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当前共找到 31780 篇文献，本页显示第 29001 - 29020 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 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 29001 | 2024-08-09 |
CSEA-DB: an omnibus for human complex trait and cell type associations
2021-01-08, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaa1064
PMID:33211888
|
研究论文 | 本文介绍了一个名为CSEA-DB的数据库，用于分析人类复杂性状和细胞类型之间的关联 | 首次提供了一个包含5120个GWAS总结统计数据和超过90万个细胞的综合数据库，通过deTS算法进行了10,250,480次性状-细胞类型关联分析 | NA | 构建一个用于研究人类复杂性状及其潜在细胞类型关联的参考数据库 | 人类复杂性状和细胞类型 | 生物信息学 | NA | 单细胞技术 | deTS算法 | 基因组数据 | 5120个GWAS总结统计数据，超过90万个细胞，包括752种组织细胞类型 | NA | NA | NA | NA |
| 29002 | 2024-08-09 |
Lnc2Cancer 3.0: an updated resource for experimentally supported lncRNA/circRNA cancer associations and web tools based on RNA-seq and scRNA-seq data
2021-01-08, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaa1006
PMID:33219685
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研究论文 | 本文介绍了Lnc2Cancer 3.0数据库的更新，该数据库包含与人类癌症相关的实验支持的长非编码RNA（lncRNA）和环状RNA（circRNA）的全面数据，并描述了基于RNA测序和单细胞RNA测序的lncRNA表达分析的网络工具。 | Lnc2Cancer 3.0新增了多个功能，包括增加癌症相关lncRNA条目、新增实验支持的circRNA-癌症关联、包含癌症相关lncRNA和circRNA的实验支持的调控机制和生物学功能，以及实验支持的临床相关性。此外，还开发了两个灵活的在线工具，用于快速和自定义分析及可视化癌症中的lncRNA。 | NA | 旨在阐明lncRNA、circRNA与癌症之间的关联 | 长非编码RNA（lncRNA）和环状RNA（circRNA）与人类癌症的关联 | 生物信息学 | 癌症 | RNA测序（RNA-seq）和单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 文本 | 当前版本包括9254个lncRNA-癌症关联，涉及2659个lncRNA和216个癌症亚型；新增1049个实验支持的circRNA-癌症关联，涉及743个circRNA和70个癌症亚型 | NA | NA | NA | NA |
| 29003 | 2024-08-09 |
A `one-two punch' therapy strategy to target chemoresistance in estrogen receptor positive breast cancer
2021-Jan, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2020.100946
PMID:33221681
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研究论文 | 本研究探讨了在雌激素受体阳性（ER+）转移性乳腺癌中，化疗后出现的耐药亚克隆中癌症干细胞样（CSL）细胞的增加情况，并研究了组蛋白去乙酰化酶（HDAC）抑制剂在逆转这种耐药性中的作用 | 本研究首次展示了HDAC抑制剂在阻止化疗诱导的耐药性表型中的作用，并提出了‘一石二鸟’的治疗策略 | NA | 研究HDAC抑制剂在逆转ER+乳腺癌化疗耐药性中的作用 | 雌激素受体阳性（ER+）转移性乳腺癌细胞 | NA | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 患者样本 | NA | NA | NA | NA |
| 29004 | 2024-08-09 |
High-resolution mouse subventricular zone stem-cell niche transcriptome reveals features of lineage, anatomy, and aging
2020-12-08, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2014389117
PMID:33229571
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研究论文 | 本文利用单细胞RNA测序技术，对从小鼠SVZ区域从小到老的干细胞进行了全面的转录组分析 | 首次对SVZ区域从小到老的干细胞进行了全面的单细胞RNA测序分析，揭示了不同年龄段干细胞的异质性和转录特征 | NA | 研究SVZ区域神经干细胞的异质性及其在不同年龄段的转录特征 | 小鼠SVZ区域的神经干细胞及其在不同年龄段的转录特征 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 从小鼠SVZ区域从小到老的干细胞样本 | NA | NA | NA | NA |
| 29005 | 2024-08-09 |
Single Cell RNA Sequencing of Human Milk-Derived Cells Reveals Sub-Populations of Mammary Epithelial Cells with Molecular Signatures of Progenitor and Mature States: a Novel, Non-invasive Framework for Investigating Human Lactation Physiology
2020-12, Journal of mammary gland biology and neoplasia
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s10911-020-09466-z
PMID:33216249
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研究论文 | 本研究使用单细胞RNA测序技术分析了人乳来源的乳腺上皮细胞，揭示了其亚群及其转录特征，为研究人类哺乳生理提供了一种新颖的非侵入性框架 | 首次使用单细胞RNA测序技术分析人乳来源的乳腺上皮细胞，并提供了一个计算框架供未来研究使用 | 目前使用乳汁来源细胞研究人类乳腺生理的临床潜力和局限性 | 研究人乳中的细胞作为非侵入性材料，用于探索哺乳生理 | 人乳来源的乳腺上皮细胞及其转录特征 | 数字病理学 | 妊娠糖尿病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 转录组数据 | 3740个细胞来自两名产后两周的母亲的乳汁样本 | NA | NA | NA | NA |
| 29006 | 2024-08-09 |
Author Correction: Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas
2020-Dec, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-020-00776-5
PMID:33230294
|
correction | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 29007 | 2024-08-09 |
Deconvolution of cellular subsets in human tissue based on targeted DNA methylation analysis at individual CpG sites
2020-11-24, BMC biology
IF:4.4Q1
DOI:10.1186/s12915-020-00910-4
PMID:33234153
|
研究论文 | 本研究通过靶向DNA甲基化分析在单个CpG位点上对人类组织中的细胞亚群进行去卷积 | 本研究首次探讨了使用单个细胞类型特异性CpG位点进行靶向分析的可行性，并开发了基于这些位点的去卷积方法 | NA | 验证通过单个CpG位点的DNA甲基化分析来反映细胞混合物和不同组织中细胞组成的可行性 | 人类非恶性细胞类型及其在组织中的相对含量 | 数字病理学 | NA | DNA甲基化分析，pyrosequencing | NA | DNA甲基化数据 | 579个Illumina 450k BeadChip DNA甲基化数据集，涵盖14种不同的非恶性人类细胞类型 | NA | NA | NA | NA |
| 29008 | 2024-08-09 |
Integrating transcriptomics and bulk time course data into a mathematical framework to describe and predict therapeutic resistance in cancer
2020-11-20, Physical biology
IF:2.0Q3
DOI:10.1088/1478-3975/abb09c
PMID:33215611
|
研究论文 | 本文提出了一种将机器学习模型的静态输出与治疗反应的动态模型相结合的框架，用于整合单细胞转录组数据和纵向的细胞群体数据，以描述和预测癌症治疗抵抗 | 首次明确地将单细胞克隆解析的转录组数据与批量时间序列数据结合，共同校准药物抵抗动力学的数学模型 | NA | 开发一种方法，将分散的数据集整合到全面的框架中，以生成最佳的临床决策 | 乳腺癌细胞 | 生物医学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | 机器学习模型 | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 29009 | 2024-08-09 |
Functional compensation precedes recovery of tissue mass following acute liver injury
2020-11-19, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-020-19558-3
PMID:33214549
|
研究论文 | 本文研究了急性肝损伤后功能补偿在组织恢复前的作用机制 | 首次识别了急性肝损伤后功能补偿的新阶段，并揭示了依赖于巨噬细胞来源的WNT/β-catenin信号的适应性重编程机制 | NA | 探讨急性肝损伤后肝脏如何在组织恢复前维持重要生理功能 | 肝脏在急性损伤后的功能补偿机制 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 两个独立的小鼠肝损伤模型 | NA | NA | NA | NA |
| 29010 | 2024-08-09 |
Opportunities for Single-Cell Sequencing Technologies and Data Science
2020-Nov-19, Cancers
IF:4.5Q1
DOI:10.3390/cancers12113433
PMID:33227959
|
研究论文 | 本特刊旨在强调单细胞测序技术和数据分析领域的最新进展 | NA | NA | 强调单细胞测序技术和数据分析领域的最新进展 | 单细胞测序技术和数据分析 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | NA | 单细胞数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 29011 | 2024-08-09 |
Bivalent genes that undergo transcriptional switching identify networks of key regulators of embryonic stem cell differentiation
2020-Nov-18, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-020-07009-8
PMID:33208095
|
研究论文 | 本文开发了一种方法，通过检测单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的'双峰'基因表达模式，捕捉经历转录开关的基因，并结合染色质状态分析，识别出与细胞状态相关的双峰、双价基因模式。 | 本文提出了一种新的方法，通过分析接近活动边界（ON/OFF）的基因，从scRNA-seq数据中推断转录开关网络，这种方法补充了传统的scRNA-seq分析。 | NA | 研究胚胎干细胞分化过程中双价基因的转录开关及其调控网络。 | 胚胎干细胞中的双价基因及其在分化过程中的转录开关。 | 分子生物学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 隐马尔可夫模型 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 29012 | 2024-08-09 |
I-Impute: a self-consistent method to impute single cell RNA sequencing data
2020-Nov-18, BMC genomics
IF:3.5Q2
DOI:10.1186/s12864-020-07007-w
PMID:33208097
|
研究论文 | 本文提出了一种名为I-Impute的自一致性方法，用于填补单细胞RNA测序数据中的缺失值 | I-Impute方法通过优化连续相似性和缺失概率，在迭代改进中达到自一致性，从而提高了填补效果 | NA | 开发一种新的方法来提高单细胞RNA测序数据分析中缺失值填补的准确性 | 单细胞RNA测序数据中的缺失值 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 包括三个湿实验数据集：小鼠膀胱细胞、胚胎干细胞和主动脉白细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 29013 | 2024-08-09 |
Alteration of tumor-associated macrophage subtypes mediated by KRT6A in pancreatic ductal adenocarcinoma
2020-11-18, Aging
DOI:10.18632/aging.104091
PMID:33221741
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研究论文 | 本研究通过分析基因表达综合数据库(GEO)和癌症基因组图谱(TCGA)数据集，探讨了胰腺导管腺癌(PDAC)中肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)亚型的变化及其潜在调控因子KRT6A。 | 发现了KRT6A作为差异表达基因，可能通过调控COL5A2、COL1A2、MIR3606、SPARC和COL6A3等基因影响TAMs亚型的组成，为PDAC的免疫治疗提供了新的靶点。 | NA | 阐明胰腺导管腺癌中肿瘤免疫微环境的组成和调控因子，寻找新的免疫治疗靶点。 | 胰腺导管腺癌(PDAC)及其邻近正常组织(ANT)中的肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)亚型。 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 基因表达分析 | NA | 基因表达数据 | 使用了GEO和TCGA数据库中的数据，具体样本数量未在摘要中明确。 | NA | NA | NA | NA |
| 29014 | 2024-08-09 |
SCRINSHOT enables spatial mapping of cell states in tissue sections with single-cell resolution
2020-11, PLoS biology
IF:7.8Q1
DOI:10.1371/journal.pbio.3000675
PMID:33216742
|
研究论文 | SCRINSHOT技术通过单细胞分辨率在组织切片中实现细胞状态的空间映射 | 开发了SCRINSHOT技术，一种敏感的多重RNA映射方法，通过直接杂交padlock探针到mRNA上，随后通过SplintR连接酶进行环化并进行滚环扩增，实现对组织切片中单细胞的数千个细胞的序列检测 | NA | 研究细胞身份和位置的变化如何影响组织发育和疾病进展 | 小鼠和人类器官中的细胞类型及其空间分布 | 数字病理学 | NA | scRNA-Seq, 滚环扩增(RCA) | NA | mRNA | 小鼠和人类器官中的数千个细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 29015 | 2024-08-09 |
Single-Cell Profiling Reveals Divergent, Globally Patterned Immune Responses in Murine Skin Inflammation
2020-Oct-23, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2020.101582
PMID:33205009
|
研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序技术，研究了在小鼠皮肤炎症模型中免疫细胞的异质性反应 | 首次揭示了不同炎症诱导剂在小鼠皮肤炎症中引起的全局分子模式差异 | NA | 探讨不同炎症诱导剂如何影响小鼠皮肤免疫细胞的转录反应 | 小鼠皮肤免疫细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 13种CD45亚群的免疫细胞 | NA | NA | NA | NA |
| 29016 | 2024-08-09 |
A Random Matrix Theory Approach to Denoise Single-Cell Data
2020-Jun-12, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2020.100035
PMID:33205104
|
研究论文 | 本文提出了一种基于随机矩阵理论的新方法，用于分析和去噪单细胞测序数据 | 利用随机矩阵理论的普遍分布来区分噪声和信号，并解释了稀疏性如何导致虚假的特征向量定位 | 仅在标记的细胞群体的多种示例中验证了方法的有效性 | 开发一种新方法来去噪单细胞数据，以更好地识别生物信号 | 单细胞测序数据 | 生物信息学 | NA | 随机矩阵理论 | NA | 测序数据 | 涉及的单细胞数据中，约95%的信息与随机矩阵理论的预测相符，3%为稀疏性引起的虚假信号，2%为真实生物信号 | NA | NA | NA | NA |
| 29017 | 2024-08-09 |
Autophagy Regulatory Genes MET and RIPK2 Play a Prognostic Role in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: A Bioinformatic Analysis Based on GEO and TCGA
2020, BioMed research international
IF:2.6Q3
DOI:10.1155/2020/8537381
PMID:33204717
|
研究论文 | 本研究通过分析GEO和TCGA数据库中的基因表达数据，探讨了自噬调控基因MET和RIPK2在胰腺导管腺癌中的预后作用 | 本研究首次构建了基于MET和RIPK2的预后风险特征，并通过基因集富集分析预测了这两个基因在胰腺导管腺癌中促进自噬的作用 | 研究主要基于公共数据库数据，未进行体内外实验验证 | 预测胰腺导管腺癌中的预后自噬调控基因及其在自噬调控中的作用 | 胰腺导管腺癌中的自噬调控基因MET和RIPK2 | 数字病理学 | 胰腺癌 | RNA-seq | NA | 基因表达数据 | 使用了来自不同平台的多个数据集，包括GSE62165、GSE85916、TCGA和GSE111672 | NA | NA | NA | NA |
| 29018 | 2024-08-09 |
Benchmarking algorithms for pathway activity transformation of single-cell RNA-seq data
2020, Computational and structural biotechnology journal
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.csbj.2020.10.007
PMID:33209207
|
研究论文 | 本文收集了七种广泛使用的通路活性转换算法和32个基于16种scRNA-seq技术的数据集，提出一个综合框架评估这些算法的准确性、稳定性和可扩展性 | 提出了一个综合框架来评估通路活性转换算法的性能，并发现Pagoda2在准确性、可扩展性和稳定性方面表现最佳 | NA | 评估不同通路活性转换算法在单细胞RNA测序数据分析中的性能 | 七种通路活性转换算法和32个scRNA-seq数据集 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | NA | 基因表达数据 | 32个数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 29019 | 2024-08-09 |
Single-Cell RNA-Seq Analysis Reveals Microenvironmental Infiltration of Plasma Cells and Hepatocytic Prognostic Markers in HCC With Cirrhosis
2020, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2020.596318
PMID:33224891
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析，揭示了肝硬化相关肝细胞癌（HCC）中浆细胞的微环境浸润及肝细胞的预后标志物 | 本研究首次通过单细胞RNA测序数据分析，揭示了肝硬化相关HCC中体液免疫浸润的关键作用及肝细胞自身的关键肿瘤预后基因 | NA | 揭示肝硬化相关肝细胞癌中的免疫细胞浸润情况及肝细胞的预后标志物 | 健康供体、肝硬化患者及肝细胞癌患者的单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | 肝癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | 健康供体、肝硬化患者及肝细胞癌患者的单细胞RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA |
| 29020 | 2024-08-09 |
A systematic performance evaluation of clustering methods for single-cell RNA-seq data
2018, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.15666.3
PMID:30271584
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研究论文 | 本文对14种基于不同算法的聚类方法在单细胞RNA-seq数据上的性能进行了系统且可扩展的评估 | 首次系统评估了多种聚类方法在单细胞RNA-seq数据上的性能，并探讨了共识聚类的效果 | 评估主要基于公开的单细胞RNA-seq数据集和模拟数据，可能未涵盖所有可能的数据情况 | 评估不同聚类方法在单细胞RNA-seq数据上的性能，以识别最优方法 | 14种聚类算法在单细胞RNA-seq数据上的性能 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 聚类算法 | 单细胞RNA-seq数据 | 使用了九个公开的单细胞RNA-seq数据集以及三个模拟数据集 | NA | NA | NA | NA |