单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 27241 篇文献，本页显示第 27141 - 27160 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 27141 | 2024-08-09 |
NeatFreq: reference-free data reduction and coverage normalization for De Novo sequence assembly
2014-Nov-19, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-014-0357-3
PMID:25407910
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研究论文 | 本文介绍了一种名为NeatFreq的软件工具，用于无参考数据集的降维和覆盖率归一化，以改进从头序列组装 | NeatFreq通过聚类和选择基于中值kmer频率（RMKF）和唯一性的读段，实现了数据集的均匀覆盖，并增加了最独特、最低覆盖率基因组片段的整合 | NA | 开发一种新的软件工具，以解决下一代测序平台产生的深度覆盖变化和高序列错误率带来的计算挑战 | 细菌、病毒斑块和单细胞测序数据 | 生物信息学 | NA | 下一代测序（NGS） | NA | 序列数据 | NA |
| 27142 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptomics: an emerging tool in the study of cardiometabolic disease
2014-Nov-06, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-014-0312-0
PMID:25377125
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27143 | 2024-08-09 |
Time-variant clustering model for understanding cell fate decisions
2014-Nov-04, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.1407388111
PMID:25339442
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research paper | 本文研究了时间序列数据中随时间变化的聚类问题，开发了一种层次模型来同时对每个时间点的对象进行聚类并描述时间点之间的聚类关系 | 提出了一个包含分支过程泛化形式的隐藏层的层次模型，并采用可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗方法进行模型推断 | NA | 探索早期胚胎发育中的细胞命运决策 | 时间序列数据中的聚类问题 | 生物学 | NA | single-cell RNA-seq | 层次模型 | 基因表达数据 | NA |
| 27144 | 2024-08-09 |
Generation of haploid spermatids with fertilization and development capacity from human spermatogonial stem cells of cryptorchid patients
2014-Oct-14, Stem cell reports
IF:5.9Q2
DOI:10.1016/j.stemcr.2014.08.004
PMID:25358793
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研究论文 | 本研究报告了一种从隐睾症患者的人精原干细胞中高效生成具有受精和发育能力的单倍体精子细胞的方法 | 通过使用视黄酸和干细胞因子处理，增强了隐睾症患者人精原干细胞中减数分裂和减数分裂后男性生殖细胞标记物的表达，并诱导了SCP3-、MLH1-和CREST阳性细胞及单倍体细胞的显著增加 | NA | 探索治疗男性不育症的新方法 | 隐睾症患者的人精原干细胞 | NA | 男性不育症 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
| 27145 | 2024-08-09 |
Diverse and widespread contamination evident in the unmapped depths of high throughput sequencing data
2014, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0110808
PMID:25354084
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研究论文 | 本文探讨了高通量测序数据中未映射深度的广泛污染问题，并分析了其对实验结果的影响 | 首次系统地研究了高通量测序数据中的污染问题，并提出了污染对实验结果影响的证据 | 负控制库在恢复低频污染物的有限能力未得到充分控制 | 揭示高通量测序数据中污染的普遍性和多样性，并评估其对实验结果的影响 | 高通量测序数据中的污染物分布及其对实验结果的影响 | 基因组学 | NA | 高通量测序 | NA | DNA序列 | 四项单细胞测序实验 |
| 27146 | 2024-08-09 |
Identification and functional analysis of long non-coding RNAs in mouse cleavage stage embryonic development based on single cell transcriptome data
2014-Oct-03, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/1471-2164-15-845
PMID:25277336
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研究论文 | 本研究基于单细胞转录组数据，对小鼠卵裂期胚胎发育中的长非编码RNA（lncRNA）进行了全面的鉴定和功能分析 | 首次展示了小鼠卵裂期胚胎中lncRNA的表达谱，并揭示了其在早期胚胎发育中的分子机制 | NA | 研究小鼠卵裂期胚胎发育中lncRNA的表达谱及其功能 | 小鼠卵裂期胚胎中的长非编码RNA | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 3492个位点，5563个新鉴定的lncRNA |
| 27147 | 2024-08-09 |
How deep is enough in single-cell RNA-seq?
2014-Oct, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/nbt.3039
PMID:25299920
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 27148 | 2024-08-09 |
Bioinformatics approaches to single-blastomere transcriptomics
2015-Feb, Molecular human reproduction
IF:3.6Q1
DOI:10.1093/molehr/gau083
PMID:25239944
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综述 | 本文综述了应用于小鼠植入前胚胎卵裂球的单细胞转录组学的最新技术及其研究成果 | 介绍了全基因组扩增技术和基于微流控的定量RT-PCR技术在单细胞转录组学中的应用 | NA | 探讨小鼠植入前胚胎发育过程中细胞身份差异的基因表达网络 | 小鼠植入前胚胎的卵裂球 | 生物信息学 | NA | 全基因组扩增技术，微流控定量RT-PCR | NA | 转录组数据 | 单细胞 |
| 27149 | 2024-08-09 |
Single-cell RNA sequencing identifies extracellular matrix gene expression by pancreatic circulating tumor cells
2014-Sep-25, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2014.08.029
PMID:25242334
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序技术，分析了胰腺癌小鼠模型中循环肿瘤细胞（CTCs）与匹配的原发肿瘤的全基因组表达谱，发现CTCs具有低增殖特征，表达与干细胞相关的基因Aldh1a2，以及表达与基质衍生细胞外基质（ECM）蛋白相关的基因 | 首次揭示了胰腺CTCs中基质衍生细胞外基质基因的异常表达，并指出了这些基因在肿瘤远处器官扩散中的作用 | NA | 定义循环肿瘤细胞的组成及其在肿瘤远处器官扩散中的作用 | 胰腺癌小鼠模型中的循环肿瘤细胞和原发肿瘤 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 小鼠及人类胰腺循环肿瘤细胞 |
| 27150 | 2024-08-09 |
Cancer genomics: one cell at a time
2014-Aug-30, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-014-0452-9
PMID:25222669
|
研究论文 | 本文探讨了从定性显微图像到定量基因组数据集的单个癌细胞研究转变 | 引入了单细胞测序技术，为研究人类癌症中的复杂生物过程提供了新的强大方法 | NA | 研究单个癌细胞的基因组学 | 单个癌细胞 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | NA |
| 27151 | 2024-08-09 |
Tumor cells are dislodged into the pulmonary vein during lobectomy
2014-Dec, The Journal of thoracic and cardiovascular surgery
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jtcvs.2014.06.074
PMID:25172322
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研究论文 | 本研究使用单细胞测序技术准确识别肿瘤细胞，并探讨在肺叶切除术中肿瘤细胞是否被移入肺静脉 | 采用单细胞测序和嵌套聚合酶链反应技术，能够准确区分正常上皮细胞和肿瘤细胞 | EpCAM标记不能区分正常和肿瘤细胞 | 准确识别手术过程中肿瘤细胞的脱落情况 | 肺叶切除术中肿瘤细胞的脱落情况 | 数字病理学 | NA | 单细胞测序 | NA | 血液样本 | 42份血液样本 |
| 27152 | 2024-08-09 |
Single-cell transcriptome in the identification of disease biomarkers: opportunities and challenges
2014-Aug-12, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-014-0212-3
PMID:25113546
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研究论文 | 本文探讨了单细胞转录组测序在疾病生物标志物识别中的机遇与挑战 | 单细胞测序技术能够用于识别罕见细胞中的遗传变化，如癌症和组织干细胞 | 单细胞测序技术仍面临许多挑战和困难，包括方法的敏感性和重复性 | 研究单细胞测序在临床样本中识别和验证疾病特异性生物标志物的应用 | 单细胞转录组测序技术及其在疾病生物标志物识别中的应用 | 数字病理学 | NA | 单细胞转录组测序 | NA | 转录组数据 | NA |
| 27153 | 2024-08-09 |
A quantitative comparison of single-cell whole genome amplification methods
2014, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0105585
PMID:25136831
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研究论文 | 本文比较了三种单细胞全基因组扩增方法在E. coli DNA样本上的应用 | 首次对三种先进的单细胞全基因组扩增方法进行了定量比较 | 没有一种方法在所有标准上表现最佳，选择哪种扩增方法取决于实验的具体问题 | 评估不同单细胞全基因组扩增方法的性能 | E. coli DNA的单细胞和批量样本 | NA | NA | 全基因组扩增 | NA | DNA | 单细胞和批量样本 |
| 27154 | 2024-08-09 |
Modeling genome coverage in single-cell sequencing
2014-Nov-15, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btu540
PMID:25107873
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研究论文 | 本文提出了一种方法，利用初始浅层测序实验的信息来预测深度测序实验的基因组覆盖率 | 该方法通过非参数经验贝叶斯泊松模型估计深度测序的覆盖率增益，无需实际进行深度测序即可了解其统计特征 | NA | 优化和比较单细胞测序协议或筛选文库 | 单细胞DNA测序实验中的基因组覆盖率 | 基因组学 | NA | 单细胞测序 | 非参数经验贝叶斯泊松模型 | 基因组数据 | NA |
| 27155 | 2024-08-09 |
Cell fate inclination within 2-cell and 4-cell mouse embryos revealed by single-cell RNA sequencing
2014-Nov, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.177725.114
PMID:25096407
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研究论文 | 通过深度单细胞RNA测序技术，研究了2细胞和4细胞小鼠胚胎中的细胞命运倾向 | 报告了高度可重复的细胞间基因表达差异，这些差异足以将姐妹胚胎细胞聚类为不同的组 | NA | 探究哺乳动物中第一个细胞命运决定何时以及如何发生 | 2细胞和4细胞小鼠胚胎中的姐妹胚胎细胞 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 10个2细胞胚胎和5个4细胞胚胎 |
| 27156 | 2024-08-09 |
Greater than the sum of its parts: single-nucleus sequencing identifies convergent evolution of independent EGFR mutants in GBM
2014-Aug, Cancer discovery
IF:29.7Q1
DOI:10.1158/2159-8290.CD-14-0635
PMID:25092745
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研究论文 | 本研究利用单核全基因组测序技术，结合批量肿瘤测序数据，识别出胶质母细胞瘤中独立EGFR突变体的趋同进化 | 开发了一种新的综合方法，通过联合检测克隆和亚克隆事件来识别肿瘤亚群，揭示了单个肿瘤中多个互斥的独立EGFR功能获得性变异的趋同进化 | NA | 探索复杂肿瘤的基因组多样性，揭示其进化路径，并提出更有效的治疗方法 | 胶质母细胞瘤中的EGFR突变体 | 数字病理学 | 脑肿瘤 | 单核全基因组测序 | NA | 基因组数据 | NA |
| 27157 | 2024-08-09 |
TITAN: inference of copy number architectures in clonal cell populations from tumor whole-genome sequence data
2014-Nov, Genome research
IF:6.2Q1
DOI:10.1101/gr.180281.114
PMID:25060187
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研究论文 | 本文介绍了一种名为TITAN的概率模型，用于从肿瘤全基因组测序数据中推断克隆细胞群体中的拷贝数结构变异和杂合性缺失事件 | TITAN模型能够处理细胞群体混合，并估计携带每种事件的细胞比例，这在计算方法中是新颖的 | NA | 开发和评估一种新的计算方法，用于分析肿瘤全基因组测序数据中的拷贝数变异和杂合性缺失 | 肿瘤细胞群体中的拷贝数变异和杂合性缺失 | 数字病理学 | 卵巢癌, 乳腺癌 | 全基因组测序 | 概率模型 | 基因组数据 | 23个乳腺癌全基因组数据和来自同一卵巢癌患者的基因组异质性肿瘤位点的全基因组序列 |
| 27158 | 2024-08-09 |
Single-cell RNA-seq: advances and future challenges
2014-Aug, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gku555
PMID:25053837
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review | 本文综述了单细胞RNA测序技术的发展及其在生物学研究中的应用，并探讨了当前的挑战和未来的发展方向 | 单细胞RNA测序技术作为一种强大的工具，能够在大规模基因组水平上分析细胞间的变异性，对生物学过程的理解产生了重大影响 | 不同的单细胞RNA测序协议各有其优势和当前的局限性 | 综述单细胞RNA测序技术的发展及其在生物学研究中的应用，并探讨当前的挑战和未来的发展方向 | 单细胞RNA测序技术及其在生物学研究中的应用 | digital pathology | NA | RNA-seq | NA | transcriptomic landscape | NA |
| 27159 | 2024-08-09 |
Single cell sequencing approaches for complex biological systems
2014-Jun, Current opinion in genetics & development
IF:3.7Q2
DOI:10.1016/j.gde.2014.06.004
PMID:25016438
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综述 | 本文综述了单细胞测序技术在复杂生物系统中的最新进展及其在揭示生物系统中的应用 | 讨论了单细胞测序技术带来的新颖生物学观察 | NA | 增强我们对生物系统背后原理的理解 | 单细胞的基因、表观遗传和转录状态 | 基因组学 | NA | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | NA |
| 27160 | 2024-08-09 |
Preparation of Single-Cell RNA-Seq Libraries for Next Generation Sequencing
2014-Jul-01, Current protocols in molecular biology
DOI:10.1002/0471142727.mb0422s107
PMID:24984854
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研究论文 | 本文介绍了一种结合多种技术的高通量制备单细胞RNA-Seq文库的方法 | 利用单细胞RNA-Seq技术，能够在前所未有的深度上分析单个细胞的转录组响应，揭示细胞群体内的异质性 | NA | 开发一种高通量的单细胞RNA-Seq文库制备方法 | 单细胞RNA-Seq文库 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA-Seq | NA | 转录组数据 | 96个独特索引样本 |