单细胞与空转测序相关文章
本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得，供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ，每日自动更新（使用关键词“['single-cell sequencing', 'single-cell RNA sequencing', 'single-cell transcriptomics', 'single-cell RNA-seq', 'single-cell transcriptome', 'scRNA-seq', 'spatial transcriptomics']”过滤），已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理，可能存在错误或遗漏，请使用时务必注意核实！
如有建议或合作意向，欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布，欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错，还请不吝 给我打赏，你的支持是我继续创新的重要动力！
添加微信请说明来意
微信赞赏
除通过在线浏览外，为方便用户离线查阅，本站也提供 付费下载（定价19.9元）。之所以考虑收费，是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的，还请理解并多多支持。本站数据会持续更新，而仅需一次付费，未来就可以随时重新下载到最新版本数据。
当前共找到 43167 篇文献，本页显示第 21 - 40 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 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2026-09-10 |
Spatial architecture of the melanoma immune niche reveals CORO1A as a functional hub for T cell cytotoxicity and immunotherapy synergy
2026-06-23, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-08435-0
PMID:42337596
|
研究论文 | 通过整合单细胞和空间转录组学分析，绘制黑色素瘤免疫微环境的空间结构，并识别CORO1A作为T细胞细胞毒性和免疫治疗协同的关键调控因子 | 首次提供了黑色素瘤肿瘤微环境的空间分辨蓝图，并识别出CORO1A作为免疫生态位中的功能调控因子，其调节可增强T细胞活性并与免疫检查点阻断协同 | 摘要中未提及具体局限性 | 定义黑色素瘤肿瘤微环境的空间结构，并识别决定抗肿瘤免疫和免疫检查点阻断反应的关键分子调控因子 | 皮肤黑色素瘤肿瘤微环境，包括空间域、细胞组成、细胞间通讯及候选基因（如CORO1A） | 数字病理学 | 黑色素瘤 | 单细胞转录组学，空间转录组学 | NA | 基因表达数据（单细胞和空间） | NA | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 22 | 2026-09-10 |
Laser-induced skin microenvironment remodeling via exosomal CEBPA-mediated crosstalk between keratinocyte and fibroblast
2026-Jun-23, Journal of nanobiotechnology
IF:10.6Q1
DOI:10.1186/s12951-026-04709-3
PMID:42337624
|
研究论文 | 利用单细胞RNA测序分析激光处理与未处理皮肤，揭示激光诱导皮肤重塑早期角质形成细胞与成纤维细胞间通过含CEBPA的外泌体进行动态串扰的机制 | 首次通过单细胞RNA测序结合功能验证揭示激光治疗后早期角质形成细胞亚群通过富含CEBPA的外泌体与成纤维细胞进行串扰，且该外泌体通过YAP/TAZ通路促进角质形成细胞增殖，通过上调IGFBP3抑制成纤维细胞活性 | 摘要未提及研究的具体局限性 | 阐明激光治疗后早期皮肤微环境重塑中细胞特化及细胞间通讯机制，探索外泌体在皮肤再生与年轻化中的治疗潜力 | 激光处理与未处理的人类皮肤组织及分离的角质形成细胞和成纤维细胞 | 数字病理学 | 皮肤老化或皮肤修复相关疾病（非特定疾病类别） | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 激光治疗与未治疗的皮肤样本，具体数量未在摘要中说明 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 23 | 2026-09-10 |
Tumor-derived progranulin promotes macrophage cholesterol efflux and associated immunosuppressive features in oral squamous cell carcinoma
2026-06-23, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-08422-5
PMID:42337741
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序及功能实验揭示肿瘤源性前颗粒蛋白通过SORT1相关的胆固醇外流程序促进口腔鳞状细胞癌中巨噬细胞的免疫抑制特征 | 首次在口腔鳞状细胞癌中鉴定出高表达PGRN的恶性上皮亚群，并揭示其通过SORT1-PPARγ-LXRα-ABCA1/ABCG1轴调控巨噬细胞胆固醇外流和免疫抑制表型，为肿瘤免疫代谢互作提供新机制 | 样本量较小（原发肿瘤n=3），且研究主要基于相关性和体外/体内模型验证，缺乏直接的临床患者预后关联分析 | 探究口腔鳞状细胞癌中肿瘤源性信号如何调控巨噬细胞胆固醇外流及相关免疫抑制特征 | 口腔鳞状细胞癌原发肿瘤样本及头颈鳞状细胞癌相关公共数据集中的巨噬细胞和恶性上皮细胞 | 数字病理学 | 口腔鳞状细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 原发肿瘤3例，公共数据集77例头颈鳞状细胞癌样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 24 | 2026-09-10 |
Single-cell transcriptomics unveils pyroptosis-related immune microenvironment dynamics and prognostic modeling in esophageal squamous cell carcinoma
2026-Jun-23, Journal of cardiothoracic surgery
IF:1.5Q3
DOI:10.1186/s13019-026-04474-2
PMID:42337781
|
研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术揭示食管鳞状细胞癌中焦亡相关的免疫微环境动态，并构建基于焦亡基因的预后预测模型 | 首次结合单细胞和 bulk 转录组测序数据探究食管鳞状细胞癌中焦亡相关免疫微环境的动态变化，并构建基于 GSDMB 和 CYCS 的双基因焦亡相关预后模型及整合病理分期的列线图 | 外部验证队列（GSE53625）中预后模型的性能有限，模型应视为探索性预后特征而非临床确立的预测工具 | 表征食管鳞状细胞癌中焦亡相关免疫机制并开发临床预测模型，以改善预后评估 | 食管鳞状细胞癌组织及正常对照组织中的免疫细胞亚群 | 单细胞转录组学 | 食管鳞状细胞癌 | 单细胞RNA测序和 bulk RNA测序 | 预后模型（基于GSDMB和CYCS的双基因模型）及列线图 | 单细胞转录组数据和 bulk 转录组数据 | 7个食管癌组织和1个正常对照样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 25 | 2026-09-10 |
Stem cell-based tactics in the remodeling and treatment of intestinal diseases
2026-Jun-22, Stem cell research & therapy
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13287-026-05124-z
PMID:42332757
|
综述 | 本文综述了基于干细胞的策略在肠道疾病重塑和治疗中的应用进展。 | 系统总结了干细胞（特别是hPSCs和MSCs）在肠道疾病建模和细胞治疗中的双重应用，并探讨了整合新兴生物技术的未来方向。 | 未提及具体实验数据或详细挑战的解决方案。 | 总结干细胞在肠道疾病建模和细胞治疗中的进展，并指出前景与挑战。 | 人类多能干细胞（hPSCs）及其衍生物（类器官）、间充质干细胞（MSCs）及其微囊泡。 | 再生医学 | 炎症性肠病、感染性肠病、结直肠癌 | 单细胞RNA测序、基因编辑、三维生物打印 | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 26 | 2026-09-10 |
Human adipose-derived mesenchymal stem cells ameliorate Diabetic Kidney Disease by restoring macrophage efferocytosis
2026-Jun-18, Stem cell research & therapy
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13287-026-05106-1
PMID:42316289
|
研究论文 | 本研究整合单细胞RNA测序、体内实验和体外共培养模型，揭示人间充质干细胞通过恢复巨噬细胞胞葬作用改善糖尿病肾病的机制 | 首次系统阐述hASCs通过多阶段恢复巨噬细胞胞葬程序（包括趋化、识别/吞噬、溶酶体消化及极化）发挥治疗作用，而非简单的炎症极性转换 | 摘要未提及明确局限性 | 阐明人脂肪来源间充质干细胞调节巨噬细胞介导的炎症消退并改善糖尿病肾病的具体机制 | 人糖尿病肾病肾脏组织、db/db小鼠、人脂肪来源间充质干细胞和巨噬细胞 | 数字病理学 | 糖尿病肾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 摘要未提供具体样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 27 | 2026-09-10 |
TREM2 restrains myeloid inflammasome activation to protect against photoreceptor degeneration
2026-Jun-13, Journal of neuroinflammation
IF:9.3Q1
DOI:10.1186/s12974-026-03903-2
PMID:42288845
|
研究论文 | 本研究探讨了TREM2在视网膜色素变性小鼠模型中对感光细胞变性的保护作用及其通过抑制髓系炎症小体激活的机制 | 首次揭示TREM2通过抑制髓系炎症小体激活来保护感光细胞，并识别gasdermin D作为潜在治疗靶点 | 研究主要基于rd10小鼠模型，可能不完全代表人类视网膜退化疾病；且为短期观察，长期效应未明确 | 阐明TREM2在视网膜退化中的功能及其调控炎症小体途径的机制 | rd10小鼠模型中的髓系细胞（包括巨噬细胞和小胶质细胞）及视网膜组织 | 数字病理学 | 视网膜退化性疾病 | 单细胞转录组测序 | NA | 基因表达数据 | 涉及rd10小鼠模型，具体样本数量未提供 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3'端基因表达分析 |
| 28 | 2026-09-10 |
Genome-wide association and multi-omics functional screens reveal the genetic architecture of foveal development
2026-Jun-12, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.64898/2026.06.11.26355452
PMID:42326794
|
研究论文 | 通过全基因组关联研究和多组学功能筛选，揭示了中心凹发育的遗传结构，并建立了首个脊椎动物中心凹发育不良模型。 | 首次进行中心凹发育不良的全基因组关联研究，利用多组学框架确定效应基因，并在斑马鱼高敏锐度区建立首个脊椎动物疾病模型，结合人类胎儿单细胞和空间转录组学揭示时间表达波和缪勒胶质细胞的关键作用。 | 基于标题和摘要，未提供明确的局限性信息。 | 揭示中心凹发育的遗传结构，并建立中心凹疾病的可行模型。 | 中心凹发育不良相关的遗传位点和效应基因，涉及斑马鱼和人类胎儿组织。 | 基因组学、多组学、单细胞转录组学 | 先天性眼病（中心凹发育不良），黄斑疾病 | 全基因组关联研究，CRISPR敲除，单细胞转录组学，空间转录组学 | 脊椎动物模型（斑马鱼） | 基因组数据、单细胞转录组、空间转录组、表型数据 | 具体样本数量未提及 | NA | 单细胞转录组、空间转录组 | NA | NA |
| 29 | 2026-09-10 |
Integrated spatial and single‑cell transcriptomics maps disulfidptosis in renal cell carcinoma and reveals PDLIM1 as a prognostic biomarker and potential therapeutic target
2026-Jun, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102765
PMID:41985321
|
研究论文 | 整合空间与单细胞转录组数据绘制肾细胞癌中二硫化物凋亡图谱，并揭示PDLIM1作为预后生物标志物和潜在治疗靶点 | 首次将空间转录组与单细胞RNA测序整合，系统解析肾细胞癌中二硫化物凋亡的组织空间分布和异质性，并识别出新的候选靶点PDLIM1 | 未在蛋白质水平验证PDLIM1表达与功能，且缺乏体内实验验证 | 利用空间和单细胞转录组技术，系统表征肾细胞癌中二硫化物凋亡的微环境组织及其临床意义，并鉴定预后生物标志物和治疗靶点 | 肾细胞癌组织样本和细胞系 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 空间转录组学, 单细胞RNA测序, sh-RNA敲低, qPCR, 增殖实验, 伤口愈合实验, Transwell实验 | NA | 空间转录组数据, 单细胞RNA测序数据, 基因表达数据 | 6个肾癌组织样本用于空间转录组，4个单细胞RNA测序队列 | NA | 空间转录组学, 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 30 | 2026-09-10 |
STC2-mediated calcium homeostasis dysregulation in the osteosarcoma microenvironment: Insights from single-cell sequencing and machine learning
2026-Jun, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102763
PMID:41985319
|
研究论文 | 通过单细胞测序和机器学习方法，研究骨肉瘤微环境中STC2介导的钙稳态失调及其在预后和免疫治疗中的潜在作用。 | 首次结合多种机器学习算法和单细胞表达谱分析，鉴定STC2为骨肉瘤预后关键基因，并揭示其在肿瘤微环境中的细胞类型特异性表达。 | 研究基于计算预测和体外实验，需进一步体内验证及临床样本确认。 | 探究骨肉瘤中钙稳态失调的作用机制，并评估STC2作为预后生物标志物和治疗靶点的潜力。 | 骨肉瘤细胞系（U2OS和143B）及单细胞表达数据。 | 机器学习和数字病理学 | 骨肉瘤 | 单细胞RNA测序、机器学习、慢病毒介导的shRNA敲低、qPCR、增殖及迁移/侵袭实验。 | 机器学习模型（具体未指明） | 单细胞基因表达数据、基因表达谱及实验数据。 | 两个骨肉瘤细胞系及单细胞表达谱数据。 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 31 | 2026-09-10 |
anndataR improves interoperability between R and Python in single-cell transcriptomics
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag288
PMID:42108549
|
研究论文 | anndataR工具包改善了R和Python在单细胞转录组学中的互操作性，允许用户在R中原生读写H5AD文件并进行格式转换 | anndataR提供了在R中原生读写H5AD文件的便捷功能，支持与SingleCellExperiment和Seurat对象的相互转换，并通过严格测试确保与Python写入的H5AD文件长期兼容 | 该摘要未提及具体局限性，可能包括需要依赖R环境、处理大型数据集时的性能问题，或仅支持特定的数据格式 | 改善R和Python在单细胞转录组学中的互操作性，使R用户能够轻松访问和操作AnnData格式的数据 | H5AD文件格式的单细胞转录组数据集，以及R和Python中相应的数据对象 | 生物信息学 | NA | 单细胞转录组学 | NA | 基因表达数据 | 未明确指定 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 32 | 2026-09-10 |
Predicting gene-specific regulation with transcriptomic and epigenetic single-cell data
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag299
PMID:42143610
|
研究论文 | 提出MetaFR方法，利用scATAC-seq和scRNA-seq数据预测基因表达，并验证其在基因调控研究中的有效性 | MetaFR利用高效回归树在单细胞或元细胞层面学习基因特异性模型，表现优于SOTA方法SCARlink，且运行时间更短 | 未明确提及局限性，但可能存在因单细胞数据稀疏性导致的预测挑战 | 开发一种时间高效且可靠的基因表达预测模型，以研究基因调控机制 | 基因表达预测模型，基于scATAC-seq和scRNA-seq数据的单细胞或元细胞 | 机器学习 | NA | scATAC-seq, scRNA-seq | 回归树 | 单细胞表观基因组和转录组数据 | 未明确指定样本数量 | NA | 单细胞ATAC-seq, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 33 | 2026-09-10 |
Integrated multi-omics strategies for identifying novel therapies in psoriasis
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag347
PMID:42209436
|
研究论文 | 该研究通过整合蛋白质组范围的孟德尔随机化、表达验证、遗传易感性分析、差异基因表达、共定位、通路富集和蛋白质-蛋白质相互作用等多种组学策略，系统性地优先确定了银屑病的候选治疗靶点。 | 创新之处在于采用多组学整合方法，结合孟德尔随机化与单细胞RNA测序等，识别出13个新型银屑病治疗靶点，并评估了药物再利用潜力。 | 局限性未在摘要中明确说明，可能包括孟德尔随机化的假设限制、样本来源的差异以及需要进一步的实验验证。 | 旨在通过系统性方法优先确定银屑病的治疗靶点，以解决现有治疗需求未满足的问题。 | 研究对象包括银屑病和银屑病关节炎患者相关的蛋白质、基因表达数据、遗传变异以及皮肤和血液样本。 | 基因组学、蛋白质组学、单细胞测序 | 银屑病 | 孟德尔随机化、RNA测序、单细胞RNA测序、共定位分析、通路富集分析 | NA | 基因组数据、转录组数据（bulk和单细胞）、蛋白质组数据 | 摘要未明确样本量，但独立数据集用于验证。 | NA | bulk RNA-seq, 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 34 | 2026-09-10 |
Genomics-informed approach identifies which cell types regulate the metabolome
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag330
PMID:42213079
|
研究论文 | 本文通过整合大型代谢物数量性状位点数据集和单细胞RNA测序资源，识别调控代谢物的细胞类型，发现肝细胞是大多数代谢物的主要调控细胞类型 | 首次将TOPMed和UK Biobank的代谢物QTL数据与Tabula Sapiens单细胞RNA测序数据整合，采用多基因方法揭示新的代谢物-细胞类型关联，如苯丙酸与β细胞的关联 | 文中未明确说明局限性 | 确定哪些细胞类型调控代谢物水平 | 人体细胞类型及其对代谢物水平的调控作用 | 基因组学与单细胞生物学 | NA | 代谢物定量性状位点分析、单细胞RNA测序 | NA | 基因组数据、单细胞转录组数据、代谢物数据 | 包含TOPMed和UK Biobank的大型队列，以及Tabula Sapiens单细胞资源 | NA | 单细胞RNA测序 | Tabula Sapiens（未指明具体平台） | NA |
| 35 | 2026-09-10 |
CeSpGRN: inferring cell-specific gene regulatory networks from single-cell multi-omics and spatial data
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag324
PMID:42225598
|
研究论文 | 提出CeSpGRN方法，从单细胞多组学和空间数据推断细胞特异性基因调控网络，并采用核加权高斯Copula图形模型。 | 利用单细胞分辨率区域信息，区别于现有方法使用群体水平区域信息，从而推断细胞特异性GRN。 | 未提及具体限制，但可能受限于数据质量和计算复杂度。 | 开发一种从单细胞RNA-seq、配对scRNA-seq和scATAC-seq或空间转录组数据中推断细胞特异性基因调控网络的方法。 | 细胞特异性基因调控网络。 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序、单细胞ATAC测序、空间转录组学 | 核加权高斯Copula图形模型 | 单细胞基因表达、染色质可及性、空间位置数据 | 模拟和真实数据集 | NA | scRNA-seq, scATAC-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 36 | 2026-09-10 |
Network methods for diagonal integration of unpaired single-cell multiomics data: a review
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag353
PMID:42234838
|
综述 | 综述了用于未配对单细胞多组学数据对角整合的网络方法，涵盖计算流程、跨模态整合架构及基准测试范式 | 首次系统性地综述针对破坏性单细胞蛋白质组学数据的对角整合方法，识别出未来发展的三大方向 | 未提供新颖软件，仅作综述性质，未来工作需关注基准测试和算法设计 | 总结并指导未配对单细胞多组学数据（如转录组与蛋白质组）的整合方法，促进机制性蛋白质基因组网络构建 | 未配对单细胞多组学数据中的转录组与蛋白质组 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | 网络传播模型、图神经网络、生成模型、基础模型 | 单细胞多组学数据 | NA | NA | 单细胞转录组测序、单细胞蛋白质组学 | NA | NA |
| 37 | 2026-09-10 |
scTACL: a multitask topology-aware contrastive learning approach for single-cell transcriptomics analysis
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag361
PMID:42242168
|
研究论文 | 本文提出了一种名为scTACL的多任务拓扑感知对比学习方法，用于单细胞转录组学数据分析 | 通过细胞相似性图与细胞嵌入相似性图之间的对比学习，结合零膨胀负二项分布建模，提高数据对真实生物信号的反映能力 | 未提及 | 开发一种新方法以解决单细胞RNA测序数据中的噪声和缺失事件问题，提升下游分析精度 | 单细胞转录组数据，包括肺腺癌组织和肝癌空间转录组数据 | 机器学习 | 肺腺癌, 肝癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | 对比学习模型 | 基因表达数据, 空间转录组数据 | 未明确说明样本数量 | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 38 | 2026-09-10 |
Praxis-BGM: clustering of omics data using semi-supervised transfer learning for Gaussian mixture models via natural-gradient variational inference
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag395
PMID:42308558
|
研究论文 | 开发了Praxis-BGM，一种基于自然梯度变分推断的GMM半监督迁移学习框架，用于高维小样本组学数据的聚类分析。 | 将自然梯度变分推断与半监督迁移学习相结合，利用大规模参考数据构建先验GMM，实现了对小样本组学数据的稳定聚类。 | 摘要未提及明显局限性，但可能包括先验错误匹配或计算资源需求。 | 克服高维组学数据小样本下GMM聚类不稳定和泛化差的问题。 | 乳腺癌批量转录组数据与单细胞转录组数据。 | 机器学习 | 乳腺癌 | 转录组测序（bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq） | 高斯混合模型（GMM）与自然梯度变分推断 | 基因表达数据 | 摘要未明确样本数量，但提及模拟和两个真实应用。 | NA | 批量RNA测序和单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 39 | 2026-09-10 |
A masked generative graph representation learning framework empowering precise spatial domain identification
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag333
PMID:42178226
|
研究论文 | 提出了一种名为GSG的生成式自监督图表示学习框架，利用掩码机制改进空间转录组数据的表示，以实现精确的空间域识别。 | 引入了生成式的掩码自监督学习机制，以解决空间转录组数据稀疏性问题，提升嵌入表示的质量。 | 文章未明确说明，但可能受限于基准数据集的多样性和适用性，以及超参数调整的敏感性。 | 开发一种强大的自监督表示学习方法，用于空间转录组分析中的空间域识别，并验证其跨平台适用性。 | 空间转录组数据，包括基准测试数据集和内部的人类胎儿心脏数据集。 | 机器学习 | 先天性心脏病 | 空间转录组测序 | 生成式自监督图表示学习模型（GSG） | 空间基因表达数据 | 指南中未具体说明，但包括多个基准数据集和一个内部人类胎儿心脏数据集。 | 未明确，可能涉及多种平台，如10x Genomics等。 | 空间转录组学 | 未明确指定 | 未明确指定 |
| 40 | 2026-09-10 |
spAttClu: a spatial domain clustering model leveraging spatially weighted graph attention and contrastive learning
2026-06-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag384
PMID:42294550
|
研究论文 | 提出了一种名为spAttClu的空间域聚类模型，结合空间加权图注意力与对比学习，以提升空间转录组学数据的空间域识别精度 | 通过距离加权图注意力机制动态适应邻居权重，并采用多级对比学习增强嵌入区分度，弥补了现有模型静态权重定义的不足 | 信息不足，无法确定具体局限性 | 提高空间转录组学中空间域识别的准确性和鲁棒性，并支持多组织切片的整合分析 | 空间转录组数据集（如DLPFC）以及跨平台和多组织切片数据 | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 图注意力网络（GAT）与对比学习模型 | 空间转录组学数据 | 信息不足（涉及DLPFC数据集，但未提供具体样本量） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |