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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2025-11-24 |
Micro-Organ Chip Deciphers Tumor-Derived G-CSF as Remote Commander of Lung Pre-Metastatic Niche via VEGFA-KDR Cascade
2025-Nov-22, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202518584
PMID:41275332
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研究论文 | 本研究利用微器官芯片技术揭示了乳腺癌来源的G-CSF通过VEGFA-KDR信号轴远程调控肺转移前微环境形成的机制 | 首次使用微器官芯片实现肿瘤与肺组织非接触共培养,发现PMN形成不依赖肿瘤细胞直接接触且具有非肿瘤类型特异性,鉴定G-CSF-KDR轴为新型调控通路 | 研究基于体外芯片模型,需进一步体内验证;机制研究主要聚焦于G-CSF-VEGFA-KDR轴,可能存在其他调控因子 | 探究乳腺癌肺转移前微环境的形成机制 | 肿瘤组织与肺组织的相互作用 | 器官芯片技术 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序, 细胞因子阵列分析 | 微器官芯片 | 基因表达数据, 蛋白质数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 22 | 2025-11-24 |
AI-driven discovery of dual antiaging and anti-AD therapeutics via PROTAC target deconvolution of a super-enhancer-regulated axis
2025-Nov-21, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adz9283
PMID:41259504
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研究论文 | 通过人工智能驱动的PROTAC靶点解析方法发现褪黑素作为兼具抗衰老和抗阿尔茨海默病双重作用的候选治疗药物 | 结合人工智能筛选、PROTAC靶点解析和超级增强子机制研究,建立了从AI发现到临床应用的创新药物研发范式 | 研究样本量相对有限,需要更大规模的临床验证 | 开发同时针对生物衰老和阿尔茨海默病的双重作用治疗药物 | 褪黑素及其作用机制 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 单细胞RNA测序,空间转录组学,PROTAC化学蛋白质组学 | AI驱动筛选模型 | 血清蛋白质组数据,转录组数据,表观遗传数据 | 161名人类个体 | NA | 单细胞RNA测序,空间转录组学 | NA | NA |
| 23 | 2025-11-24 |
Selective AMPKβ1 activation induces fetal hemoglobin in human erythroid cells and sickle cell mice via the noncanonical NRF2 pathway
2025-Nov-21, Science advances
IF:11.7Q1
DOI:10.1126/sciadv.adx1144
PMID:41259521
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研究论文 | 本研究通过选择性激活AMPKβ1诱导胎儿血红蛋白表达,为镰状细胞病提供新的治疗策略 | 首次发现AMPKβ1在红细胞谱系中占主导地位,并通过非经典NRF2通路诱导胎儿血红蛋白表达 | 研究主要基于体外实验和动物模型,尚未进行人体临床试验 | 开发通过AMPKβ1激活诱导胎儿血红蛋白的新型治疗方法 | 镰状细胞病供体的红细胞和Townes镰状细胞病小鼠模型 | 分子生物学 | 镰状细胞病 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 镰状细胞病供体红细胞和Townes小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 24 | 2025-11-24 |
Dynamic transcriptional immune landscape in response to NK-cell therapy combined with gemcitabine plus S-1 in advanced pancreatic cancer: a phase 1b/2 trial
2025-Nov-21, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-025-02488-1
PMID:41266303
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研究论文 | 评估异体NK细胞疗法联合吉西他滨和S-1治疗晚期胰腺癌的安全性、疗效及动态免疫应答特征 | 首次在人体试验中结合纵向单细胞RNA测序和T细胞受体谱分析,揭示NK细胞疗法应答者的特定免疫细胞亚群动态变化 | 样本量较小(24例患者),需更大规模临床试验验证 | 探索NK细胞联合化疗治疗晚期胰腺癌的免疫机制和临床效果 | 晚期胰腺癌患者 | 免疫肿瘤学 | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序, T细胞受体Vβ谱测序 | NA | 基因表达数据, T细胞受体序列数据 | 24例患者,19对配对血液样本 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量TCR测序 | NA | NA |
| 25 | 2025-11-24 |
IL-9 signaling redirects CAR T cell fate toward CD8+ memory and CD4+ cycling states, enhancing antitumor efficacy
2025-Nov-21, Immunity
IF:25.5Q1
DOI:10.1016/j.immuni.2025.10.021
PMID:41274291
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研究论文 | 本研究证明通过IL-9信号重编程CAR-T细胞命运可增强抗肿瘤疗效 | 首次发现IL-9信号可改变CAR-T细胞在抗原压力下的分化轨迹,避免功能障碍状态 | 目前仅在临床前实体瘤模型中进行验证 | 改善CAR-T细胞疗法在实体瘤治疗中的疗效 | 经过IL-9信号重编程的CAR-T细胞 | 免疫治疗 | 实体瘤 | 单细胞RNA测序,轨迹分析,RNA速率分析 | NA | 单细胞RNA测序数据 | 临床前实体瘤模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 26 | 2025-11-24 |
Unveiling the role of gastric cancer-associated mesenchymal stem cells and neutrophil extracellular traps through multi-omics analysis
2025-Nov-20, Stem cell research & therapy
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13287-025-04768-7
PMID:41261408
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研究论文 | 通过多组学分析揭示胃癌相关间充质干细胞和中性粒细胞胞外诱捕网在肿瘤微环境中的作用机制 | 首次整合单细胞RNA测序、孟德尔随机化和功能富集分析系统解析GC-MSCs与NETs在胃癌微环境重塑中的相互作用 | 基于公共数据库的回顾性分析,缺乏实验验证 | 探究胃癌微环境中GC-MSCs和NETs的分子机制及治疗靶点 | 胃癌肿瘤微环境中的细胞组成和分子网络 | 生物信息学 | 胃癌 | 单细胞RNA测序, 孟德尔随机化, 功能富集分析 | NA | 转录组数据 | TCGA和GEO公共数据库样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 27 | 2025-11-24 |
MRAP mediated adipocyte differentiation by thymic mesenchymal stromal cells contributes to thymic involution
2025-Nov-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64973-z
PMID:41266306
|
研究论文 | 本研究揭示了胸腺间充质基质细胞通过MRAP介导的脂肪细胞分化在年龄相关性胸腺退化中的作用机制 | 首次发现MRAP是胸腺间充质基质细胞脂肪生成的关键驱动因子,并阐明胸腺素-α1通过FoxO1信号通路促进MRAP表达的机制 | NA | 探究年龄相关性胸腺退化中脂肪沉积的细胞和分子机制 | 胸腺间充质基质细胞、小鼠和人类胸腺组织 | 细胞生物学 | 年龄相关性胸腺退化 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 年轻和年老小鼠及人类胸腺组织 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 28 | 2025-11-24 |
Systematic benchmarking of imaging spatial transcriptomics platforms in FFPE tissues
2025-Nov-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-64990-y
PMID:41266321
|
研究论文 | 对三种商业化成像空间转录组平台在FFPE组织中的性能进行系统性基准测试 | 首次在包含17种肿瘤和16种正常组织类型的组织芯片上对三种主流成像空间转录组平台进行综合性能比较 | 研究基于组织芯片样本,可能无法完全代表完整组织切片的性能表现 | 评估不同成像空间转录组平台在FFPE组织中的技术和生物学性能 | FFPE组织样本,包含17种肿瘤和16种正常组织类型 | 空间转录组学 | 多种肿瘤类型 | 成像空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | 包含33种不同组织类型的组织芯片 | 10X Genomics, Vizgen, Nanostring | 成像空间转录组学 | 10X Xenium, Vizgen MERSCOPE, Nanostring CosMx | 三种商业化成像空间转录组平台在FFPE组织上的性能比较 |
| 29 | 2025-11-24 |
Macrophage mitophagy-related genes predict prognosis and therapeutic response in lung adenocarcinoma
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24769-z
PMID:41266404
|
研究论文 | 本研究通过整合单细胞转录组学和机器学习算法,开发了基于巨噬细胞线粒体自噬相关基因的肺腺癌预后模型 | 首次将巨噬细胞线粒体自噬相关基因与肺腺癌预后关联,并鉴定出TUBB6和CAT作为核心预后基因 | 研究主要基于生物信息学分析,实验验证相对有限 | 识别关键的巨噬细胞线粒体自噬相关基因并建立肺腺癌预后模型 | 肺腺癌患者和巨噬细胞 | 机器学习 | 肺腺癌 | 单细胞转录组测序 | LASSO, SVM, 随机森林 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 30 | 2025-11-24 |
Integrative analysis identifies STX16 as a prognostic and immune-associated biomarker in ccRCC
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24921-9
PMID:41266441
|
研究论文 | 本研究通过生物信息学分析和实验验证,系统探讨了STX16在肾透明细胞癌中的表达模式、预后价值和免疫功能 | 首次系统揭示STX16在ccRCC中的预后价值和免疫调节功能,并通过单细胞测序解析其在肿瘤微环境中的异质性表达 | 研究主要基于公共数据库和体外实验,需要更多体内实验和临床样本验证 | 探究STX16在肾透明细胞癌中的表达特征、临床意义和生物学功能 | 肾透明细胞癌组织和细胞系 | 生物信息学 | 肾癌 | 生物信息学分析,Western blot,免疫组化,siRNA敲低,单细胞测序 | Cox回归模型 | 基因表达数据,临床数据,蛋白质数据 | TCGA等公共数据库中的ccRCC样本,实验室细胞系 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 31 | 2025-11-24 |
Single-cell RNA sequencing reveals age-related heterogeneity in the tumor microenvironment of breast cancer patients
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24720-2
PMID:41266463
|
研究论文 | 通过单细胞RNA测序揭示乳腺癌肿瘤微环境中与年龄相关的异质性 | 首次在单细胞水平系统比较年轻与老年乳腺癌患者肿瘤微环境的差异,发现干扰素刺激基因在年轻患者肿瘤发生中的关键作用 | 样本量有限(仅10例患者) | 研究年龄对乳腺癌肿瘤微环境组成和功能的影响 | 乳腺癌患者的肿瘤组织 | 单细胞组学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序,免疫组化染色,伪时间轨迹分析 | inferCNV | 单细胞转录组数据,临床生存数据,蛋白质表达数据 | 10例乳腺癌患者(5例≤40岁,5例≥70岁),包含33,664个高质量细胞 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 32 | 2025-11-24 |
Epigenetic conservation infers that colorectal cancer progenitors retain the phenotypic plasticity of normal colon
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24703-3
PMID:41266495
|
研究论文 | 本研究通过空间转录组学和DNA甲基化分析,探讨结直肠癌前体细胞是否保留正常结肠的表型可塑性 | 提出了一种量化可塑性的信号框架,将表观遗传变异性与基因表达变异性相关联 | 仅分析了两例结直肠癌样本,样本量较小 | 研究结直肠癌进展过程中是否保留正常结肠的表型可塑性 | 结直肠癌组织和正常结肠组织 | 表观遗传学 | 结直肠癌 | 空间转录组学,DNA甲基化测序,单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据,表观遗传数据 | 两例结直肠癌样本及多个外部单细胞RNA测序数据集 | NA | 空间转录组学,单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 33 | 2025-11-24 |
Integrative analysis reveals prognostic value of cuproptosis and copper hemostasis related genes in immunotherapy for non-small cell lung cancer
2025-Nov-20, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-025-01138-7
PMID:41266534
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研究论文 | 本研究通过整合分析五个NSCLC免疫治疗队列的RNA测序数据,开发了基于铜死亡和铜稳态相关基因的预后模型 | 首次发现铜依赖性增殖亚型与不良预后和免疫抑制肿瘤微环境相关,并构建了结合101种算法模型的机器学习流程进行风险分层 | 研究基于回顾性队列数据,需要前瞻性研究验证模型的临床适用性 | 探索铜死亡和铜稳态相关基因在非小细胞肺癌免疫治疗中的预后价值 | 非小细胞肺癌患者和临床标本 | 生物信息学 | 肺癌 | RNA测序, 单细胞测序, 蛋白质印迹, 免疫组织化学 | 机器学习集成模型 | 基因表达数据, 单细胞数据, 临床数据 | 五个NSCLC免疫治疗队列 | NA | RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 34 | 2025-11-24 |
Characterization of the bone marrow architecture of multiple myeloma using spatial transcriptomics
2025-Nov-20, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-025-08975-z
PMID:41266582
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学技术表征多发性骨髓瘤骨髓结构的空间特征 | 开发了整合空间和单细胞转录组数据的定制分析框架,首次实现了矿化长骨组织中细胞组成和相互作用的原位映射 | Visium技术在表征空间调控机制方面存在能力限制 | 研究多发性骨髓瘤骨髓结构的空间特征及其在疾病进展中的作用 | 健康和多发性骨髓瘤小鼠模型的骨髓样本,以及多发性骨髓瘤患者样本 | 空间转录组学 | 多发性骨髓瘤 | 空间转录组学,单细胞转录组学 | 定制分析框架 | 空间基因表达数据,单细胞转录组数据 | 健康和多发性骨髓瘤小鼠模型,多发性骨髓瘤患者活检样本 | 10x Genomics | 空间转录组学 | Visium Spatial Gene Expression | Visium Spatial Gene Expression平台用于福尔马林固定石蜡包埋骨髓切片 |
| 35 | 2025-11-24 |
TPM2 regulates contractility and biomechanical properties in trabecular meshwork cells
2025-Nov-20, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-24993-7
PMID:41266745
|
研究论文 | 本研究探讨TPM2在小梁网细胞中对收缩相关分子表达和生物力学特性的调控作用 | 首次揭示TPM2通过调节小梁网细胞收缩性、改变细胞骨架结构和诱导生物力学特性变化来调控房水流出 | 分子调控机制尚未完全阐明 | 研究TPM2对小梁网细胞收缩性和生物力学特性的影响 | 人小梁网细胞(HTMCs) | 细胞生物学 | 原发性开角型青光眼(POAG) | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 36 | 2025-11-24 |
Machine learning-enhanced discovery of a basement membrane-related gene signature in glioblastoma via single-cell and Spatial transcriptomics
2025-Nov-20, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-06918-0
PMID:41267067
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研究论文 | 通过单细胞和空间转录组学结合机器学习方法,发现胶质母细胞瘤中基底膜相关基因特征并建立风险预测模型 | 首次通过机器学习组合方法建立基底膜相关基因特征风险模型,并利用单细胞和空间转录组学验证其在肿瘤细胞中的表达特征 | 研究样本量相对有限,仅包含四个队列的胶质母细胞瘤患者数据 | 探索胶质母细胞瘤与基底膜之间的分子关联,建立预后预测模型并评估治疗策略 | 胶质母细胞瘤患者组织和肿瘤细胞 | 机器学习 | 胶质母细胞瘤 | 单细胞RNA测序,空间转录组学,机器学习 | 二元分类机器学习 | 基因表达数据,单细胞数据,空间转录组数据 | 四个患者队列,包含来自17名患者的42个样本 | NA | 单细胞RNA测序,空间转录组学 | NA | NA |
| 37 | 2025-11-24 |
Benchmarking deep learning methods for biologically conserved single-cell integration
2025-Nov-20, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-025-03869-z
PMID:41267095
|
研究论文 | 评估深度学习单细胞数据整合方法并改进基准测试框架 | 提出基于相关性的损失函数和增强的基准测试指标scIB-E,更好地保留生物信号 | 现有单细胞整合基准指数在保留细胞类型内信息方面存在局限 | 系统评估单细胞数据整合方法并改进基准测试策略 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | 肺癌, 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | 变分自编码器 | 基因表达数据 | 数百万细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 38 | 2025-11-24 |
Machine learning-powered discovery of a novel berberine derivative inducing SCD-dependent ferroptosis in osteosarcoma
2025-Nov-20, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-07358-6
PMID:41267108
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研究论文 | 本研究通过机器学习引导发现了一种新型小檗碱衍生物B1,可诱导骨肉瘤发生SCD依赖性铁死亡 | 首次将机器学习整合到蛋白质组学发现流程中,鉴定出SCD为关键靶点,并发现B1作为分子胶诱导SCD泛素化降解的新机制 | 研究主要基于体外细胞系和动物模型,尚未进行临床试验验证 | 开发针对耐药骨肉瘤的新型治疗策略 | 骨肉瘤细胞系(143B、U2OS、HOS)和BALB/c裸鼠模型 | 机器学习 | 骨肉瘤 | 蛋白质组测序、单细胞RNA测序、分子对接、热位移分析、表面等离子共振、免疫共沉淀、泛素化分析、脂质组学 | LASSO、Ridge、Elastic Net、mRMR | 蛋白质组数据、单细胞RNA测序数据、分子相互作用数据 | 多种骨肉瘤细胞系和动物模型 | NA | 单细胞RNA测序、蛋白质组测序 | NA | NA |
| 39 | 2025-11-24 |
A Clinically Relevant Pan-Cancer Prognostic Signature Derived from T-Cell Activation Immune Genes: Experimental Validation Across Malignancies with Emphasis on Breast Cancer
2025-Nov-20, Pharmacological research
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.phrs.2025.108044
PMID:41274393
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研究论文 | 开发基于T细胞活化免疫基因的泛癌预后特征,并在乳腺癌中验证PTGER4的免疫治疗增强作用 | 首次建立包含23个TCR-IRG的泛癌预后模型,发现PTGER4可增强PD-1阻断疗效 | 研究主要基于生物信息学分析,实验验证集中在乳腺癌模型 | 系统评估T细胞活化相关免疫基因在癌症预后中的作用 | 泛癌转录组数据和乳腺癌小鼠模型 | 生物信息学 | 泛癌(重点乳腺癌) | 单细胞RNA测序,LASSO Cox回归 | 预后模型 | 转录组数据 | UCSC Xena泛癌数据库 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 40 | 2025-11-24 |
Integrated multi-omics analyses identified the H3K18la-based spatiotemporal characteristics and risk-stratified treatment strategy in lung adenocarcinoma
2025-Nov-20, Cancer letters
IF:9.1Q1
DOI:10.1016/j.canlet.2025.218158
PMID:41274397
|
研究论文 | 本研究通过整合多组学数据揭示了肺腺癌中H3K18la的时空特征,并开发了基于机器学习的预后模型和风险分层治疗策略 | 首次系统揭示H3K18la在肺腺癌代谢异质性和免疫逃逸中的作用,开发了Kla.Sig预后模型和在线应用工具 | 研究结果需在更多临床队列中验证,计算药物筛选结果需要实验验证 | 探索肺腺癌代谢异质性并开发风险分层治疗策略 | 肺腺癌患者和肿瘤组织 | 数字病理学 | 肺癌 | 空间转录组学,单细胞RNA测序,H3K18la ChIP-seq,CRISPR,批量转录组学 | 机器学习模型 | 多组学数据 | 多个队列的肺腺癌患者样本 | NA | 空间转录组学,单细胞RNA测序,ChIP-seq,批量RNA测序 | NA | NA |