单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 27818 篇文献，本页显示第 321 - 340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 321 | 2025-05-14 |
Spatial transcriptomics in glomerular diseases
2025-Mar-01, Rheumatology (Oxford, England)
DOI:10.1093/rheumatology/keae556
PMID:40071426
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综述 | 本文综述了空间转录组学技术在肾小球疾病中的应用，探讨了其技术方法、机会与限制，并讨论了在piFNGN和GCA中使用数字空间分析技术获得的结果 | 空间转录组学技术为研究自身免疫和炎症性疾病提供了强大的工具，能够识别不同病变类型和疾病病因之间差异表达的基因 | 方法的选择需要基于对组织病理学变化的理解，并受到预分析变异和探针使用等限制 | 探讨空间转录组学技术在肾小球疾病中的应用及其潜力 | 肾小球疾病，特别是pauci-immune focal necrotizing glomerulonephritis (piFNGN)和giant cells arteritis (GCA) | 数字病理学 | 肾小球疾病 | 空间转录组学，数字空间分析 | NA | RNA和/或蛋白质 | NA |
| 322 | 2025-05-14 |
Biophysical modelling of intrinsic cardiac nervous system neuronal electrophysiology based on single-cell transcriptomics
2025-Mar, The Journal of physiology
DOI:10.1113/JP287595
PMID:40077928
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research paper | 基于单细胞转录组数据开发心脏内在神经系统神经元电生理的计算模型库 | 首次基于单细胞转录组数据构建心脏内在神经系统神经元的电生理模型库，填补分子水平基因表达与细胞水平电生理功能之间的研究空白 | 模型依赖于转录组数据的阈值选择，且仅基于被动电学特性进行参数约束 | 研究心脏内在神经系统在心脏调控和病理中的功能作用 | 心脏内在神经系统神经元 | 计算生物学 | 心血管疾病 | 单细胞转录组测序 | 神经元电生理计算模型 | 转录组数据 | NA |
| 323 | 2025-05-14 |
Identification and Validation of Four Serum Biomarkers With Optimal Diagnostic and Prognostic Potential for Gastric Cancer Based on Machine Learning Algorithms
2025-Mar, Cancer medicine
IF:2.9Q2
DOI:10.1002/cam4.70659
PMID:40084401
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研究论文 | 通过机器学习算法识别并验证了四种具有最佳诊断和预后潜力的胃癌血清生物标志物 | 结合多种生物信息学分析和机器学习算法，首次鉴定出四种胃癌血清生物标志物，并验证其临床效用 | 研究主要基于公共数据库数据，临床样本验证规模有限 | 开发胃癌诊断和预后的新型生物标志物 | 胃癌患者血清样本 | 机器学习 | 胃癌 | scRNA-seq, RT-PCR, ELISA | LASSO, 随机森林(RF) | 基因表达数据, 血清蛋白数据 | 来自TCGA和GEO数据库的数据集，以及实验验证的GC样本 |
| 324 | 2025-05-14 |
Spatial transcriptome and single-cell RNA sequencing reveal the molecular basis of cotton fiber initiation development
2025-Mar, The Plant journal : for cell and molecular biology
DOI:10.1111/tpj.70064
PMID:40084712
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研究论文 | 通过空间转录组和单细胞RNA测序揭示棉花纤维起始发育的分子基础 | 成功构建了棉花胚珠在-1 DPA、0 DPA和1 DPA的空间转录组图谱，并结合单细胞RNA测序数据，揭示了SVB和SVBL基因在纤维起始中的关键作用 | NA | 研究棉花纤维起始发育的分子机制 | 棉花胚珠和纤维细胞 | 植物分子生物学 | NA | 空间转录组测序, 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | 棉花胚珠在-1 DPA、0 DPA和1 DPA的样本 |
| 325 | 2025-05-14 |
InfoScan: A New Transcript Identification Tool Based on scRNA-Seq and Its Application in Glioblastoma
2025-Feb-28, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26052208
PMID:40076844
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研究论文 | 介绍了一种名为InfoScan的新型生物信息学工具，用于全面分析单细胞RNA测序数据，并在胶质母细胞瘤中识别罕见细胞亚群 | 开发了InfoScan工具，能够识别未注释的转录本和罕见细胞亚群，揭示了胶质母细胞瘤中的'肿瘤干细胞样'亚群及其潜在治疗靶点 | 未提及样本量大小或数据集的详细限制 | 开发并应用新型生物信息学工具以探索胶质母细胞瘤的转录组特征和罕见细胞亚群 | 胶质母细胞瘤中的单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | 胶质母细胞瘤 | scRNA-seq | NA | RNA测序数据 | NA |
| 326 | 2025-05-14 |
stAI: a deep learning-based model for missing gene imputation and cell-type annotation of spatial transcriptomics
2025-Feb-27, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf158
PMID:40057378
|
研究论文 | 介绍了一种基于深度学习的模型stAI，用于空间转录组学数据中的缺失基因填补和细胞类型注释 | stAI模型通过联合嵌入scST和参考scRNA-seq数据，利用两个独立的编码器-解码器模块，在潜在空间中以监督方式同时进行基因填补和细胞类型注释 | 未明确提及具体局限性 | 解决单细胞空间转录组学(scST)中全转录组水平表征和细胞类型全面注释的挑战 | 单细胞空间转录组学(scST)数据 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学技术, scRNA-seq | 深度学习模型(编码器-解码器结构) | 空间转录组学数据, scRNA-seq数据 | 来自不同平台、具有不同测量基因数量的数据集 |
| 327 | 2025-05-14 |
Pro-Fibrotic Macrophage Subtypes: SPP1+ Macrophages as a Key Player and Therapeutic Target in Cardiac Fibrosis?
2025-Feb-27, Cells
IF:5.1Q2
DOI:10.3390/cells14050345
PMID:40072075
|
research paper | 该研究探讨了SPP1+巨噬细胞在心脏纤维化中的关键作用及其作为治疗靶点的潜力 | 揭示了SPP1+巨噬细胞在心脏纤维化发病机制中的核心作用，并提出了针对这些细胞的创新治疗策略 | 研究主要基于动物模型，尚未在人类临床试验中得到验证 | 探索心脏纤维化的发病机制并开发新的治疗方法 | SPP1+巨噬细胞及其在心脏纤维化中的作用 | 心血管疾病研究 | 心血管疾病 | 单细胞转录组学 | NA | 转录组数据 | 动物模型（具体数量未提及） |
| 328 | 2025-05-14 |
Single-Cell Sequencing: Genomic and Transcriptomic Approaches in Cancer Cell Biology
2025-Feb-27, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26052074
PMID:40076700
|
综述 | 本文综述了单细胞测序（SCS）在癌症生物学研究中的影响 | SCS提供了基因组、转录组和表观基因组的高分辨率分析，揭示了肿瘤异质性、克隆进化和肿瘤微环境中的复杂相互作用 | NA | 探讨SCS在癌症研究中的应用及其对精准肿瘤学的推动作用 | 癌细胞及其微环境 | 癌症生物学 | 癌症 | 单细胞测序（SCS）、空间转录组学、原位测序 | AI、机器学习 | 基因组、转录组、表观基因组数据 | NA |
| 329 | 2025-05-14 |
Comprehensive SHAP Values and Single-Cell Sequencing Technology Reveal Key Cell Clusters in Bovine Skeletal Muscle
2025-Feb-26, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26052054
PMID:40076676
|
研究论文 | 本研究通过SHAP值和单细胞测序技术揭示了牛骨骼肌中的关键细胞群 | 利用SHAP值分析476个重要基因，重建基因矩阵并成功绘制单细胞图谱，发现Myofiber细胞是骨骼肌中最具代表性的细胞类型 | 研究仅针对牛骨骼肌，未涉及其他物种或组织的验证 | 揭示牛骨骼肌中不同类型细胞群的重要性排序及其在肌肉生长和发育中的关键作用 | 牛骨骼肌中的细胞群 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序技术、SHAP分析、蛋白质语言模型 | NA | 基因表达数据 | NA |
| 330 | 2025-05-14 |
Identification of Prognostic Genes Related to Cell Senescence and Lipid Metabolism in Glioblastoma Based on Transcriptome and Single-Cell RNA-Seq Data
2025-Feb-21, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26051875
PMID:40076502
|
研究论文 | 本研究通过转录组和单细胞RNA测序数据，识别与细胞衰老和脂质代谢相关的预后基因，以改善胶质母细胞瘤的预后和治疗 | 首次结合细胞衰老和脂质代谢相关基因，构建胶质母细胞瘤的预后风险模型和列线图，并验证其预测能力 | 研究依赖于公共数据库的数据，可能受限于样本量和数据质量 | 改善胶质母细胞瘤的预后和治疗策略 | 胶质母细胞瘤患者 | 生物信息学 | 胶质母细胞瘤 | 转录组测序, 单细胞RNA测序 (scRNA-seq), WGCNA, 单变量Cox回归 | 风险模型, 列线图 | 转录组数据, 单细胞RNA测序数据 | 公共数据库中的胶质母细胞瘤样本 |
| 331 | 2025-05-14 |
Spatial Transcriptomic Analysis of Surgical Resection Specimens of Primary Head and Neck Squamous Cell Carcinoma Treated with Afatinib in a Window-of-Opportunity Study (EORTC90111-24111)
2025-Feb-20, International journal of molecular sciences
IF:4.9Q2
DOI:10.3390/ijms26051830
PMID:40076457
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research paper | 该研究通过空间转录组学分析头颈部鳞状细胞癌手术切除标本，评估阿法替尼对肿瘤及其微环境的影响 | 首次在阿法替尼治疗的头颈部鳞状细胞癌手术标本中应用空间转录组学技术，发现与EMT、MET和PDGF通路相关的13个潜在靶点基因 | 样本量较小(仅3个病例)，且仅针对特定治疗方案的响应进行研究 | 探索抗HER治疗下头颈部鳞状细胞癌的肿瘤演变和组成变化 | 接受阿法替尼治疗的头颈部鳞状细胞癌患者手术标本 | digital pathology | head and neck squamous cell carcinoma | 空间转录组学(spatial transcriptomics), RNA-seq | NA | 转录组数据 | 3例手术标本(ID08,ID15,ID30) |
| 332 | 2025-05-14 |
The establishment of the anther somatic niche with single-cell sequencing
2025-02, Developmental biology
IF:2.5Q2
DOI:10.1016/j.ydbio.2024.11.004
PMID:39547468
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术探索玉米花药体细胞微环境的发育过程 | 首次建立玉米花药体细胞微环境的单细胞转录组图谱，揭示了体细胞类型从减数分裂前到减数分裂后的发育轨迹，并鉴定了先前功能未知的体细胞类型标记基因 | 研究仅针对玉米这一特定物种，结果在其他开花植物中的普适性有待验证 | 理解花药体细胞微环境的发育机制及其在植物雄性生殖中的功能 | 玉米花药的体细胞微环境 | 植物发育生物学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | 单细胞转录组数据 | 未明确说明样本数量，但涵盖玉米花药发育多个时期的细胞 |
| 333 | 2025-05-14 |
Cellular heterogeneity in metabolism and associated microbiome of a non-model phytoflagellate
2025-Jan-02, The ISME journal
DOI:10.1093/ismejo/wraf046
PMID:40057978
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研究论文 | 本研究利用单细胞转录组学技术Smart-seq2，对缺乏参考基因组的微真核生物Ochromonas triangulata进行了代谢和生长阶段的研究 | 首次在非模式微真核生物中应用单细胞转录组学，揭示了与不同生长阶段相关的代谢状态和微生物组 | 研究仅针对一种微真核生物，结果可能不具有普遍性 | 探索微真核生物的代谢多样性和生态角色 | Ochromonas triangulata微真核生物及其相关微生物组 | 单细胞转录组学 | NA | Smart-seq2单细胞转录组测序 | NA | 转录组数据 | 单个微真核生物细胞及其相关微生物组 |
| 334 | 2025-05-14 |
Left/right asymmetrically expressed ephrin and Flamingo proteins regulate lateralized axon growth in C. elegans
2025-01, Developmental biology
IF:2.5Q2
DOI:10.1016/j.ydbio.2024.09.014
PMID:39341445
|
研究论文 | 该研究揭示了秀丽隐杆线虫神经系统中左右不对称表达的ephrin蛋白EFN-2和Flamingo蛋白FMI-1在轴突生长中的调控作用 | 发现了EFN-2和FMI-1作为HLH-16的下游靶标在AIY神经元谱系中的左右不对称表达，并揭示了它们在轴突生长调控中的协作机制 | 研究局限于秀丽隐杆线虫模型，在更高等生物中的适用性尚不明确 | 探究神经系统左右不对称的分子机制及其功能影响 | 秀丽隐杆线虫的AIY神经元谱系 | 神经生物学 | NA | 单细胞RNA测序数据分析 | NA | 基因表达数据 | NA |
| 335 | 2025-05-14 |
Pronounced early differentiation underlies zebra finch gonadal germ cell development
2025-01, Developmental biology
IF:2.5Q2
DOI:10.1016/j.ydbio.2024.08.006
PMID:39214328
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序比较了鸡和斑胸草雀生殖细胞发育的种间差异，揭示了斑胸草雀早期生殖细胞分化的显著特点 | 首次在斑胸草雀中发现两种早期生殖细胞类型，并揭示了其与鸡的发育时序差异，扩展了对鸟类生殖细胞发育多样性的认识 | 研究仅比较了鸡和斑胸草雀两种鸟类，可能无法完全代表所有鸟类的生殖细胞发育模式 | 探究不同鸟类物种间生殖细胞发育的差异，为基因组编辑和生殖技术在其他鸟类中的应用提供基础 | 鸡和斑胸草雀的早期胚胎性腺 | 发育生物学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | RNA-seq数据 | 鸡和斑胸草雀的早期胚胎性腺样本 |
| 336 | 2025-05-14 |
Cellular and molecular determinants mediating the dysregulated germinal center immune dynamics in systemic lupus erythematosus
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1530327
PMID:40070830
|
研究论文 | 本研究利用空间转录组学和多路成像技术，探讨了系统性红斑狼疮（SLE）患者淋巴结中滤泡免疫景观和原位转录组特征 | 揭示了SLE滤泡中I型干扰素和浆细胞特征的显著变化，以及滤泡T细胞亚群受I型干扰素影响的机制 | 研究样本可能有限，且未涉及其他潜在影响因素 | 探究SLE患者淋巴结滤泡免疫动态的细胞和分子决定因素 | 系统性红斑狼疮（SLE）患者的淋巴结组织 | 免疫学 | 系统性红斑狼疮 | 空间转录组学、多路成像 | NA | 转录组数据、图像数据 | 未明确说明样本数量，但涉及SLE患者和对照组的淋巴结组织 |
| 337 | 2025-05-14 |
Single-cell RNA-sequencing reveals cellular heterogeneity and immune microenvironment characteristics between ocular adnexal mucosa-associated lymphoid lymphoma and IgG4-related ophthalmic disease
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1508559
PMID:40078987
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research paper | 通过单细胞RNA测序技术比较眼附属器粘膜相关淋巴组织淋巴瘤（MALT淋巴瘤）和IgG4相关眼病（IgG4-ROD）的细胞异质性和免疫微环境特征 | 首次对眼附属器MALT淋巴瘤和IgG4-ROD进行单细胞转录组测序比较分析，揭示了两种疾病的细胞组成、关键通路和免疫微环境差异 | 样本量较小（仅3例MALT淋巴瘤和3例IgG4-ROD患者） | 研究MALT淋巴瘤和IgG4-ROD的分子发病机制差异 | 眼附属器MALT淋巴瘤和IgG4-ROD患者的眼眶泪腺区域组织样本 | digital pathology | lymphoma | scRNA-seq, 免疫荧光检测 | NA | RNA测序数据 | 3例MALT淋巴瘤患者和3例IgG4-ROD患者的组织样本 |
| 338 | 2025-05-14 |
Development of a tertiary lymphoid structure-based prognostic model for breast cancer: integrating single-cell sequencing and machine learning to enhance patient outcomes
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1534928
PMID:40078998
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research paper | 开发了一种基于三级淋巴结构（TLS）的乳腺癌预后模型，整合单细胞测序和机器学习以提高患者预后 | 整合单细胞RNA测序和机器学习算法，开发了基于TLS的预测模型，能够更准确地预测乳腺癌患者的总体生存率 | 研究依赖于多个独立队列的数据，可能存在样本异质性 | 提高乳腺癌患者的预后预测准确性并支持个性化治疗策略 | 乳腺癌患者 | digital pathology | breast cancer | single-cell RNA sequencing | machine learning | RNA-seq | 9,551名乳腺癌患者 |
| 339 | 2025-05-14 |
The sentinels of coronary artery disease: heterogeneous monocytes
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1428978
PMID:40079002
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综述 | 本文探讨了冠状动脉疾病（CAD）中单核细胞的异质性及其在疾病进展中的作用 | 提出了单核细胞异质性在CAD中的临床价值提升策略，并展望了未来研究方向 | NA | 研究单核细胞异质性在冠状动脉疾病中的作用及其临床应用 | 冠状动脉疾病患者的单核细胞 | 心血管疾病研究 | 冠状动脉疾病 | 高参数流式细胞术和单细胞测序技术 | NA | 临床数据 | NA |
| 340 | 2025-05-14 |
Analysis of single-cell and spatial transcriptomics in TNBC cell-cell interactions
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1521388
PMID:40079015
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review | 本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）在探索三阴性乳腺癌（TNBC）异质性、细胞空间分布模式及细胞间相互作用中的应用 | 强调了scRNA-seq和ST技术在理解TNBC肿瘤微环境中各种细胞类型的分布、功能及相互作用方面的创新应用 | 作为一篇综述文章，未涉及具体实验数据或新发现，主要基于现有研究的总结 | 增强对TNBC在细胞水平上的理解，以开发有效的治疗靶点 | 三阴性乳腺癌（TNBC）及其肿瘤微环境中的细胞（如肿瘤细胞、T细胞、B细胞、巨噬细胞和成纤维细胞） | digital pathology | breast cancer | scRNA-seq, ST | NA | transcriptomics data | NA |