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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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301 | 2025-05-17 |
Circadian Rhythm Disruption in Triple-Negative Breast Cancer: Molecular Insights and Treatment Strategies
2025-Apr, Journal of pineal research
IF:8.3Q1
DOI:10.1111/jpi.70042
PMID:40193174
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研究论文 | 探讨昼夜节律紊乱(CRD)对三阴性乳腺癌(TNBC)的影响,通过分析RNA测序数据、代谢组学特征和肿瘤微环境评估,揭示CRD与代谢重编程和免疫逃逸的关系 | 首次将昼夜节律紊乱与TNBC的代谢重编程和免疫逃逸联系起来,并提出了CRDscore作为预后指标 | 研究主要基于生物信息学分析,缺乏实验验证 | 探索昼夜节律紊乱对三阴性乳腺癌的影响及其潜在治疗策略 | 三阴性乳腺癌(TNBC)患者 | 数字病理学 | 乳腺癌 | bulk和单细胞RNA测序、代谢组学分析 | CYCLOPS(周期性结构循环排序) | RNA测序数据、代谢组学数据 | 未明确提及具体样本数量 |
302 | 2025-05-17 |
Identification of drug-resistant individual cells within tumors by semi-supervised transfer learning from bulk to single-cell transcriptome
2025-Mar-31, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-07959-3
PMID:40164749
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research paper | 提出了一种名为SSDA4Drug的半监督少样本迁移学习方法,用于推断肿瘤中的耐药性癌细胞 | 利用半监督对抗域适应从批量转录组数据向单细胞转录组数据迁移药物敏感性知识,显著提升了单细胞药物响应的预测性能 | 需要至少一到两个标记的目标域样本才能显著提升预测性能 | 识别肿瘤中的耐药性癌细胞以推动精准医学和新药开发 | 肿瘤中的耐药性癌细胞 | machine learning | lung cancer, prostate cancer, oral squamous cell carcinoma | scRNA-seq, 半监督对抗域适应 | SSDA4Drug | 转录组数据 | 多个独立的scRNA-seq数据集 |
303 | 2025-05-17 |
The neutrophil extracellular trap-related gene FPR1 (formyl peptide receptor 1) as a potential prognostic and therapeutic target in osteosarcoma
2025-Mar-31, BMC musculoskeletal disorders
IF:2.2Q3
DOI:10.1186/s12891-024-08231-1
PMID:40165145
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研究论文 | 本研究探讨了中性粒细胞胞外陷阱(NET)相关基因FPR1在骨肉瘤(OS)中的预后意义和生物学功能 | 首次构建了包含四个NET相关基因(TNFRSF10C、FPR1、BST1和SELPLG)的NET评分模型,用于预测OS患者的预后,并在单细胞分辨率下验证了该模型的作用 | 研究主要基于公共数据库和体外实验,缺乏体内实验验证 | 探究FPR1在骨肉瘤中的预后价值和生物学功能 | 骨肉瘤细胞和患者数据 | 癌症研究 | 骨肉瘤 | LASSO算法、scRNA-seq、CCK-8实验、transwell实验 | NET评分模型 | 基因表达数据、单细胞RNA测序数据 | 来自TARGET和GEO(GSE21257)数据库的OS数据集,以及scRNA-seq数据集GSE162454 |
304 | 2025-05-17 |
Enhancing anti-CD3 mAb-mediated diabetes remission in autoimmune diabetes through regulation of dynamin-related protein 1(Drp1)-mediated mitochondrial dynamics in exhausted CD8+T-cell subpopulations
2025-Mar-31, BMC medicine
IF:7.0Q1
DOI:10.1186/s12916-025-04001-5
PMID:40165248
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research paper | 该研究探讨了通过调节线粒体动力学增强抗CD3单抗在自身免疫性糖尿病中的治疗效果 | 发现LRRK2作为线粒体分裂的关键调节因子,通过磷酸化DRP1影响耗竭CD8+T细胞亚群的相互转换 | 研究主要基于小鼠模型,临床样本验证有限 | 探索增强T1D免疫治疗效果的机制和方法 | 耗竭CD8+T细胞亚群 | 免疫治疗 | 1型糖尿病 | 流式细胞术、TCR测序、转录组分析、scRNA-seq | NOD小鼠模型、HEK-293T细胞系 | 基因表达数据、单细胞数据 | NOD小鼠、NY8.3小鼠和T1D患者的PBMCs |
305 | 2025-05-17 |
Chromosome-level genome assembly and single-cell analysis unveil molecular mechanisms of arm regeneration in the ophiuroid Ophiura sarsii vadicola
2025-Mar-31, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03542-5
PMID:40165295
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研究论文 | 本研究报道了Ophiura sarsii vadicola的染色体水平基因组组装,并通过批量及单细胞RNA测序分析揭示了其臂再生的分子机制 | 首次提供了Ophiura sarsii vadicola的染色体水平基因组资源,并结合单细胞RNA测序揭示了臂再生过程中的细胞动态变化和分子机制 | 研究仅针对Ophiura sarsii vadicola这一特定物种,结果可能无法直接推广到其他蛇尾类动物 | 探究蛇尾类动物臂再生的分子机制 | Ophiura sarsii vadicola的臂再生过程 | 基因组学 | NA | 染色体水平基因组组装,批量及单细胞RNA测序 | NA | 基因组数据,RNA测序数据 | NA |
306 | 2025-05-17 |
Dynamic single-cell transcriptomic reveals the cellular heterogeneity and a novel fibroblast subpopulation in laryngotracheal stenosis
2025-Mar-31, Biology direct
IF:5.7Q1
DOI:10.1186/s13062-025-00639-6
PMID:40165307
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研究论文 | 通过动态单细胞转录组测序揭示喉气管狭窄中的细胞异质性和一种新的成纤维细胞亚群 | 首次对喉气管狭窄(LTS)进行动态单细胞RNA测序,发现了一种新的成纤维细胞亚群(CIRF),并阐明了SPP1高表达巨噬细胞在纤维化疾病中的重要性 | 研究仅基于大鼠模型,尚未在人类样本中验证 | 探索喉气管狭窄(LTS)发展过程中的细胞异质性和分子机制 | 喉气管狭窄大鼠模型的喉气管组织 | 单细胞转录组学 | 喉气管狭窄 | 动态单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | 多个时间点的喉气管狭窄大鼠模型组织 |
307 | 2025-05-17 |
Exploring the mechanisms of PANoptosis in osteoarthritis and the therapeutic potential of andrographolide through bioinformatics and single-cell analysis
2025-Mar-31, Biology direct
IF:5.7Q1
DOI:10.1186/s13062-025-00629-8
PMID:40165317
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研究论文 | 通过生物信息学和单细胞分析探讨骨关节炎中PANoptosis的机制及穿心莲内酯的治疗潜力 | 首次详细分析骨关节炎中PANoptosis相关基因,并发现穿心莲内酯(AG)作为潜在治疗药物 | 研究局限于生物信息学分析和体外实验,缺乏体内实验验证 | 探讨骨关节炎中PANoptosis的机制及寻找潜在治疗药物 | 骨关节炎患者软骨组织和软骨细胞模型 | 生物信息学 | 骨关节炎 | 单细胞RNA测序、分子对接、Western blotting、qRT-PCR | NA | RNA测序数据、蛋白质表达数据 | NA |
308 | 2025-05-17 |
scRNA-seq of the intestine reveals the key role of mast cells in early gut dysfunction associated with acute pancreatitis
2025-Mar-28, World journal of gastroenterology
IF:4.3Q1
DOI:10.3748/wjg.v31.i12.103094
PMID:40182603
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研究论文 | 该研究通过单细胞RNA测序揭示了肥大细胞在急性胰腺炎早期肠道功能障碍中的关键作用 | 首次在单细胞水平上揭示了急性胰腺炎早期肠道屏障功能障碍的分子机制,并确定肥大细胞分泌的CCL5是潜在治疗靶点 | 研究仅基于动物模型,尚未在人类样本中验证 | 探索急性胰腺炎相关肠道损伤的生物学过程和机制,寻找早期预防或治疗肠道屏障损伤的潜在靶点 | 小鼠肠道组织 | 单细胞组学 | 急性胰腺炎 | scRNA-seq | 动物模型 | 单细胞转录组数据 | 33232个细胞(包括正常组、AP1组和AP2组) |
309 | 2025-05-17 |
CellPie: a scalable spatial transcriptomics factor discovery method via joint non-negative matrix factorization
2025-Mar-20, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf251
PMID:40167331
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研究论文 | 介绍了一种名为CellPie的快速无监督因子发现方法,用于联合非负矩阵分解空间RNA转录组和组织学图像特征 | CellPie采用加速分层最小二乘法显著减少计算时间,适用于高维空间转录组数据集 | NA | 开发一种可扩展的空间转录组学因子发现方法 | 人类癌症组织 | 数字病理学 | 癌症 | 空间转录组学 | 非负矩阵分解(NMF) | 图像和RNA转录组数据 | 三种不同空间分辨率的人类癌症类型数据集,包括一个高分辨率Visium HD数据集 |
310 | 2025-05-17 |
A single-cell atlas of spatial and temporal gene expression in the mouse cranial neural plate
2025-Mar-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.25.609458
PMID:39229123
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research paper | 通过单细胞RNA测序技术,构建了小鼠胚胎颅神经管闭合六个连续阶段的基因表达图谱 | 首次系统地分析了颅神经板闭合过程中的转录变化,揭示了SHH信号在前脑、中脑和后脑中的不同转录调控程序 | 研究仅关注小鼠胚胎,结果在人类或其他哺乳动物中的适用性尚需验证 | 研究哺乳动物大脑发育过程中颅神经板区域化和形态发生的分子机制 | 小鼠胚胎颅神经板 | 发育生物学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 六个连续发育阶段的小鼠胚胎样本 |
311 | 2025-05-17 |
MAEST: accurately spatial domain detection in spatial transcriptomics with graph masked autoencoder
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf086
PMID:40052440
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研究论文 | 介绍了一种名为MAEST的新型图神经网络模型,用于在空间转录组学数据中准确识别空间域 | 利用图掩码自编码器去噪和精炼表示,结合图对比学习防止特征崩溃并增强模型鲁棒性,通过整合一跳和多跳表示有效捕捉局部和全局空间关系 | NA | 提高空间转录组学数据中空间域识别的准确性和鲁棒性 | 空间转录组学数据 | 生物信息学 | NA | 图神经网络,图掩码自编码器,图对比学习 | GNN | 空间转录组学数据 | 多个数据集,包括人脑、小鼠海马体、嗅球、大脑和胚胎 |
312 | 2025-05-17 |
Inferring gene regulatory networks from time-series scRNA-seq data via GRANGER causal recurrent autoencoders
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf089
PMID:40062616
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研究论文 | 提出了一种名为GRANGER的无监督深度学习方法,用于从时间序列单细胞RNA测序数据中推断基因调控网络 | 整合了循环变分自编码器、GRANGER因果性、稀疏性诱导惩罚和基于负二项式的损失函数,显著提升了处理数据稀疏性和噪声的能力 | 未提及具体的数据规模限制或计算资源需求 | 开发一种能够准确处理时间序列scRNA-seq数据并推断基因调控网络的方法 | 小鼠全脑单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 循环变分自编码器 | 基因表达数据 | 未明确提及具体样本数量,但使用了BRAIN Initiative项目中的小鼠全脑数据 |
313 | 2025-05-17 |
CoupleVAE: coupled variational autoencoders for predicting perturbational single-cell RNA sequencing data
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf126
PMID:40178283
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research paper | 提出了一种名为CoupleVAE的新型深度学习方法,用于预测扰动后的单细胞RNA测序数据 | CoupleVAE通过两个耦合的VAE和一个耦合器,在潜在空间中实现更复杂的单细胞状态转换 | NA | 预测单细胞扰动响应,以理解生物体的功能和行为 | 单细胞RNA测序数据 | computational biology | NA | single-cell RNA-Seq | VAE (variational autoencoder) | RNA sequencing data | 三个真实数据集(感染、刺激和跨物种预测) |
314 | 2025-05-17 |
Deep learning in single-cell and spatial transcriptomics data analysis: advances and challenges from a data science perspective
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf136
PMID:40185158
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review | 本文综述了深度学习在单细胞和空间转录组数据分析中的进展与挑战,从数据科学的角度进行了系统分析 | 系统评估了58种计算方法在21个数据集上的性能,揭示了模型性能在不同数据集和评估指标间的显著差异,并提出了未来发展的三个关键方向 | 高质量标注数据集仍然有限,生物组织的复杂相关性使得准确重建细胞状态和空间环境具有挑战性 | 探讨深度学习如何有效应用于生物、医学和临床环境中的转录组数据分析 | 单细胞和空间转录组数据 | machine learning | NA | 单细胞测序、空间转录组学 | 深度学习 | 基因表达、表观遗传修饰、代谢物水平、空间位置等多模态数据 | 21个数据集来自9个基准测试 |
315 | 2025-05-17 |
scMUG: deep clustering analysis of single-cell RNA-seq data on multiple gene functional modules
2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf138
PMID:40188497
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研究论文 | 本文介绍了一种名为scMUG的计算流程,用于增强单细胞RNA测序数据的聚类分析 | 首次尝试将基因功能关联整合到scRNA-seq聚类分析中,并引入了一种结合局部密度和全局分布的新型相似性度量方法 | NA | 提高单细胞RNA测序数据的聚类分析性能 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | NA | 基因表达数据 | 九个人类scRNA-seq数据集 |
316 | 2025-05-17 |
Exploring the regulatory role of CNPY3 as a prognostic biomarker on human glioma cell migration, invasion and immune infiltration
2025-Mar, Cancer biomarkers : section A of Disease markers
IF:2.2Q3
DOI:10.1177/18758592251328162
PMID:40171811
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研究论文 | 本研究探讨了CNPY3作为预后生物标志物在人脑胶质瘤细胞迁移、侵袭和免疫浸润中的调控作用 | 首次揭示了CNPY3在胶质瘤中的调控机制及其与免疫微环境的关联 | 研究主要基于公共数据库和体外实验,缺乏体内实验验证 | 探索CNPY3在胶质瘤中的调控作用及其作为预后生物标志物的潜力 | 人脑胶质瘤细胞 | 肿瘤生物学 | 胶质瘤 | 生物信息学分析、COX回归分析、GO分析、KEGG分析、TIMER、CIBERSORT、GSVA分析、单细胞测序、细胞划痕实验、transwell实验 | NA | 基因表达数据、临床数据、单细胞测序数据 | 公共数据库中的胶质瘤样本和U87MG细胞系 |
317 | 2025-05-17 |
CHOIR improves significance-based detection of cell types and states from single-cell data
2025-Feb-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.18.576317
PMID:38328105
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research paper | 介绍了一种名为CHOIR的新方法,用于提高单细胞数据中细胞类型和状态检测的统计显著性 | CHOIR通过随机森林分类器和置换测试在层次聚类树上进行统计推断,有效解决了过聚类或欠聚类的问题 | 虽然CHOIR在多种数据集上表现良好,但未提及其在特定类型数据或极端情况下的适用性 | 提高单细胞数据聚类分析的准确性和统计显著性 | 单细胞RNA-seq、ATAC-seq、空间转录组和多组学数据 | 生物信息学 | NA | 随机森林、置换测试 | 随机森林 | 单细胞RNA-seq、ATAC-seq、空间转录组和多组学数据 | 100个模拟数据集和4个真实数据集 |
318 | 2025-05-17 |
Cross-cellular analysis of chromatin accessibility markers H3K4me3 and DNase in the context of detecting cell-identity genes: An "all-or-nothing" approach
2025-Feb, Journal of bioinformatics and computational biology
IF:0.9Q4
DOI:10.1142/S0219720025400025
PMID:40169369
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研究论文 | 本研究探讨了染色质可及性标记H3K4me3和DNase在不同细胞系中与细胞特异性基因状态关联的可能性,并提出了一种称为跨细胞染色质开放性(CCO)水平的测量方法 | 提出了一种新的测量方法CCO水平,用于预测基因的必需性状态,并与现有的scRNA-Seq和bulk RNA-Seq方法进行了比较 | 数据可能难以获取,特别是对于全新的生物样本 | 检测细胞特异性基因,研究染色质可及性标记与基因必需性状态的关系 | 染色质可及性标记H3K4me3和DNase,细胞特异性基因 | 基因组学 | NA | scRNA-Seq, bulk RNA-Seq | NA | 基因组数据 | NA |
319 | 2025-05-17 |
Stratification of enterochromaffin cells by single-cell expression analysis
2025-Jan-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.08.24.554649
PMID:37662229
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研究论文 | 通过单细胞表达分析对肠嗜铬细胞进行分层 | 整合单细胞转录组学和空间图像分析,识别出14个沿肠道拓扑组织的EC细胞簇,并发现具有不同转录因子和激素表达的亚型 | EC细胞功能多样性的分子和细胞基础尚未完全阐明 | 研究肠嗜铬细胞的功能多样性及其在肠道动态平衡中的作用 | 肠嗜铬细胞(EC细胞) | 单细胞生物学 | NA | 单细胞转录组学、空间图像分析、遗传学、化学遗传学和药理学方法 | NA | 单细胞转录组数据、图像数据 | NA |
320 | 2025-05-17 |
Spatial integration of multi-omics data from serial sections using the novel Multi-Omics Imaging Integration Toolset
2025-Jan-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf035
PMID:40366868
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研究论文 | 介绍了一种名为MIIT的Python框架,用于整合空间分辨的多组学数据 | 开发了非刚性配准算法GreedyFHist,用于序列切片的配准,并在244张新鲜冷冻序列切片图像上验证了其性能 | 未提及具体的数据整合效果或在实际应用中的限制 | 整合空间分辨的多组学数据,以更好地理解癌症生物学 | 前列腺组织样本的空间转录组学(ST)和质谱成像(MSI)数据 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 质谱成像(MSI)、空间转录组学(ST) | NA | 图像、RNA、代谢物 | 244张新鲜冷冻序列切片图像 |