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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 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 29681 | 2024-08-09 | 
         Single-Cell Transcriptional Analyses Identify Lineage-Specific Epithelial Responses to Inflammation and Metaplastic Development in the Gastric Corpus 
        
          2020-12, Gastroenterology
          
          IF:25.7Q1
          
         
        
          DOI:10.1053/j.gastro.2020.08.027
          PMID:32835664
         
       | 
      
      研究论文 | 本研究通过单细胞转录组分析,探讨了慢性胃炎中胃体上皮细胞在炎症和化生发展中的谱系特异性反应。 | 本研究首次将Gkn3 mRNA作为小鼠胃体化生的特异性标记,并扩展了胃化生的定义,包括胃体中的GKN3阳性细胞。 | NA | 研究慢性萎缩性胃炎导致胃化生和胃腺癌风险增加的机制。 | 胃体上皮细胞,特别是粘液颈部细胞和主细胞在慢性胃炎中的转录程序。 | 数字病理学 | 胃腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | BALB/c小鼠(对照组)和TxA23小鼠的胃体上皮细胞,以及B6小鼠和人类患者的胃组织样本。 | NA | NA | NA | NA | 
| 29682 | 2024-08-09 | 
         Integrative analysis of scRNA-seq and GWAS data pinpoints periportal hepatocytes as the relevant liver cell types for blood lipids 
        
          2020-11-04, Human molecular genetics
          
          IF:3.1Q2
          
         
        
          DOI:10.1093/hmg/ddaa188
          PMID:32821946
         
       | 
      
      研究论文 | 本文通过整合脂质特征的全基因组关联研究(GWAS)和肝脏单细胞转录组数据,识别了对血液脂质水平最相关的肝脏细胞类型 | 本文创新地使用了分层连锁不平衡得分回归方法,结合细胞类型特异性表达基因集(CT-SEGS)来确定与复杂性状和疾病最相关的细胞类型 | NA | 旨在通过整合GWAS和单细胞转录组数据,识别与血液脂质水平最相关的肝脏细胞类型 | 人类和小鼠的肝脏细胞类型 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq),全基因组关联研究(GWAS) | NA | 基因表达数据 | 40种人类和小鼠的肝脏细胞类型 | NA | NA | NA | NA | 
| 29683 | 2024-08-09 | 
         Single-cell RNA sequencing reveals the regenerative potential of thyroid follicular epithelial cells in metastatic thyroid carcinoma 
        
          2020-10-22, Biochemical and biophysical research communications
          
          IF:2.5Q3
          
         
        
          DOI:10.1016/j.bbrc.2020.06.050
          PMID:32811644
         
       | 
      
      研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序技术揭示了甲状腺癌转移中甲状腺滤泡上皮细胞的再生潜能 | 发现了一组罕见的表达干细胞样基因的甲状腺滤泡上皮细胞,并证实这些细胞在甲状腺癌转移再生中起重要作用 | NA | 探讨甲状腺癌转移中甲状腺滤泡上皮细胞的再生机制 | 甲状腺癌转移中的甲状腺滤泡上皮细胞 | 数字病理学 | 甲状腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列 | 涉及小鼠和人体样本 | NA | NA | NA | NA | 
| 29684 | 2024-08-09 | 
         Dynamics of Cardiac Neutrophil Diversity in Murine Myocardial Infarction 
        
          2020-10-09, Circulation research
          
          IF:16.5Q1
          
         
        
          DOI:10.1161/CIRCRESAHA.120.317200
          PMID:32811295
         
       | 
      
      研究论文 | 研究了小鼠心肌梗死后血液和心脏中中性粒细胞多样性的动态变化 | 首次在单细胞水平上详细描述了心肌梗死后中性粒细胞多样性和基因表达的动态变化,并揭示了缺血心脏中中性粒细胞局部组织特异性的过程 | NA | 描述心肌梗死后循环和心脏中性粒细胞多样性的动态变化 | 小鼠心肌梗死后血液和心脏中的中性粒细胞 | NA | 心血管疾病 | 单细胞转录组学结合细胞表面表位检测 | NA | 转录组数据 | 在心肌梗死后第1天、第3天和第5天收集的样本 | NA | NA | NA | NA | 
| 29685 | 2024-08-09 | 
         A cell atlas of adult muscle precursors uncovers early events in fibre-type divergence in Drosophila 
        
          2020-10-05, EMBO reports
          
          IF:6.5Q1
          
         
        
          DOI:10.15252/embr.201949555
          PMID:32815271
         
       | 
      
      研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序实验构建了果蝇第三龄幼虫翅盘相关肌细胞前体的细胞图谱,揭示了间接飞行肌和直接飞行肌肌细胞前体在转录水平上的早期分化事件 | 首次揭示了果蝇间接飞行肌和直接飞行肌肌细胞前体的不同转录特征,并发现了新的肌细胞分化标记基因Amalgam | NA | 理解果蝇肌肉多样化的早期转录事件 | 果蝇的间接飞行肌和直接飞行肌肌细胞前体 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 第三龄幼虫翅盘相关肌细胞前体 | NA | NA | NA | NA | 
| 29686 | 2024-08-09 | 
         Single-cell RNA-sequencing reports growth-condition-specific global transcriptomes of individual bacteria 
        
          2020-10, Nature microbiology
          
          IF:20.5Q1
          
         
        
          DOI:10.1038/s41564-020-0774-1
          PMID:32807892
         
       | 
      
      研究论文 | 本文利用改进的poly(A)-independent单细胞RNA测序技术,捕捉了Salmonella和Pseudomonas细菌在不同生长条件下的全基因组转录谱 | 首次成功应用单细胞RNA测序技术于原核生物,实现了对个体细菌在不同生长条件下的全基因组转录谱的准确捕捉 | 目前仅限于Salmonella和Pseudomonas两种细菌,对其他细菌种类的适用性有待验证 | 研究细菌在不同生长条件下的转录异质性,为理解细菌的表型多样性提供参考 | Salmonella和Pseudomonas细菌在不同生长条件下的转录谱 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 个体Salmonella和Pseudomonas细菌 | NA | NA | NA | NA | 
| 29687 | 2024-08-09 | 
         Analysis of circulating breast cancer cell heterogeneity and interactions with peripheral blood mononuclear cells 
        
          2020-10, Molecular carcinogenesis
          
          IF:3.0Q2
          
         
        
          DOI:10.1002/mc.23242
          PMID:32822091
         
       | 
      
      研究论文 | 本研究使用单细胞RNA测序技术分析乳腺癌患者循环肿瘤细胞与外周血单个核细胞的相互作用 | 首次通过单细胞RNA测序技术详细描述了循环肿瘤细胞的异质性及其与外周血单个核细胞的相互作用 | 研究样本仅来自乳腺癌患者,可能限制了结果的普遍性 | 揭示循环肿瘤细胞与外周血单个核细胞的相互作用,为预测疾病进展提供信息 | 乳腺癌患者的循环肿瘤细胞和外周血单个核细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 来自乳腺癌患者的外周血样本 | NA | NA | NA | NA | 
| 29688 | 2024-08-09 | 
         Elevated Calprotectin and Abnormal Myeloid Cell Subsets Discriminate Severe from Mild COVID-19 
        
          2020-09-17, Cell
          
          IF:45.5Q1
          
         
        
          DOI:10.1016/j.cell.2020.08.002
          PMID:32810439
         
       | 
      
      研究论文 | 研究通过高维流式细胞术和单细胞RNA测序分析COVID-19患者的外周血细胞,探讨疾病严重程度与先天性髓样细胞反应的关系 | 发现严重COVID-19病例中非经典CD14CD16单核细胞消失,HLA-DR经典单核细胞积累及大量钙卫蛋白释放,以及免疫抑制性中性粒细胞的积累 | 研究结果需要前瞻性评估 | 探究COVID-19疾病严重程度与先天性髓样细胞反应的关系及预测高风险患者的标志物 | COVID-19患者的外周血细胞 | NA | COVID-19 | 高维流式细胞术,单细胞RNA测序 | NA | 细胞 | 具体样本数量未在摘要中提及 | NA | NA | NA | NA | 
| 29689 | 2024-08-09 | 
         Single-cell transcriptomics identifies a distinct luminal progenitor cell type in distal prostate invagination tips 
        
          2020-09, Nature genetics
          
          IF:31.7Q1
          
         
        
          DOI:10.1038/s41588-020-0642-1
          PMID:32807988
         
       | 
      
      研究论文 | 本研究通过单细胞转录组学分析,鉴定并描述了一种独特的远端前列腺内陷尖端的管腔前体细胞类型 | 首次鉴定出一种名为Luminal-C的独特管腔细胞类型,并证实其在体外和体内具有较强的器官形成和上皮管道再生能力 | NA | 旨在识别前列腺干细胞/前体细胞并阐明前列腺上皮细胞谱系层次结构,以理解前列腺癌的起始机制 | 小鼠和人类的前列腺细胞 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞转录组学 | NA | 转录组数据 | 35,129个小鼠前列腺细胞和11,374个人类前列腺细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 29690 | 2024-08-09 | 
         Tuning parameters of dimensionality reduction methods for single-cell RNA-seq analysis 
        
          2020-08-24, Genome biology
          
          IF:10.1Q1
          
         
        
          DOI:10.1186/s13059-020-02128-7
          PMID:32831127
         
       | 
      
      研究论文 | 本文通过系统地改变五种方法的可调参数,评估了它们在单细胞RNA测序数据降维中的性能 | 提出了两种自动调整参数的策略,以优化需要参数调整的方法的性能 | 未提及 | 评估不同参数设置对单细胞RNA测序数据降维方法性能的影响 | 五种单细胞RNA测序数据降维方法 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | PCA, ZinbWave, DCA, scVI | 单细胞RNA测序数据 | 150万次实验 | NA | NA | NA | NA | 
| 29691 | 2024-08-09 | 
         Detecting Interactive Gene Groups for Single-Cell RNA-Seq Data Based on Co-Expression Network Analysis and Subgraph Learning 
        
          2020-08-21, Cells
          
          IF:5.1Q2
          
         
        
          DOI:10.3390/cells9091938
          PMID:32825786
         
       | 
      
      研究论文 | 本文提出了一种新的学习框架,用于基于共表达网络分析和子图学习检测单细胞RNA-seq数据的交互基因组 | 该方法考虑了基因间的相互作用,通过学习基因共表达网络中的密集子图来检测交互基因组 | NA | 旨在通过检测交互基因组来理解肿瘤异质性 | 单细胞RNA-seq数据的交互基因组 | 生物信息学 | 肿瘤 | 单细胞RNA测序 | 子图学习 | 基因共表达网络 | 一个真实的癌症单细胞RNA-seq数据集 | NA | NA | NA | NA | 
| 29692 | 2024-08-09 | 
         Natural killer cell immunotypes related to COVID-19 disease severity 
        
          2020-08-21, Science immunology
          
          IF:17.6Q1
          
         
        
          DOI:10.1126/sciimmunol.abd6832
          PMID:32826343
         
       | 
      
      研究论文 | 本研究使用28色流式细胞术和单细胞RNA测序技术,揭示了COVID-19患者外周血和支气管肺泡灌洗液中自然杀伤(NK)细胞的激活模式,并识别出与疾病严重程度相关的NK细胞免疫型。 | 首次详细描绘了COVID-19疾病中NK细胞激活的景观,并识别出与疾病严重程度相关的NK细胞免疫型。 | NA | 理解COVID-19中的先天免疫反应,以解码宿主反应机制和解释疾病发病机制。 | COVID-19患者的外周血和支气管肺泡灌洗液中的NK细胞。 | 免疫学 | COVID-19 | 28色流式细胞术,单细胞RNA测序 | NA | 血液,支气管肺泡灌洗液 | 多个COVID-19患者的样本 | NA | NA | NA | NA | 
| 29693 | 2024-08-09 | 
         A sparse Bayesian factor model for the construction of gene co-expression networks from single-cell RNA sequencing count data 
        
          2020-Aug-18, BMC bioinformatics
          
          IF:2.9Q1
          
         
        
          DOI:10.1186/s12859-020-03707-y
          PMID:32811424
         
       | 
      
      研究论文 | 本文提出了一种新的稀疏贝叶斯因子模型,用于从单细胞RNA测序计数数据构建基因共表达网络 | 该模型通过潜在因子影响每个细胞的基因表达值,能够灵活处理单细胞RNA测序数据中的高比例零值、细胞间变异增加和由于异常大的表达计数导致的过度分散问题 | NA | 开发适用于新型数据(如单细胞RNA测序)的网络方法 | 基因共表达网络 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 稀疏贝叶斯因子模型 | 计数数据 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 29694 | 2024-08-09 | 
         SARS-CoV-2 Receptor ACE2 Is Enriched in a Subpopulation of Mouse Tongue Epithelial Cells in Nongustatory Papillae but Not in Taste Buds or Embryonic Oral Epithelium 
        
          2020-Aug-14, ACS pharmacology & translational science
          
          IF:4.9Q1
          
         
        
          DOI:10.1021/acsptsci.0c00062
          PMID:32821883
         
       | 
      
      research paper | 研究分析了SARS-CoV-2受体ACE2在小鼠舌上皮细胞中的表达情况,特别是在非味觉乳头和味蕾中的分布 | 首次揭示了ACE2在新生小鼠口腔上皮中的强烈表达,以及在成年小鼠舌上皮细胞中的特定亚群分布 | 研究主要基于RNA-Seq数据,未涉及实际的病毒感染实验 | 探究SARS-CoV-2受体ACE2在不同发育阶段小鼠口腔上皮中的表达情况及其在味觉丧失中的作用 | 小鼠的口腔上皮细胞,特别是舌部的非味觉乳头和味蕾 | digital pathology | COVID-19 | RNA-Seq | NA | RNA | 包括胚胎和新生小鼠的口腔组织,以及成年小鼠的舌上皮细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 29695 | 2024-08-09 | 
         Visualizing Single-Cell RNA-seq Data with Semisupervised Principal Component Analysis 
        
          2020-Aug-12, International journal of molecular sciences
          
          IF:4.9Q2
          
         
        
          DOI:10.3390/ijms21165797
          PMID:32806757
         
       | 
      
      研究论文 | 本文提出了一种半监督主成分分析(ssPCA)方法,用于单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的可视化 | ssPCA方法结合了聚类标签进行降维,能够同时最大化数据方差和聚类依赖性,保留数据的局部和全局结构 | ssPCA需要聚类标签作为输入,主要适用于从scRNA-seq聚类软件中可视化聚类 | 开发一种新的方法来可视化scRNA-seq数据,以更有效地提取生物学信息并识别新的细胞亚型 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 半监督主成分分析(ssPCA) | 数据 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 29696 | 2024-08-09 | 
         RNA-Bloom enables reference-free and reference-guided sequence assembly for single-cell transcriptomes 
        
          2020-08, Genome research
          
          IF:6.2Q1
          
         
        
          DOI:10.1101/gr.260174.119
          PMID:32817073
         
       | 
      
      研究论文 | 本文介绍了RNA-Bloom算法,用于单细胞转录组的参考自由和参考引导序列组装 | RNA-Bloom算法能够从多个单细胞转录组中聚合丰富的信息内容,重建细胞特异性异构体,支持无参考和有参考的组装策略 | NA | 开发一种新的组装算法,以解决单细胞转录组分析中异构体序列分析的局限性 | 单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | NA | 转录组数据 | 模拟数据集包含384个细胞,真实数据集包含3840个细胞和超过40亿条读取 | NA | NA | NA | NA | 
| 29697 | 2024-08-09 | 
         A novel single-cell based method for breast cancer prognosis 
        
          2020-08, PLoS computational biology
          
          IF:3.8Q1
          
         
        
          DOI:10.1371/journal.pcbi.1008133
          PMID:32833968
         
       | 
      
      研究论文 | 本文提出了一种新的基于单细胞的乳腺癌预后方法scPrognosis,利用单细胞RNA测序数据提高乳腺癌预后准确性 | scPrognosis方法通过分析Epithelial-to-Mesenchymal Transition (EMT)过程中的单细胞RNA测序数据,推断EMT伪时间并构建动态基因共表达网络,从而选择在EMT不同阶段表达变化和分化中起重要作用的基因 | 目前仅在乳腺癌预后中验证了该方法的有效性,尚未在其他癌症类型或其他生物过程中进行广泛验证 | 提高乳腺癌预后的准确性 | 乳腺癌的预后 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA测序数据 | 未具体说明样本数量 | NA | NA | NA | NA | 
| 29698 | 2024-08-09 | 
         Protocol for Dissection and Dissociation of Zebrafish Telencephalon for Single-Cell Sequencing 
        
          2020-06-19, STAR protocols
          
          IF:1.3Q4
          
         
        
          DOI:10.1016/j.xpro.2020.100042
          PMID:32835293
         
       | 
      
      研究论文 | 本文介绍了如何解剖斑马鱼端脑并将其分离成单细胞悬液的方法 | 提供了一种高效获取斑马鱼端脑单细胞悬液的技术,并通过流式细胞术富集神经前体干细胞 | NA | 探索细胞类型的分子特征 | 斑马鱼端脑的单细胞 | 生物技术 | NA | 单细胞测序 (sc-Seq) | NA | 细胞 | 从一只斑马鱼端脑中通常可获得70,000个活细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 29699 | 2024-08-09 | 
         Single-Cell Transcriptomics of Immune Cells: Cell Isolation and cDNA Library Generation for scRNA-Seq 
        
          2020, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
          
         
        
          DOI:10.1007/978-1-0716-0802-9_1
          PMID:32808214
         
       | 
      
      研究论文 | 本文描述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)前三个主要实验步骤的优化 | 提供了针对免疫CD8a T细胞的单细胞cDNA文库生成方法 | NA | 优化scRNA-seq实验技术步骤 | 免疫CD8a T细胞 | 单细胞测序 | NA | scRNA-seq | NA | 转录组 | 从鼠脾组织中分离的CD8a T细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 29700 | 2024-08-09 | 
         The Conjugation of Antibodies for the Simultaneous Detection of Surface Proteins and Transcriptome Analysis at a Single-Cell Level 
        
          2020, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
          
         
        
          DOI:10.1007/978-1-0716-0802-9_3
          PMID:32808216
         
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