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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 | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 31541 | 2024-08-09 | Single-cell RNA-Seq of Defined Subsets of Retinal Ganglion Cells 
          2017-05-22, Journal of visualized experiments : JoVE
          
         
          DOI:10.3791/55229
          PMID:28570514
         | 研究论文 | 本文提出了一种新技术,用于在分离和测序前识别细胞的形态和功能,以便更容易地鉴定亚型特异性标记 | 该技术克服了单细胞RNA测序的许多障碍,并可能适用于非神经元细胞类型和具有微小变化的稀有细胞群体 | 需要严格的验证方法来确保聚类包含具有相同功能的细胞 | 旨在识别定义各种细胞亚群的基因表达,并研究与特定视觉功能相关的脑目标 | 视网膜神经节细胞的亚型 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 许多单细胞的测序深度超过2000万读数 | NA | NA | NA | NA | 
| 31542 | 2024-08-09 | Single-Cell RNA-Sequencing: Assessment of Differential Expression Analysis Methods 
          2017, Frontiers in genetics
          
          IF:2.8Q2
          
         
          DOI:10.3389/fgene.2017.00062
          PMID:28588607
         | 研究论文 | 本文比较了四种单细胞RNA测序差异表达分析工具以及两种最初为批量RNA测序数据开发但广泛应用于单细胞数据的方法 | 探讨了单细胞差异表达分析的前景,并探索了方法在四种不同数据分布场景下的性能 | 研究结果表明难以确定最佳表现的工具,并指出需要改进单细胞RNA测序数据分析方法以提高结果的准确性 | 评估和比较单细胞RNA测序差异表达分析方法 | 单细胞RNA测序数据分析工具 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | 两个真实数据集和一个合成数据集 | NA | NA | NA | NA | 
| 31543 | 2024-08-09 | ASAP: a web-based platform for the analysis and interactive visualization of single-cell RNA-seq data 
          2017-Oct-01, Bioinformatics (Oxford, England)
          
         
          DOI:10.1093/bioinformatics/btx337
          PMID:28541377
         | 研究论文 | 本文介绍了一个名为ASAP的网络平台,用于单细胞RNA测序数据的分析和交互式可视化 | ASAP平台整合了多种常用算法和高级可视化工具,使缺乏计算专业知识的研究人员也能轻松处理和分析单细胞RNA测序数据 | NA | 开发一个用户友好的网络平台,用于单细胞RNA测序数据的全面分析和可视化 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 文本 | 91个鼠细胞,涉及五种不同的细胞类型 | NA | NA | NA | NA | 
| 31544 | 2024-08-09 | Digital Assays Part II: Digital Protein and Cell Assays 
          2017-08, SLAS technology
          
          IF:2.5Q3
          
         
          DOI:10.1177/2472630317705681
          PMID:28548029
         | 综述 | 本文是关于数字分析技术的第二部分,重点介绍了数字蛋白质和细胞分析方法 | 数字分析技术通过将样本分隔成多个容器,每个容器包含离散数量的生物实体,从而提高了核酸定量、蛋白质及其酶活性测量以及单细胞基因型和表型探测的精确度 | NA | 旨在为有兴趣将数字分析技术纳入其工作流程的科学家提供广泛的视角 | 数字酶分析、数字酶联免疫分析(ELISA)和数字细胞分析 | 生物技术 | NA | 数字分析技术 | NA | 蛋白质和细胞 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 31545 | 2024-08-09 | Plant genetics: Spatial transcriptomics in plants 
          2017-07, Nature reviews. Genetics
          
         
          DOI:10.1038/nrg.2017.41
          PMID:28529334
         | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 31546 | 2024-08-09 | Identification of innate lymphoid cells in single-cell RNA-Seq data 
          2017-07, Immunogenetics
          
          IF:2.9Q3
          
         
          DOI:10.1007/s00251-017-1002-x
          PMID:28534222
         | 研究论文 | 本文提出并验证了一种新的框架,用于使用单细胞RNA测序数据在转录组水平上研究先天淋巴细胞(ILCs) | 该框架结合了无监督聚类和基于小鼠ILC基因表达数据训练的新型细胞类型分类器,仅依赖于跨脊椎动物保守的基因,因此原则上适用于任何脊椎动物物种 | NA | 研究ILC2细胞在单细胞转录组数据中的识别及其在远缘脊椎动物物种中的保守性 | 先天淋巴细胞(ILCs)及其亚型ILC2细胞 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | 无监督聚类和细胞类型分类器 | 基因表达数据 | 小鼠和人类ILC基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | 
| 31547 | 2024-08-09 | Lineage Establishment and Progression within the Inner Cell Mass of the Mouse Blastocyst Requires FGFR1 and FGFR2 
          2017-06-05, Developmental cell
          
          IF:10.7Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.devcel.2017.05.003
          PMID:28552559
         | 研究论文 | 本文研究了在小鼠胚泡的内细胞团(ICM)中,纤维母细胞生长因子受体1(FGFR1)和FGFR2在原始内胚层(PrE)和多能外胚层(EPI)分化中的作用 | 通过单细胞分辨率的定量成像和单细胞转录组学,结合野生型和Fgf受体突变胚胎的研究,揭示了FGFR1和FGFR2在ICM细胞中的独特和加性活动 | NA | 探究FGF4信号在小鼠胚泡ICM细胞中的受体响应机制 | 小鼠胚泡的内细胞团(ICM)中的FGFR1和FGFR2 | NA | NA | 单细胞分辨率定量成像,单细胞转录组学 | NA | 转录组数据 | 534个单ICM细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 31548 | 2024-08-09 | Single-cell RNA-Seq unveils tumor microenvironment 
          2017-Jun, BMB reports
          
          IF:2.9Q3
          
         
          DOI:10.5483/bmbrep.2017.50.6.086
          PMID:28539161
         | 研究论文 | 本文利用单细胞转录组分析技术揭示肿瘤微环境 | 本文通过单细胞RNA测序技术,深入解析了肿瘤微环境中复杂的细胞类型和亚群 | NA | 研究肿瘤微环境的组成和功能,探索其作为抗癌靶点的潜力 | 肿瘤微环境中的细胞类型和亚群 | 数字病理学 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 31549 | 2024-08-09 | DTWscore: differential expression and cell clustering analysis for time-series single-cell RNA-seq data 
          2017-May-23, BMC bioinformatics
          
          IF:2.9Q1
          
         
          DOI:10.1186/s12859-017-1647-3
          PMID:28535748
         | 研究论文 | 本文介绍了一种基于动态时间规整评分(DTWscore)的算法,用于时间序列单细胞RNA测序数据中的差异表达和细胞聚类分析 | 提出了一种结合动态时间规整评分和时间序列数据的算法,用于检测单细胞RNA测序样本中的基因表达变化并恢复潜在的细胞类型 | 研究仅限于在R框架内实现和可用的方法 | 开发一种新算法,用于分析时间序列单细胞RNA测序数据中的基因表达模式和细胞类型 | 时间序列单细胞RNA测序数据 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | 动态时间规整评分 | 时间序列数据 | 多个时间点的单细胞RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA | 
| 31550 | 2024-08-09 | Gene length and detection bias in single cell RNA sequencing protocols 
          2017, F1000Research
          
         
          DOI:10.12688/f1000research.11290.1
          PMID:28529717
         | 研究论文 | 本文研究了单细胞RNA测序(scRNA-seq)中基因长度偏差的影响,并探讨了不同测序协议对基因检测率的影响。 | 发现使用UMI的scRNA-seq协议不显示基因长度偏差,而全长转录本协议则显示出与bulk RNA-seq数据类似的基因长度偏差。 | 研究主要集中在小鼠胚胎干细胞(mESCs)的数据集上,可能需要进一步验证其他细胞类型和物种。 | 探讨scRNA-seq技术中的基因长度偏差及其对基因检测率的影响。 | 研究对象包括不同捕获技术、文库准备、细胞类型和物种的scRNA-seq数据集。 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | 研究涉及四个不同的小鼠胚胎干细胞(mESCs)scRNA-seq数据集 | NA | NA | NA | NA | 
| 31551 | 2024-08-09 | Between a Pod and a Hard Test: The Deep Evolution of Amoebae 
          2017-09-01, Molecular biology and evolution
          
          IF:11.0Q1
          
         
          DOI:10.1093/molbev/msx162
          PMID:28505375
         | 研究论文 | 本文基于广泛的分类单元集,在系统基因组框架下提出了Amoebozoa的稳健系统发育树 | 本研究通过使用基于培养和单细胞转录组学的61个分类单元的样本,揭示了Amoebozoa的两个主要分支,并推翻了之前的研究 | NA | 探讨Amoebozoa的系统发育关系及其进化模式 | Amoebozoa的系统发育和进化 | NA | NA | 单细胞转录组学 | NA | 基因组数据 | 61个分类单元 | NA | NA | NA | NA | 
| 31552 | 2024-08-09 | Computational approaches for interpreting scRNA-seq data 
          2017-08, FEBS letters
          
          IF:3.0Q3
          
         
          DOI:10.1002/1873-3468.12684
          PMID:28524227
         | 研究论文 | 本文讨论了利用高维数据挖掘技术对单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据进行分析的方法 | 介绍了针对scRNA-seq数据的聚类、伪时间推断、分支推断和基因水平分析等计算分析方法 | NA | 探索和描述适用于scRNA-seq数据分析的工具和技术 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | NA | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA | 
| 31553 | 2024-08-09 | Recruited Monocytes and Type 2 Immunity Promote Lung Regeneration following Pneumonectomy 
          2017-07-06, Cell stem cell
          
          IF:19.8Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.stem.2017.03.024
          PMID:28506464
         | 研究论文 | 研究免疫细胞在肺再生的作用,使用单侧肺切除模型促进剩余肺叶中新肺泡的形成 | 揭示了骨髓来源的巨噬细胞通过CCL2-CCR2趋化因子轴迁移至肺部,对肺再生至关重要,并发现2型先天淋巴细胞是IL-13的来源,促进肺再生 | NA | 探讨免疫细胞在肺再生中的作用 | 肺再生过程中的免疫细胞和细胞因子 | NA | NA | 免疫荧光和单细胞RNA测序 | NA | 细胞和分子数据 | 小鼠模型 | NA | NA | NA | NA | 
| 31554 | 2024-08-09 | Single-Cell RNA Sequencing: Unraveling the Brain One Cell at a Time 
          2017-06, Trends in molecular medicine
          
          IF:12.8Q1
          
         
          DOI:10.1016/j.molmed.2017.04.006
          PMID:28501348
         | 研究论文 | 本文探讨了单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术在解析中枢神经系统复杂性和动态性方面的应用 | scRNA-seq技术能够分析单个细胞的转录组,为神经系统研究提供了新的视角 | 文章提到了应用scRNA-seq技术面临的挑战,但未具体说明 | 推动对神经系统的理解,并探索神经退行性疾病的治疗新方法 | 中枢神经系统及其在神经退行性疾病中的分子机制 | 数字病理学 | 神经退行性疾病 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | 单个细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 31555 | 2024-08-09 | Cell fixation and preservation for droplet-based single-cell transcriptomics 
          2017-05-19, BMC biology
          
          IF:4.4Q1
          
         
          DOI:10.1186/s12915-017-0383-5
          PMID:28526029
         | 研究论文 | 本文研究了使用化学固定方法来稳定和保存细胞,以便进行基于液滴的单细胞转录组测序 | 提出了一种简单的细胞固定方法,可以稳定和保存细胞数周,而不影响单细胞RNA测序数据的质量 | 未提及 | 开发一种新的细胞固定和保存方法,以便进行基于液滴的单细胞转录组测序 | 人源和鼠源的细胞,以及果蝇胚胎、小鼠后脑和 cerebellum 细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 数千个单细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 31556 | 2024-08-09 | Isolation of the Side Population in Myc-induced T-cell Acute Lymphoblastic Leukemia in Zebrafish 
          2017-05-04, Journal of visualized experiments : JoVE
          
         
          DOI:10.3791/55711
          PMID:28518092
         | 研究论文 | 本文描述了一种在斑马鱼中分离Myc诱导的T细胞急性淋巴母细胞白血病(T-ALL)旁系细胞群的方法 | 首次在斑马鱼T-ALL模型中描述了如何分离旁系细胞群,并提出了通过单细胞转录组学研究这些细胞遗传特征的可能性 | 目前尚无已知的斑马鱼细胞表面标记物来确认这些旁系细胞是否具有癌症干细胞样特性 | 研究斑马鱼T-ALL中的旁系细胞群 | 斑马鱼T-ALL中的旁系细胞群 | NA | T细胞急性淋巴母细胞白血病 | 流式细胞术 | NA | 细胞 | 多个斑马鱼胚胎 | NA | NA | NA | NA | 
| 31557 | 2024-08-09 | Single-cell sequencing deciphers a convergent evolution of copy number alterations from primary to circulating tumor cells 
          2017-08, Genome research
          
          IF:6.2Q1
          
         
          DOI:10.1101/gr.216788.116
          PMID:28487279
         | 研究论文 | 本研究通过单细胞测序技术分析了原发肿瘤细胞和循环肿瘤细胞中的拷贝数变异,揭示了从原发肿瘤到循环肿瘤细胞的拷贝数变异的趋同进化过程 | 首次揭示了原发肿瘤细胞和循环肿瘤细胞中拷贝数变异的趋同进化机制,并发现了影响基因和基因的局灶性拷贝数变异在循环肿瘤细胞中的普遍存在 | 研究样本量较小,仅涉及23名患者,可能影响结果的普遍性 | 探究原发肿瘤细胞和循环肿瘤细胞中拷贝数变异的进化机制及其在癌症转移中的作用 | 原发肿瘤细胞和循环肿瘤细胞中的拷贝数变异 | 数字病理学 | NA | 单细胞测序 | NA | 基因组数据 | 97个循环肿瘤细胞来自23名患者 | NA | NA | NA | NA | 
| 31558 | 2024-08-09 | Single-cell template strand sequencing by Strand-seq enables the characterization of individual homologs 
          2017-Jun, Nature protocols
          
          IF:13.1Q1
          
         
          DOI:10.1038/nprot.2017.029
          PMID:28492527
         | 研究论文 | 本文介绍了一种名为Strand-seq的单细胞测序技术,该技术通过限制序列分析仅限于DNA复制过程中使用的模板链,从而能够在单个细胞中解析同源染色体的个体序列 | Strand-seq技术通过仅测序模板链,保留了每个同源染色体的结构和身份,这是对传统单细胞测序协议的重要改进 | NA | 研究同源染色体在单细胞中的基因组序列,以支持无拷贝数基因组重排(如倒位和易位)、构建染色体长度单体型、改进基因组组装、映射姐妹染色单体交换事件和探索细胞异质性等研究 | 单细胞中的同源染色体基因组序列 | 基因组学 | NA | Strand-seq | NA | DNA序列 | 单个细胞 | NA | NA | NA | NA | 
| 31559 | 2024-08-09 | Hierarchical Specification of Pruriceptors by Runt-Domain Transcription Factor Runx1 
          2017-05-31, The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
          
         
          DOI:10.1523/JNEUROSCI.0094-17.2017
          PMID:28476948
         | 研究论文 | 本文研究了Runx1转录因子在背根神经节(DRG)感觉神经元中的作用,特别是其在瘙痒感受器发育中的功能 | 首次揭示了Runx1在瘙痒感受器发育中的双重作用,早期促进NPPB细胞形成,后期转变为基因抑制因子 | NA | 探讨Runx1在瘙痒感受器发育中的作用及其对感觉神经元形成不同感觉模式的控制机制 | 背根神经节中的感觉神经元及其在瘙痒信息传递中的作用 | 神经科学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 使用雌雄两性的小鼠进行行为学研究 | NA | NA | NA | NA | 
| 31560 | 2024-08-09 | Spatially resolved transcriptome profiling in model plant species 
          2017-May-08, Nature plants
          
          IF:15.8Q1
          
         
          DOI:10.1038/nplants.2017.61
          PMID:28481330
         | 研究论文 | 本文介绍了一种在多种模式植物系统中生成和研究高分辨率空间解析功能轮廓的新方法 | 首次提出了一种适用于广泛模式植物系统的高通量空间转录组分析方法 | NA | 探索复杂生物系统的功能特征,特别是在植物中的空间表达谱 | 模式被子植物和裸子植物的微切片 | NA | NA | 空间转录组分析 | NA | 转录组数据 | 在拟南芥中分析了八个花序组织域中的141个基因和189条通路的表达水平 | NA | NA | NA | NA |