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当前共找到 41240 篇文献，本页显示第 381 - 400 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 381 | 2026-07-02 |
From inhibition to regulation: serpins in health and disease
2026-Feb, Biomedical journal
IF:4.1Q2
DOI:10.1016/j.bj.2026.100950
PMID:41616576
|
评论 | 本期《生物医学杂志》聚焦从分子、细胞到系统水平调控衰老、疾病进展和生物复杂性的机制，特别强调纤溶酶原激活物抑制剂-1（PAI-1）作为多功能调节剂的作用，以及相关治疗方法的研究进展 | 介绍了PAI-1抑制剂的结构导向开发及其在多种疾病中的治疗潜力，以及表观转录组、铁死亡、外泌体通讯等新兴调控机制，并强调了可重复性单细胞测序分析、机器人辅助量化、可解释深度学习等新方法 | 作为期刊综述，未提供具体实验数据或系统验证，各研究的局限需参考原文 | 综述调控衰老、疾病和生物复杂性的多种分子、细胞和系统机制 | 纤溶酶原激活物抑制剂-1（PAI-1）、表观转录组修饰、铁死亡、外泌体介导的细胞间通讯、单细胞RNA测序分析、针刺力学量化、医学影像深度学习等 | 数字病理学, 机器学习, 自然语言处理 | 肺癌, 皮肤癌, 慢性髓系白血病, 系统性硬化症, 血栓性疾病, 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序, 锥束计算机断层扫描, 深度学习 | 深度学习, 分类与分割框架 | 图像, 文本, 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 382 | 2026-07-02 |
Single-cell spatial transcriptomics uncovers niches that govern response to PD-1/PD-L1 blockade in cutaneous squamous cell carcinoma
2026-Jan-30, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2025-014067
PMID:41617396
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研究论文 | 利用单细胞空间转录组学揭示决定皮肤鳞状细胞癌对PD-1/PD-L1阻断治疗反应的微环境 | 首次通过单细胞空间转录组学在1.7mm组织芯中识别出六种空间微环境，其预测免疫治疗反应的能力优于PD-L1状态 | 样本量较小（27例患者），且未说明微环境标志物在独立队列中的验证情况 | 探究皮肤鳞状细胞癌对PD-1/PD-L1阻断治疗产生耐药性的机制并预测治疗反应 | 接受新辅助PD-1/PD-L1阻断治疗的晚期皮肤鳞状细胞癌患者 | 数字病理学 | 皮肤鳞状细胞癌 | 单细胞空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | 27例患者，来自两个II期试验的三个队列 | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 1.7mm组织芯微阵列的单细胞空间转录组分析 |
| 383 | 2026-07-02 |
Targeting PKMYT1 enhances antitumor immune responses to PD-L1 blockade in castration-resistant prostate cancer
2026-Jan-30, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2025-013247
PMID:41617394
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研究论文 | 该文章研究了靶向PKMYT1增强抗肿瘤免疫反应，克服去势抵抗性前列腺癌对PD-L1免疫疗法的耐药性 | 首次揭示PKMYT1在去势抵抗性前列腺癌中作为肿瘤进展和免疫逃逸的双重调控因子，提出靶向PKMYT1联合PD-L1阻断可重新编程肿瘤免疫微环境 | 未提及具体局限性，但基于临床前模型，需进一步验证在人类患者中的疗效和安全性 | 探究PKMYT1在前列腺癌免疫逃逸中的作用机制，并开发靶向策略以增强免疫检查点阻断疗法的效果 | 去势抵抗性前列腺癌细胞系、临床标本及小鼠模型 | 机器学习 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序, 免疫组化 | NA | 基因组学数据, 转录组学数据 | 公共数据库数据集及临床队列前列腺癌标本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 384 | 2026-07-02 |
Integrated single-cell and bulk RNA sequencing unravels neutrophil heterogeneity and validates SPP1 as a prognostic biomarker in cervical cancer
2026-Jan-30, BMC cancer
IF:3.4Q2
DOI:10.1186/s12885-026-15636-9
PMID:41612311
|
research paper | 通过整合单细胞和批量RNA测序，揭示了宫颈癌中中性粒细胞的异质性，并验证了SPP1作为预后生物标志物 | 首次全面描绘宫颈癌微环境中中性粒细胞的异质性，并确定SPP1-CD44轴作为中性粒细胞与肿瘤细胞交互的关键介质，同时基于风险分层构建了稳健的预后模型 | 未明确提及，但可能包括样本量有限、仅依赖公开数据库数据，以及缺乏体内功能验证 | 研究宫颈癌中中性粒细胞的异质性及其在肿瘤微环境中的作用，并识别新的预后生物标志物 | 宫颈癌组织样本的单细胞RNA测序数据和批量RNA测序数据 | machine learning, digital pathology | cervical cancer | RNA-seq, scRNA-seq, bulk RNA-seq | LASSO-Cox regression | gene expression data | GSE208653数据集包含5个宫颈癌组织的单细胞样本，TCGA-CESC和GTEx数据库的批量RNA-seq数据 | NA | single-cell RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 385 | 2026-07-02 |
Deep neural network-based biostatistical analysis for disease marker screening
2026-Jan-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-34115-y
PMID:41611762
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研究论文 | 提出一种基于深度神经网络（DNN）的新型生物标志物筛选框架，并在乳腺癌数据集上验证其优于传统统计方法，同时结合注意力机制和SHAP值分析提升模型可解释性 | 将DNN与注意力机制及SHAP值分析相结合，设计可扩展的多组学数据整合框架，提升生物标志物筛选的准确性和可解释性，并具有跨疾病应用的潜力 | 未明确说明局限，但可推断为可能依赖特定数据集、计算资源需求高或可解释性仍有提升空间 | 开发一种优于传统统计方法的深度神经网络框架，用于生物标志物筛选，并提升模型的可解释性和实际应用潜力 | 乳腺癌疾病相关的生物标志物 | 机器学习 | 乳腺癌 | 单细胞测序 | 深度神经网络 | 单细胞测序数据 | NA | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3'测序平台 |
| 386 | 2026-07-02 |
Preventing surgery-induced natural killer cell suppression and metastases by inhibiting PI3K-gamma signaling in myeloid-derived suppressor cells
2026-Jan-29, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2025-013304
PMID:41611243
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研究论文 | 该研究揭示了术后髓系来源的抑制细胞通过PI3K-γ信号通路抑制自然杀伤细胞活性并促进癌症转移的机制 | 首次通过单细胞RNA测序和功能实验证明PI3K-γ信号在术后MDSC介导的免疫抑制中起关键作用，并筛选出PI3K-γ抑制剂作为潜在治疗策略 | 研究主要基于体外实验和小鼠模型，临床转化仍需进一步验证；样本量有限且未涉及不同癌症类型的比较 | 阐明术后MDSC的表型及其对NK细胞的抑制作用，并探索针对性的治疗策略 | 55例接受手术的癌症患者的外周血样本及小鼠术后转移模型 | 数字病理学 | 癌症 | 多色流式细胞术、单细胞RNA测序、小分子化合物库筛选、小鼠模型分析 | NA | 基因表达数据、细胞表型数据、动物模型数据 | 55例癌症患者的外周血样本及小鼠术后转移模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 387 | 2026-07-02 |
CD8a antibody-functionalized biomimetic red blood cell membrane ectosomes delivering C646 reverse CD8⁺ T Cell exhaustion via H3K18la histone delactylation in gastric cardia adenocarcinoma
2026-Jan-29, Journal of nanobiotechnology
IF:10.6Q1
DOI:10.1186/s12951-025-03957-z
PMID:41612336
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研究论文 | 开发了负载C646的CD8a抗体功能化仿生红细胞膜外泌体，通过H3K18la组蛋白去乳酸化逆转胃贲门腺癌中CD8⁺ T细胞耗竭 | 首次利用仿生纳米平台靶向递送p300抑制剂C646，通过逆转乳酸驱动的H3K18la表观遗传修饰来重编程肿瘤浸润CD8⁺ T细胞功能 | 主要基于体外和动物模型验证，人类临床试验数据尚未提供 | 开发一种纳米生物技术策略，通过表观遗传重编程逆转CD8⁺ T细胞耗竭，增强胃贲门腺癌免疫治疗效果 | 胃贲门腺癌肿瘤微环境中的CD8⁺ T细胞 | 数字病理学 | 胃贲门腺癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 人胃贲门腺癌组织样本（具体数量未提及） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 388 | 2026-07-02 |
A tri-omics and machine learning framework identifies prognostic biomarkers and metabolic signatures in sepsis
2026-Jan-29, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-37342-z
PMID:41611834
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研究论文 | 通过整合转录组、蛋白质组、代谢组和单细胞转录组数据，建立多组学整合分析框架，识别脓毒症相关的候选生物标志物TPR和ERN1，并构建基因-代谢物联合分类模型 | 首次构建结合转录组、蛋白质组、代谢组和单细胞转录组的多组学整合框架，通过LASSO回归和SVM-RFE等机器学习方法优先筛选出TPR和ERN1作为脓毒症关键候选生物标志物，并构建基因-代谢物联合分类模型，同时利用ITCM数据库进行中药活性单体计算筛选 | 基因-代谢物联合模型的区分能力仅在内部队列中得到验证，尚缺乏独立的多组学匹配队列进行外部验证 | 识别脓毒症相关的稳定生物标志物，阐明其免疫代谢通路重塑机制，并生成可验证假说以支持下游机制研究和转化研究 | 脓毒症患者队列的转录组、蛋白质组、代谢组数据以及开放获取的蛋白质组-表型组数据资源，单细胞转录组数据中单核-巨噬细胞和NK细胞等免疫亚群 | 机器学习 | 脓毒症 | 转录组测序、蛋白质组学、代谢组学、单细胞转录组测序、LASSO回归、SVM-RFE | 逻辑回归、支持向量机、随机森林 | 转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据、单细胞转录组数据 | 内部队列和GEO外部验证队列（具体样本量未在摘要中说明） | NA | NA | NA | NA |
| 389 | 2026-07-02 |
DUSP22 dephosphorylates LGALS1 to enhance T cell-driven antitumor immunity
2026-Jan-28, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2025-013142
PMID:41611244
|
研究论文 | 本研究揭示DUSP22通过去磷酸化LGALS1增强T细胞驱动的抗肿瘤免疫，为克服乳腺癌免疫检查点阻断耐药提供了新策略 | 首次发现肿瘤细胞内在的DUSP22-LGALS1轴通过磷酸化依赖性机制重编程免疫抑制性肿瘤微环境 | 需要进一步验证DUSP22-LGALS1轴在人类肿瘤中的临床相关性和治疗可行性 | 鉴定肿瘤细胞内在的T细胞浸润调控因子并阐明其作用机制 | 小鼠乳腺癌模型和人类乳腺癌样本中的CD8+ T细胞浸润及肿瘤免疫微环境 | 免疫学与癌症生物学 | 乳腺癌 | 睡美人转座子诱变筛选、质谱分析、共免疫沉淀、RT-qPCR、Western blotting、流式细胞术、免疫组化、多重免疫组化、bulk RNA-seq、单细胞RNA-seq、生物信息学分析、磷酸模拟突变体实验、T细胞跨内皮迁移实验、小鼠模型 | NA | 基因组序列、蛋白质组数据、转录组数据、图像数据 | 小鼠乳腺癌模型和人类乳腺癌样本（具体数量未详述） | Illumina | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq | Illumina NovaSeq | 通过bulk和单细胞RNA测序分析T细胞浸润和功能 |
| 390 | 2026-07-02 |
Genetically supported mediators linking peripheral metabolism to cerebral ischemia: a multi-omics characterization of HMGCR, TLR4, and MMP9 in angina pectoris and stroke
2026-Jan-09, Briefings in functional genomics
IF:2.5Q3
DOI:10.1093/bfgp/elag004
PMID:42296234
|
研究论文 | 利用多组学整合分析揭示心绞痛与缺血性中风之间的遗传中介因子，鉴定HMGCR、TLR4和MMP9为关键分子 | 首次通过多组学整合（BWMR、转录组、scRNA-seq、分子对接）系统鉴定心绞痛到缺血性中风的遗传中介因子，并验证其免疫细胞特异性表达 | 未明确说明 | 阐明心绞痛与缺血性中风之间的分子连接机制及潜在治疗靶点 | 心绞痛和缺血性中风的遗传关联及分子中介因子 | 机器学习 | 心血管疾病 | GWAS、Mendelian randomization、scRNA-seq、 molecular docking | MLPC（多层感知器分类器） | 基因表达数据、基因组关联数据、单细胞转录组数据 | 大型GWAS元数据分析（n=628,000）及scRNA-seq样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 391 | 2026-07-02 |
PIK3R1 as a Gastric Cancer Biomarker Linked to CD73 + Treg-Mediated Immunosuppression
2026, Oncology research
IF:2.0Q3
DOI:10.32604/or.2025.069453
PMID:41613810
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研究论文 | 该论文探讨了PIK3R1作为胃癌生物标志物的作用，并发现其与CD73+ Treg介导的免疫抑制相关 | 首次将PIK3R1表达与CD73+ T细胞浸润结合，构建了一个新的预后模型以区分胃癌患者风险等级 | 研究主要基于公开数据集和单中心队列，需要进一步在多中心队列中验证 | 研究PIK3R1在胃癌中的预后意义及其与肿瘤免疫微环境的关联 | 胃癌患者样本，包括TCGA和中山大学肿瘤防治中心队列的临床数据及肿瘤组织 | 数字病理学 | 胃癌 | 免疫组织化学, 单细胞RNA测序, 体外细胞实验 | 预后诺模图 | 基因表达数据, 临床病理数据, 免疫组化图像 | 两个队列：TCGA队列和中山大学肿瘤防治中心队列，具体样本数未在摘要中说明 | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |
| 392 | 2026-07-02 |
Multi-omics insights into immune tolerance at the maternal-fetal interface in recurrent pregnancy loss: mechanisms, integration challenges, and translational perspectives
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1811970
PMID:42136650
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综述 | 利用多组学视角解析复发性流产母胎界面免疫耐受机制，整合挑战及转化前景 | 系统整合基因组学、单细胞/空间转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据，结合计算框架（如WGCNA、MOFA和深度学习模型）分析复发性流产的免疫耐受机制，并提出免疫分层的潜在转化路径 | 现有研究受限于小队列规模（尤其是单细胞数据集）、跨平台异质性、缺乏纵向验证及多中心重复性 | 阐明复发性流产中母胎界面免疫耐受失调的多组学机制，并探索生物标志物发现和免疫分层策略 | 复发性流产（RPL）患者母胎界面细胞群体（蜕膜基质细胞、子宫自然杀伤细胞、巨噬细胞、调节性T细胞、Th17细胞及滋养层细胞系） | 机器学习 | 复发性流产 | 多组学分析（基因组学, 表观基因组学, 单细胞/空间转录组学, 蛋白质组学, 代谢组学, 微生物组分析, 免疫组学） | 加权基因共表达网络分析, 多组学因子分析, 深度学习模型 | 文本, 图像 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 393 | 2026-07-02 |
Comprehensive Analysis of Macrophage Dynamics, CCBE1, and Their Implications in Colorectal Cancer Microenvironment: Insights Into Tumor Progression and Therapeutic Opportunities
2026, Genetics research
IF:1.4Q4
DOI:10.1155/genr/2678696
PMID:42381502
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研究论文 | 通过单细胞RNA-seq和批量转录组数据分析结直肠癌微环境中巨噬细胞动态及CCBE1的作用 | 首次系统阐明CCBE1作为独立预后风险因子促进肿瘤增殖、侵袭和M2型巨噬细胞极化的机制 | 研究主要基于公共数据库数据，缺乏前瞻性临床队列验证；体外实验未纳入正常组织微环境共培养模型 | 探索结直肠癌微环境中巨噬细胞动态及CCBE1的调控作用 | 结直肠癌细胞系SW480和HCT116及单细胞转录组数据 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA-seq | Cox比例风险模型 | 单细胞转录组数据 | 四个公共数据集（EMTAB8107、GSE139555、GSE146771、GSE166555）及TCGA-COAD队列 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 394 | 2026-07-02 |
Region-aware bridge modeling enables interpretable mesoscale representation of spatial transcriptomic tissue sections
2026, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbag176
PMID:42381926
|
研究论文 | 开发区域感知桥接建模方法，从空间转录组数据中提取可解释的中尺度区域表征 | 提出区域感知桥接建模，将细胞状态指示因子和基因程序评分聚合为紧凑的中尺度总结，实现空间转录组切片间区域化比较 | 未提及明确局限性 | 开发一种方法将空间转录组组织切片的点级数据转化为可解释的中尺度区域表征 | 公共结直肠癌、乳腺癌、肺癌、前列腺癌和卵巢癌10x Genomics Visium空间转录组切片 | 数字病理学 | 结直肠癌, 乳腺癌, 肺癌, 前列腺癌, 卵巢癌 | 空间转录组学 | 岭回归模型 | 空间基因表达数据 | 5种癌症类型（结直肠癌、乳腺癌、肺癌、前列腺癌、卵巢癌）的公共Visium切片 | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Visium | 10x Genomics高清晰度Visium切片 |
| 395 | 2026-07-02 |
Adenosine metabolism as an endogenous protective mechanism in response to upstream ischemic injury
2026, Frontiers in molecular biosciences
IF:3.9Q2
DOI:10.3389/fmolb.2026.1807841
PMID:42382016
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 396 | 2026-07-02 |
Neoadjuvant therapy-associated malignant phenotype score predicts prognosis and highlights the roles of MIF signaling and DUXAP8 in ESCC
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1683349
PMID:41613113
|
研究论文 | 通过整合单细胞和批量转录组数据，建立新辅助治疗相关的恶性表型评分，预测食管鳞癌预后并揭示MIF信号通路和DUXAP8的作用 | 首次构建基于恶性上皮细胞转录重塑的新辅助治疗相关恶性表型评分，并整合单细胞和批量转录组数据，识别了MIF信号通路和长链非编码RNA DUXAP8作为潜在治疗靶点 | 未提及明确的局限性，但可能包括样本量有限、缺乏独立外部验证队列以及功能验证仅针对单一基因DUXAP8 | 开发基于恶性细胞内在分子特征的预后评分，并探索与新辅助治疗反应相关的分子机制，以改善食管鳞癌患者的预后分层和个体化治疗决策 | 食管鳞癌患者在术前行新辅助治疗前后的恶性上皮细胞 | 机器学习 | 食管癌 | 单细胞RNA测序、批量RNA测序、LASSO-Cox回归、免疫组织化学、qRT-PCR | LASSO-Cox回归模型 | 单细胞转录组数据、批量转录组数据 | 单细胞RNA测序数据（ESCC患者治疗前后）、TCGA和GEO队列的批量RNA-seq数据，以及TCGA-ESCA和GSE53624队列用于验证 | NA | 单细胞RNA-seq、批量RNA-seq | NA | NA |
| 397 | 2026-07-02 |
TIMP1 as a context-dependent biomarker linking cancer progression and cardiovascular disorders: a multi-level and bioinformatics study
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1699962
PMID:41613136
|
研究论文 | 通过多层级生物信息学分析，揭示TIMP1作为连接癌症进展与心血管疾病的上下文依赖性生物标志物的作用 | 首次系统性地跨疾病分析TIMP1在多种癌症与心血管疾病中的表达模式、调控机制及功能差异，发现其作为连接肿瘤生物学与心血管疾病的潜在中介分子 | 主要基于公开数据库的生物信息学分析，细胞系实验仅用于靶向验证，缺乏体内动物模型和临床试验验证 | 探究TIMP1在癌症与心血管疾病中的系统性表达模式及其作为跨疾病生物标志物的潜力 | 结直肠癌、胃癌、动脉粥样硬化、心力衰竭等疾病的组织样本及细胞系 | 生物信息学 | 结直肠癌, 胃癌, 动脉粥样硬化, 心力衰竭 | 微阵列分析, RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 免疫组织化学, Western blotting, Transwell实验 | NA | 转录组数据, 单细胞数据, 基因表达数据, 临床数据 | 公共数据库多队列数据，包括TCGA/GTEx及GEO数据集（如GSE63032, GSE100927, GSE5406），具体样本量未明确 | Illumina | 微阵列, 单细胞RNA-seq | Illumina微阵列, 单细胞测序平台（未具体说明） | 基于公开数据集的分析，平台细节未完全提供 |
| 398 | 2026-07-02 |
Integrating single-cell RNA sequencing with spatial transcriptomics reveal the fibrosis-related genes in hepatocellular carcinoma
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1659404
PMID:41613122
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研究论文 | 整合单细胞RNA测序与空间转录组学揭示肝细胞癌中纤维化相关基因 | 首次通过整合单细胞RNA测序、空间转录组学和bulk RNA-seq多组学数据，系统鉴定肝细胞癌肿瘤微环境中纤维化相关的预后基因，并通过细胞实验验证YIPF4基因促进肝癌细胞增殖和迁移的功能 | NA | 鉴定肝细胞癌肿瘤微环境中与纤维化相关的预后基因，为临床治疗决策提供依据 | 肝细胞癌患者的肿瘤组织样本及单细胞、空间转录组数据 | 数字病理学 | 肝癌 | 单细胞RNA测序、空间转录组学、bulk RNA测序、随机生存森林算法、EDU掺入实验、Transwell迁移实验、CCK-8增殖实验 | 随机生存森林 | 基因表达数据、空间转录组数据 | GSE149614和GSE245908数据集中的肝细胞癌样本 | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学、bulk RNA-seq | NA | NA |
| 399 | 2026-07-02 |
Multimodal analysis of TAAD pathogenesis: SHAP-enhanced interpretable models and single-cell sequencing analysis reveal immune microenvironment alterations
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1630404
PMID:41613150
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研究论文 | 通过整合多组学转录组数据和单细胞测序数据，结合SHAP可解释性机器学习模型，揭示了Stanford A型主动脉夹层（TAAD）的免疫微环境改变和发病机制 | 首次利用SHAP增强的可解释机器学习模型结合单细胞测序技术，系统鉴定出SIX4、SCNN1B和PCDH11X三个关键调控基因，并明确SIX4在血管平滑肌细胞表型转换和免疫信号调控中的核心作用 | 未明确说明，但可能包括样本量有限、功能验证仅在体外进行、缺乏体内实验验证等 | 阐明Stanford A型主动脉夹层的分子机制并识别可靠的生物标志物 | Stanford A型主动脉夹层患者样本及健康对照 | 机器学习 | 心血管疾病 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq | LASSO, 随机森林, SVM-RFE | 转录组数据, 单细胞转录组数据 | 整合了4个转录组数据集和2个单细胞转录组数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 400 | 2026-07-02 |
Decoding cellular stress states for toxicology using single-cell transcriptomics
2025, NAM journal
DOI:10.1016/j.namjnl.2025.100046
PMID:42369397
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研究论文 | 利用单细胞转录组学技术分析化学物质诱导的细胞应激状态，揭示毒性反应中的动态细胞转变 | 首次将单细胞转录组技术应用于环境毒理学领域，系统解析了多种应激反应通路在单细胞水平的异质性响应模式，并发现细胞在稳态、适应性反应和终末状态间动态转变的证据 | 仅使用HepaRG细胞系，未涉及原代细胞或体内模型；仅检测24小时单一时间点，无法捕捉长期或动态响应；化学物质浓度范围有限，可能遗漏低剂量效应 | 评估单细胞转录组学在毒理学中解码细胞应激状态的能力，揭示化学物质诱导的细胞适应性与终末状态转变机制 | HepaRG细胞系暴露于依托泊苷、布雷菲德菌素A、放线菌酮、鱼藤酮、tBHQ、曲格列酮和衣霉素 | 数字病理学 | NA | 单细胞转录组测序 (scRNA-seq) | NA | 基因表达矩阵 | 约40,000个HepaRG细胞，暴露于7种化学物质，每种化学物质3个浓度梯度 | BioSpyder | 单细胞RNA-seq | TempO-LINC® | TempO-LINC®单细胞转录组平台 |