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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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661 | 2025-05-10 |
Neuroinflammation and stress-induced pathophysiology in major depressive disorder: mechanisms and therapeutic implications
2025, Frontiers in cellular neuroscience
IF:4.2Q2
DOI:10.3389/fncel.2025.1538026
PMID:40336842
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综述 | 本文综述了神经炎症与压力诱导的病理生理学在重度抑郁症中的作用机制及治疗意义 | 聚焦于压力诱导的神经炎症过程及其在抑郁症发病和进展中的作用,探讨了抗炎活性小分子在治疗中的潜在效果 | 未提及具体实验数据或样本量,主要基于现有研究的总结和分析 | 探讨神经炎症在重度抑郁症中的机制及治疗潜力 | 神经炎症过程,特别是小胶质细胞和星形胶质细胞的过度激活及促炎细胞因子水平升高 | 神经科学 | 重度抑郁症 | 单细胞RNA测序 | NA | NA | NA |
662 | 2025-05-10 |
Spatial visualization provides insight into immune modulation by an L-DBF vaccine formulation against Shigella
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1577040
PMID:40336950
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研究论文 | 本研究探讨了L-DBF疫苗配方在肺部免疫调节中的作用,通过空间转录组学方法分析了两剂L-DBF/ME疫苗对肺部免疫景观的影响 | 首次使用空间转录组学方法揭示L-DBF/ME疫苗如何重塑肺部免疫架构,包括B细胞、T细胞标记物表达的变化,以及成纤维细胞和心肌细胞的重新编程 | 研究仅在小鼠模型中进行,尚未在人体临床试验中验证 | 评估L-DBF/ME疫苗配方对肺部免疫反应的调节作用 | L-DBF疫苗配方及其对肺部免疫系统的影响 | 免疫学 | 志贺菌病 | 空间转录组学 | NA | 转录组数据 | NA |
663 | 2025-05-10 |
Multivariate stochastic modeling for transcriptional dynamics with cell-specific latent time using SDEvelo
2024-12-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-55146-5
PMID:39738101
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研究论文 | 本文提出了一种名为SDEvelo的生成方法,通过多元随机微分方程(SDE)建模未剪接和剪接RNA的动态,以推断RNA速度 | SDEvelo首次通过多元随机微分方程建模RNA速度,显式地模拟转录动态中的固有不确定性,并估计跨基因的细胞特异性潜在时间 | 未提及具体局限性 | 改进单细胞RNA测序(scRNA-seq)研究中的动态建模方法,以更准确地重建和预测细胞分化和状态转换的定向轨迹 | 未剪接和剪接RNA的动态 | 生物信息学 | 癌症 | scRNA-seq, 空间转录组学 | SDE | 单细胞RNA测序数据, 空间转录组学数据 | 模拟数据和四个scRNA-seq及空间转录组学数据集 |
664 | 2025-05-10 |
Systemic immune profiling analysis identifying M2-TAM related genes predicted colon cancer prognosis and chemotherapy responses
2024-Dec-27, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000040979
PMID:39969348
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research paper | 该研究通过系统性免疫分析识别与M2-TAM相关的基因,预测结肠癌的预后和化疗反应 | 开发了新的M2样巨噬细胞标记物,构建了基于M2的预后模型,并验证了其独立预后因素的作用 | 研究依赖于公共数据库数据,可能受到数据质量和样本量的限制 | 探索与M2样巨噬细胞相关的基因特征,以预测结肠癌的预后和化疗反应 | 结肠癌患者 | digital pathology | colon cancer | bulk transcriptome, single-cell RNA sequencing, weighted gene coexpression network analysis, least absolute shrinkage and selection operator, Cox regression | risk model | RNA sequencing data, clinical data | 来自The Cancer Genome Atlas和Gene Expression Omnibus数据库的结肠癌患者数据 |
665 | 2025-05-10 |
Interpretable single-cell factor decomposition using sciRED
2024-Dec-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.01.605536
PMID:39149356
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研究论文 | 本文介绍了一种名为sciRED的方法,用于改进单细胞RNA测序数据的因子分析解释性 | 开发了sciRED方法,通过消除已知混杂效应、使用旋转提高因子可解释性、将因子映射到已知协变量等方式,改进了单细胞RNA测序数据的因子分析 | NA | 提高单细胞RNA测序数据因子分析的解释性 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | sciRED | 基因表达数据 | 多个scRNA-seq数据集(包括肾脏图谱、PBMC数据集、大鼠肝脏图谱和健康人类肝脏图谱) |
666 | 2025-05-10 |
cfDiffusion: diffusion-based efficient generation of high quality scRNA-seq data with classifier-free guidance
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf071
PMID:39987461
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research paper | 提出了一种基于扩散模型的新方法cfDiffusion,用于高效生成高质量的单细胞RNA测序数据 | 结合了Classifier-Free Guidance和高层次特征缓存机制,显著降低了模型开发的训练成本,并提高了生成多属性单细胞数据的表达能力和效率 | 推理时间仍比scDiffusion长 | 解决单细胞RNA测序数据模拟中数据分布预定义和多属性细胞模拟的问题 | 单细胞RNA测序数据 | machine learning | NA | scRNA-seq | diffusion models | gene expression data | 多组测序平台的数据集 |
667 | 2025-05-10 |
Lamination-based organoid spatially resolved transcriptomics technique for primary lung and liver organoid characterization
2024-Nov-12, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2408939121
PMID:39514315
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research paper | 介绍了一种基于层压的类器官空间转录组学技术(LOSRT),用于原代肺和肝脏类器官的表征 | 开发了一种新的空间转录组学技术LOSRT,适用于原代组织来源的类器官,解决了标准化组织切片方法不适用的问题 | 尚未证明该技术在其他类型类器官中的适用性 | 开发一种自动化、集成的空间转录组学方法,用于原代组织来源类器官的表征 | 原代小鼠肺和肝脏来源的类器官 | digital pathology | NA | spatial transcriptomics, droplet-engineering method | NA | spatial transcriptomic data | 原代小鼠肺和肝脏来源的类器官 |
668 | 2025-05-10 |
Interpretable single-cell factor decomposition using sciRED
2024-Aug-07, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4819117/v1
PMID:39149508
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research paper | 本文介绍了一种名为sciRED的单细胞RNA测序数据分析方法,旨在提高数据因子分析的解读性 | sciRED通过消除已知混杂效应、使用旋转提高因子可解释性、将因子映射到已知协变量、识别可能捕获隐藏生物现象的未解释因子,并确定结果因子代表的基因和生物过程,改进了单细胞RNA测序数据的因子分析 | NA | 改进单细胞RNA测序数据的因子分析解读性 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | sciRED | 基因表达数据 | 多个scRNA-seq数据集(包括肾脏图谱、PBMC数据集、大鼠肝脏图谱和健康人类肝脏图谱) |
669 | 2025-05-10 |
Endogenous FGFs drive ERK-dependent cell fate patterning in 2D human gastruloids
2024-Jul-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.08.602611
PMID:39026750
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research paper | 研究FGF在人类2D胃泌素样干细胞模型中驱动ERK依赖性细胞命运模式的作用 | 发现了FGF依赖性ERK信号在2D胃泌素样细胞中以前未知的作用,并揭示了FGF4和FGF17通过基底定位的FGFR1诱导原始条纹样细胞的机制 | 研究基于体外2D胃泌素样模型,可能不完全反映体内胚胎发育的复杂性 | 探究FGF在人类胃泌素过程中的功能及其机制 | 2D胃泌素样干细胞模型 | 发育生物学 | NA | scRNA-seq, in situ hybridization | 2D gastruloid | 基因表达数据 | NA |
670 | 2025-05-10 |
Transcriptional control of the Cryptosporidium life cycle
2024-Jun, Nature
IF:50.5Q1
DOI:10.1038/s41586-024-07466-1
PMID:38811723
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研究论文 | 本文通过单细胞RNA测序揭示了隐孢子虫(Cryptosporidium parvum)整个生命周期的基因表达程序,并确定了雄性命运的最早决定因素Myb-M转录因子 | 使用单细胞RNA测序技术揭示了隐孢子虫生命周期的基因表达程序,并首次确定了雄性命运的决定因素Myb-M转录因子 | 研究主要基于体外培养和感染动物模型,可能无法完全反映人体内的实际情况 | 研究隐孢子虫生命周期及其分子机制,为疫苗和治疗方法的开发提供基础 | 隐孢子虫(Cryptosporidium parvum) | 分子生物学 | 腹泻病 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA序列数据 | 体外培养和感染动物的隐孢子虫样本 |
671 | 2025-05-10 |
Spatial co-transcriptomics reveals discrete stages of the arbuscular mycorrhizal symbiosis
2024-04, Nature plants
IF:15.8Q1
DOI:10.1038/s41477-024-01666-3
PMID:38589485
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研究论文 | 本研究利用单核和空间RNA测序技术,探索了截形苜蓿和Rhizophagus irregularis在AM共生中的转录组,揭示了共生过程中的细胞和空间动态 | 结合单细胞和空间转录组学技术,首次在细胞和空间分辨率上解析了AM共生的动态过程 | 研究仅针对截形苜蓿和Rhizophagus irregularis,结果可能不适用于其他植物-真菌共生系统 | 解析植物与AM真菌共生的分子机制,为作物改良提供理论基础 | 截形苜蓿和Rhizophagus irregularis | 植物分子生物学 | NA | 单核RNA测序, 空间RNA测序 | NA | RNA-seq数据 | 未明确提及具体样本数量,但涉及截形苜蓿和Rhizophagus irregularis的多个细胞类型 |
672 | 2025-05-10 |
The cancer-associated fibroblasts interact with malignant T cells in mycosis fungoides and promote the disease progression
2024, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2024.1474564
PMID:39963655
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序揭示了蕈样肉芽肿(MF)中恶性T细胞与癌症相关成纤维细胞(CAFs)的相互作用及其在疾病进展中的作用 | 揭示了恶性T细胞从TRM主导表型向TCM主导表型的转变过程,以及CAFs通过IL-6/JAK2/STAT3/SOX4或IL-6/HIF-1α/SOX4通路促进恶性T细胞侵袭和转移的机制 | 研究样本来自晚期MF患者,可能无法完全代表早期MF的特征 | 探究蕈样肉芽肿的发病机制及肿瘤微环境在其中的作用 | 晚期蕈样肉芽肿患者及健康对照的肿瘤组织、邻近正常组织和外周血单个核细胞 | 肿瘤微环境研究 | 皮肤T细胞淋巴瘤 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | 晚期MF患者和健康对照的肿瘤组织、邻近正常组织和PBMC样本 |
673 | 2025-05-10 |
SPACEL: deep learning-based characterization of spatial transcriptome architectures
2023-11-22, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43220-3
PMID:37990022
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研究论文 | 介绍了一种基于深度学习的空间转录组架构表征工具SPACEL,用于分析空间转录组数据 | SPACEL结合了多层感知机、图卷积网络和对抗学习算法,能够对多个ST切片进行联合分析并构建组织的3D架构 | 未提及具体的技术限制或应用范围限制 | 解决空间转录组数据中多个切片的联合分析和3D堆叠构建的挑战 | 空间转录组(ST)数据 | 数字病理学 | NA | 空间转录组技术 | 多层感知机(MLP)、图卷积网络(GCN)、对抗学习算法 | 空间转录组数据 | 模拟和真实ST数据集,来自多种组织和ST技术 |
674 | 2025-05-10 |
Brain-to-gut trafficking of alpha-synuclein by CD11c+ cells in a mouse model of Parkinson's disease
2023-11-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43224-z
PMID:37981650
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研究论文 | 该研究通过小鼠模型揭示了帕金森病中α-突触核蛋白从大脑到肠道的运输机制 | 首次证明了CD11c+细胞在α-突触核蛋白从大脑到肠道运输中的作用,并发现肠道CD11c+细胞具有类似小胶质细胞的特性 | 研究仅使用雄性小鼠模型,未涉及雌性个体 | 探索帕金森病中α-突触核蛋白聚集体的传播机制 | 帕金森病小鼠模型中的α-突触核蛋白和CD11c+细胞 | 神经科学 | 帕金森病 | 免疫组织化学、单细胞RNA测序、光转换蛋白标记 | PD小鼠模型 | 基因表达数据、图像数据 | 未明确说明小鼠数量 |
675 | 2025-05-10 |
Simultaneous selection of nanobodies for accessible epitopes on immune cells in the tumor microenvironment
2023-11-17, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-43038-z
PMID:37978291
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research paper | 介绍了一种名为INSPIRE-seq的新方法,用于在复杂环境中筛选纳米抗体 | 提出INSPIRE-seq技术,能够并行富集穿透肿瘤微环境的免疫细胞结合纳米抗体 | 未明确提及具体样本量或实验规模的限制 | 开发用于发现治疗性生物制剂靶向分子的技术 | 肿瘤微环境中的免疫细胞 | synthetic biology | 肿瘤 | next-generation sequencing, single-cell RNA sequencing, immunofluorescence, structural modeling and docking | NA | sequencing data, imaging data | NA |
676 | 2025-05-09 |
The pancreatic tumor microenvironment of treatment-naïve patients causes a functional shift in γδ T cells, impairing their anti-tumoral defense
2025-Dec, Oncoimmunology
IF:6.5Q1
DOI:10.1080/2162402X.2025.2466301
PMID:39945298
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研究论文 | 本研究探讨了胰腺导管腺癌(PDAC)微环境如何通过阻断细胞毒性功能阻碍γδ T细胞的抗肿瘤能力 | 揭示了PDAC微环境对γδ T细胞功能的抑制作用,并利用患者来源的类器官条件培养基验证了这一现象 | 研究仅针对未接受治疗的PDAC患者,可能无法反映治疗后的微环境变化 | 探索PDAC微环境对γδ T细胞抗肿瘤功能的影响 | 胰腺导管腺癌(PDAC)患者和健康个体的γδ T细胞 | 肿瘤免疫学 | 胰腺癌 | 流式细胞术、scRNA-seq分析 | NA | 流式细胞数据、scRNA-seq数据 | 未接受治疗的PDAC患者和健康个体的γδ T细胞 |
677 | 2025-05-09 |
Key RNA-binding proteins in renal fibrosis: a comprehensive bioinformatics and machine learning framework for diagnostic and therapeutic insights
2025-Dec, Renal failure
IF:3.0Q1
DOI:10.1080/0886022X.2025.2463560
PMID:39957043
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研究论文 | 本研究通过生物信息学和机器学习方法识别并验证了与肾纤维化相关的关键RNA结合蛋白,为诊断和治疗提供了新的生物标志物和治疗靶点 | 首次整合生物信息学和机器学习方法识别肾纤维化中的关键RNA结合蛋白,并通过单细胞RNA测序和动物模型验证其功能 | 研究主要基于生物信息学分析,实验验证部分仅限于小鼠模型,需要进一步临床验证 | 探索肾纤维化的诊断和治疗新靶点 | 肾纤维化患者和小鼠模型 | 生物信息学 | 慢性肾病 | RNA测序、单细胞RNA测序 | lasso回归、logistic回归 | 基因表达数据 | 175例肾纤维化样本和99例正常肾脏样本 |
678 | 2025-05-09 |
A Case-Driven Multi-Omics Analysis for Longitudinal Ibrutinib Response Evaluation of Patients With Chronic Lymphocytic Leukemia
2025-Jun, European journal of haematology
IF:2.3Q2
DOI:10.1111/ejh.14397
PMID:39988467
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研究论文 | 通过多组学方法评估慢性淋巴细胞白血病患者对伊布替尼治疗的纵向反应 | 利用单细胞转录组学等多组学方法,首次建立了评估伊布替尼治疗反应的全面框架 | 研究样本量较小,仅包含两名患者 | 探索慢性淋巴细胞白血病患者在伊布替尼治疗期间的分子和临床动态变化 | 两名接受伊布替尼单药治疗的慢性淋巴细胞白血病患者 | 数字病理学 | 慢性淋巴细胞白血病 | 单细胞转录组学 | NA | DNA和RNA数据 | 两名患者的血液样本 |
679 | 2025-05-09 |
USP7 - A novel target for controlling periodontal inflammation through modulation of macrophage polarization
2025-Jun, Immunology letters
IF:3.3Q3
DOI:10.1016/j.imlet.2025.106981
PMID:39946796
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研究论文 | 研究USP7及其抑制剂P5091在牙周炎中调控巨噬细胞极化的作用 | 首次揭示USP7在牙周炎巨噬细胞极化中的调控作用,并发现其抑制剂P5091可能有助于预防牙周炎 | 研究主要基于小鼠模型和细胞实验,尚未进行人体临床试验 | 探究USP7在牙周炎中调控巨噬细胞极化的机制及其治疗潜力 | 牙周炎组织、RAW264.7细胞和小鼠模型 | 免疫学 | 牙周炎 | 单细胞RNA测序、qRT-PCR、Western blot | 小鼠实验性牙周炎模型 | 基因表达数据、蛋白质数据 | 未明确说明样本数量 |
680 | 2025-05-09 |
Knockdown TNF family prognosis index crucial gene PDE4B promoted PANoptosis of ovarian carcinoma cell:Based in vitro and in vivo experiments
2025-Jun, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2025.102333
PMID:40245751
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研究论文 | 通过体外和体内实验,研究PDE4B基因在卵巢癌细胞PANoptosis中的作用及其预后意义 | 首次构建了一个包含14个基因的预后模型,并验证了其在卵巢癌诊断和预后中的有效性 | 研究依赖于公开数据库的数据,可能受到数据质量和样本量的限制 | 阐明卵巢癌的发病机制并开发新的预后和治疗策略 | 卵巢癌组织和正常卵巢组织 | 生物信息学 | 卵巢癌 | 转录组数据分析、单细胞测序、GSVA、WGCNA、GO富集分析、多变量Cox回归、LASSO分析 | 预后模型 | 转录组数据、单细胞测序数据 | 未明确说明具体样本数量,但使用了公开数据库中的大量数据 |