsterdam)
DOI:10.1155/2016/9369240
PMID:27313981
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review | 本文综述了单细胞测序技术在肿瘤学中的应用,特别是其在临床治疗和研究中的潜力 | 单细胞测序技术能够分析单个细胞的基因多态性,有助于揭示肿瘤细胞的异质性 | NA | 探讨单细胞测序技术在肿瘤治疗和研究中的应用 | 肿瘤细胞的异质性和遗传多态性 | digital pathology | NA | 单细胞测序(SCS) | NA | 基因组、转录组和表观基因组数据 | NA |
27091 | 2024-08-09 |
Single-Cell RNA-Seq Steps Up to the Growth Plate
2016-07, Trends in biotechnology
IF:14.3Q1
DOI:10.1016/j.tibtech.2016.05.007
PMID:27260936
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研究论文 | 本文介绍了单细胞RNA测序技术的发展及其在数据分析方面的挑战,并提出了一个名为Sinova的单细胞分析平台 | 提出了Sinova平台,该平台能够对发育过程进行时间、空间和调控重建 | NA | 探讨单细胞RNA测序技术在数据分析方面的应用 | 单细胞RNA测序技术及其分析平台 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | NA |
27092 | 2024-08-09 |
Dissecting direct reprogramming from fibroblast to neuron using single-cell RNA-seq
2016-06-16, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/nature18323
PMID:27281220
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术,分析了从胚胎成纤维细胞直接重编程为诱导神经细胞的过程 | 本研究首次通过单细胞RNA测序技术,详细揭示了细胞在直接重编程过程中的分子路径和中间阶段 | 研究主要集中在重编程的后期阶段,对于早期阶段的详细机制仍有待进一步研究 | 旨在深入理解细胞直接重编程过程中的转录组状态 | 胚胎成纤维细胞到诱导神经细胞的重编程过程 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 多个时间点的单细胞样本 |
27093 | 2024-08-09 |
The contribution of cell cycle to heterogeneity in single-cell RNA-seq data
2016-06-09, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/nbt.3498
PMID:27281413
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
27094 | 2024-08-09 |
SCOUP: a probabilistic model based on the Ornstein-Uhlenbeck process to analyze single-cell expression data during differentiation
2016-Jun-08, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-016-1109-3
PMID:27277014
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研究论文 | 本文提出了一种基于Ornstein-Uhlenbeck过程的概率模型SCOUP,用于分析细胞分化过程中的单细胞表达数据 | SCOUP直接描述了整个分化过程中基因表达的动态变化,包括细胞的分化程度和细胞命运,相较于以往基于降维的方法有所改进 | NA | 开发一种新的方法来更准确地分析细胞分化过程中的单细胞表达数据 | 单细胞表达数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 概率模型 | 表达数据 | 具体样本数量未在摘要中提及 |
27095 | 2024-08-09 |
Visualizing Clonal Evolution in Cancer
2016-06-02, Molecular cell
IF:14.5Q1
DOI:10.1016/j.molcel.2016.05.025
PMID:27259197
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research paper | 本文讨论了如何通过单细胞测序技术快速且经济地展示癌症不稳定性和进化过程 | 提出了一种新的方法来在一个静态图像中展示肿瘤的时间、谱系和空间方面 | NA | 探索如何通过可视化技术展示癌症克隆进化 | 癌症克隆进化 | digital pathology | NA | single-cell sequencing | NA | image | NA |
27096 | 2024-08-09 |
Reply to The contribution of cell cycle to heterogeneity in single-cell RNA-seq data
2016-05-06, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/nbt.3607
PMID:27281414
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
27097 | 2024-08-09 |
Tracing haematopoietic stem cell formation at single-cell resolution
2016-05-26, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/nature17997
PMID:27225119
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研究论文 | 本文通过使用强效表面标记物捕获高纯度的早期造血干细胞前体细胞,并应用单细胞RNA测序分析其分子特征,揭示了造血干细胞形成的分子机制 | 首次在单细胞分辨率下追踪造血干细胞的形成过程,并揭示了其独特的转录机制、动脉特征、代谢状态、信号通路和转录因子网络 | NA | 解析体内造血干细胞逐步生成的复杂分子机制,为临床应用中工程化造血干细胞提供信息 | 造血干细胞及其前体细胞的分子特征 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 涉及主动脉-性腺-中肾区域的血管内皮细胞、CD45(-)和CD45(+)造血干细胞前体细胞以及胎肝中的造血干细胞 |
27098 | 2024-08-09 |
Fast and accurate single-cell RNA-seq analysis by clustering of transcript-compatibility counts
2016-05-26, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-016-0970-8
PMID:27230763
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research paper | 本文提出了一种基于转录兼容性读取计数的新方法,用于单细胞转录组分析中的细胞比较和聚类 | 该方法通过比较和聚类细胞的转录兼容性读取计数,而非标准分析流程中使用的转录本或基因定量,提高了分析速度和适用性 | NA | 旨在提高单细胞转录组分析的计算效率和通用性 | 单细胞RNA测序数据 | digital pathology | NA | RNA-seq | NA | text | 涉及两个不同但具有里程碑意义的单细胞RNA-seq数据集 |
27099 | 2024-08-09 |
Brain trauma elicits non-canonical macrophage activation states
2016-05-24, Journal of neuroinflammation
IF:9.3Q1
DOI:10.1186/s12974-016-0581-z
PMID:27220367
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序分析了创伤性脑损伤(TBI)后单核细胞衍生的脑巨噬细胞的基因表达谱,揭示了巨噬细胞激活状态的多样性和复杂性 | 发现TBI中的巨噬细胞激活状态不具有排他性,且单个巨噬细胞可以同时表达多个激活状态的标志基因,这与传统的巨噬细胞极化模型不符 | NA | 研究TBI中巨噬细胞的激活状态及其对病理过程的影响 | 创伤性脑损伤(TBI)中的单核细胞衍生的脑巨噬细胞 | NA | 创伤性脑损伤 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA |
27100 | 2024-08-09 |
Efficient Synergistic Single-Cell Genome Assembly
2016, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2016.00042
PMID:27243002
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研究论文 | 本文介绍了一种新的算法Hybrid De novo Assembler (HyDA),用于提高单细胞基因组组装的质量 | HyDA通过协同组装多个单细胞基因组数据集,显著提高了组装质量,包括预测的功能元素和长度统计 | NA | 提高单细胞基因组组装的质量和可靠性 | 单细胞基因组数据集 | 基因组学 | NA | 单细胞测序 | HyDA | 基因组数据 | 三个未培养的甲烷生成社区成员 |