单细胞与空转测序相关文章

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当前共找到 28561 篇文献,本页显示第 7281 - 7300 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
7281 2024-12-06
Subtype-specific transcription factors affect polyamine metabolism and the tumor microenvironment in breast cancer
2025-Feb, Cancer innovation
研究论文 研究了转录因子对乳腺癌亚型中多胺代谢和肿瘤微环境的影响 首次确定了三个亚型特异性转录因子,它们调控高风险乳腺癌亚型中的三个多胺代谢基因,并影响肿瘤微环境 研究仅限于乳腺癌亚型,未涵盖其他癌症类型 探讨转录因子对乳腺癌亚型中多胺代谢基因的调控及其对肿瘤微环境的影响 乳腺癌亚型中的多胺代谢基因及其转录因子 数字病理学 乳腺癌 RNA测序 NA RNA 涉及四种乳腺癌亚型的RNA-seq数据和单细胞RNA-seq数据
7282 2024-12-06
Dietary caloric restriction protects experimental autoimmune uveitis by regulating Teff/Treg balance
2024-Dec-20, iScience IF:4.6Q1
研究论文 研究探讨了饮食热量限制对实验性自身免疫性葡萄膜炎的影响及其机制 首次详细研究了饮食热量限制对实验性自身免疫性葡萄膜炎的影响,并揭示了其通过调节Teff/Treg平衡来减轻疾病的机制 研究仅在实验小鼠模型中进行,尚未在人类中验证 探讨饮食热量限制对实验性自身免疫性葡萄膜炎的治疗潜力 实验性自身免疫性葡萄膜炎小鼠模型 免疫学 自身免疫性疾病 单细胞RNA测序、流式细胞术 NA 基因表达数据、细胞数据 小鼠颈部引流淋巴结样本
7283 2024-12-06
A transcriptome-based risk model in sepsis enables prognostic prediction and drug repositioning
2024-Dec-20, iScience IF:4.6Q1
研究论文 本研究开发了一种基于转录组特征的脓毒症风险模型,用于早期风险分层和药物再定位 该模型在脓毒症诊断和预后方面表现优异,揭示了高风险患者的免疫抑制状态和低风险患者对氢化可的松的反应不佳,并通过单细胞转录组分析进一步阐明了四个基因在免疫细胞类型中的表达模式和效应 NA 开发一种基于转录组特征的脓毒症风险模型,用于早期风险分层和药物再定位 脓毒症患者的风险分层和药物再定位 生物信息学 脓毒症 转录组分析 风险评分模型 转录组数据 NA
7284 2024-12-06
Complete Genomic Landscape Reveals Hidden Evolutionary History and Selection Signature in Asian Water Buffaloes (Bubalus bubalis)
2024-Dec-04, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
研究论文 研究揭示了亚洲水牛(Bubalus bubalis)的完整基因组图谱,揭示了其隐藏的进化历史和选择特征 首次对470个驯化河流和沼泽水牛及其假定祖先野生水牛的基因组进行了测序和整合,揭示了驯化和生产力的遗传决定因素 NA 识别亚洲水牛驯化和生产力的遗传决定因素 驯化河流和沼泽水牛及其假定祖先野生水牛的基因组 NA NA 基因组测序 NA 基因组数据 470个驯化河流和沼泽水牛及其假定祖先野生水牛的基因组
7285 2024-12-06
Neutrophil-based single-cell sequencing combined with transcriptome sequencing to explore a prognostic model of sepsis
2024-12-02, Scientific reports IF:3.8Q1
研究论文 本研究利用单细胞测序和转录组测序数据,构建了一个基于中性粒细胞的脓毒症预后模型 本研究首次结合单细胞测序和转录组测序数据,构建了一个基于中性粒细胞的脓毒症预后模型,并展示了其强大的预测准确性 本研究依赖于公开数据库的数据,可能存在数据质量和样本偏差的问题 探索脓毒症的分子机制,并构建一个有效的预后模型 脓毒症患者的中性粒细胞及其基因表达 数字病理学 脓毒症 单细胞测序、转录组测序 Lasso回归模型 单细胞数据、基因表达数据 脓毒症患者的单细胞和基因表达数据来自公开数据库,具体样本数量未提及
7286 2024-12-06
Multi-omics joint screening of biomarkers related to M2 macrophages in gastric cancer
2024-Dec-02, Discover oncology IF:2.8Q2
研究论文 本研究通过多组学联合筛选胃癌中与M2巨噬细胞相关的生物标志物,并构建诊断模型 本研究首次通过多组学分析筛选出与M2巨噬细胞相关的三个生物标志物,并构建了基于这些标志物的诊断模型 本研究主要基于公共数据库的数据进行分析,缺乏体内实验验证 探索胃癌中M2巨噬细胞作为生物标志物的潜力,并构建诊断模型 胃癌中的M2巨噬细胞及相关生物标志物 数字病理学 胃癌 单细胞RNA测序(scRNA-seq)、差异表达基因筛选(DESeq2)、差异表达蛋白筛选(limma) 诊断模型 基因表达数据、蛋白质表达数据 4146个差异表达基因和1946个差异表达蛋白
7287 2024-12-06
Cross-species single-cell analysis reveals divergence and conservation of peripheral blood mononuclear cells
2024-Dec-02, BMC genomics IF:3.5Q2
研究论文 本文通过跨物种单细胞转录组测序分析,揭示了外周血单核细胞在不同物种间的差异和保守性 首次在12个物种中进行外周血单核细胞的单细胞转录组比较分析,揭示了免疫细胞在进化过程中的保守性和特异性 NA 研究免疫细胞在不同物种间的进化保守性和差异 外周血单核细胞 单细胞测序 NA 单细胞转录组测序 (scRNA-seq) NA 基因表达数据 12个物种的外周血单核细胞
7288 2024-12-06
SMART: spatial transcriptomics deconvolution using marker-gene-assisted topic model
2024-Dec-02, Genome biology IF:10.1Q1
研究论文 本文介绍了一种名为SMART的空间转录组解卷积方法,通过标记基因辅助主题模型同时推断每个点的细胞类型特异性基因表达谱和细胞组成 SMART方法在现实环境中优于现有方法,并提供两阶段方法以增强对细胞亚型的性能 NA 开发一种新的空间转录组解卷积方法,以提高细胞类型特异性基因表达和细胞组成的推断精度 空间转录组数据中的细胞类型特异性基因表达和细胞组成 生物信息学 NA 空间转录组学 主题模型 基因表达数据 多个数据集
7289 2024-12-06
Prediction of Tumor-Associated Macrophages and Immunotherapy Benefits Using Weakly Supervised Contrastive Learning in Breast Cancer Pathology Images
2024-Dec, Journal of imaging informatics in medicine
研究论文 本文提出了一种结合对比学习和弱监督学习的方法,用于从乳腺癌病理图像中预测肿瘤相关巨噬细胞和免疫治疗效果 本文首次将对比学习和弱监督学习应用于病理图像分析,以量化预测肿瘤浸润免疫细胞,特别是巨噬细胞的浸润水平 本文的实验主要基于乳腺癌数据,未来需要验证该方法在其他癌症类型中的适用性 研究旨在通过病理图像分析预测肿瘤免疫微环境中的免疫细胞浸润情况,以及评估免疫治疗效果 研究对象为乳腺癌病理图像中的肿瘤相关巨噬细胞和免疫治疗效果 数字病理学 乳腺癌 对比学习 对比学习模型 图像 两个独立的乳腺癌队列和空间转录组数据
7290 2024-12-06
Dynamic single-cell sequencing unveils the tumor microenvironment evolution of gastric cancer abdominal wall metastases during radiotherapy
2024-Dec, Cancer science IF:4.5Q1
研究论文 研究了放射治疗对胃癌腹壁转移瘤微环境的影响,通过单细胞RNA和T细胞受体测序分析了细胞组成和功能的变化 揭示了放射治疗期间胃癌腹壁转移瘤微环境中细胞组成和功能的动态变化,特别是免疫检查点基因的上调和T淋巴细胞的减少 仅基于一个患者的样本,结果的普适性有限 探讨放射治疗如何重塑胃癌腹壁转移瘤的微环境,以促进抗肿瘤免疫 胃癌腹壁转移瘤的微环境及其在放射治疗期间的动态变化 数字病理学 胃癌 单细胞RNA测序,T细胞受体测序 NA 单细胞RNA数据,T细胞受体数据 一个患者的四个肿瘤样本,分别在基线和放射治疗期间采集
7291 2024-12-06
Single-cell sequencing insights into the transcriptional landscape of Parkinson's disease
2024-Dec, Ageing research reviews IF:12.5Q1
综述 本文综述了单细胞和单核RNA测序技术在帕金森病研究中的应用,探讨了这些技术在揭示疾病细胞异质性和分子特征方面的最新进展 本文介绍了单细胞T细胞受体测序和单细胞B细胞受体测序技术在帕金森病研究中的应用,提供了对免疫组库多样性的新见解 本文主要讨论了单细胞测序技术在帕金森病研究中的应用,但未深入探讨这些技术的局限性 探讨单细胞测序技术在帕金森病研究中的应用,揭示疾病的细胞异质性和分子机制 帕金森病中的退行性神经元、激活的神经胶质细胞和促炎性免疫细胞 数字病理学 神经退行性疾病 单细胞RNA测序(scRNA-seq)、单细胞T细胞受体测序(scTCR-seq)、单细胞B细胞受体测序(scBCR-seq) NA RNA NA
7292 2024-12-06
Identifying T-cell clubs by embracing the local harmony between TCR and gene expressions
2024-Dec, Molecular systems biology IF:8.5Q1
研究论文 本文介绍了一种名为TCRclub的新方法,通过整合单细胞RNA测序数据和单细胞TCR测序数据,利用局部和谐性来识别功能相似的T细胞群 TCRclub方法在整合TCR和基因表达数据方面具有创新性,能够识别功能相似的T细胞群 NA 开发一种有效的方法来整合TCR和基因表达数据,以识别功能相似的T细胞群,从而为癌症和传染病开发更有效的免疫治疗策略 T细胞、TCR和基因表达数据 生物信息学 癌症、传染病 单细胞RNA测序、单细胞TCR测序 局部和谐性模型 基因表达数据、TCR数据 298,106个T细胞,涵盖七种不同疾病的数据集
7293 2024-12-06
Cutaneous T cell lymphoma atlas reveals malignant TH2 cells supported by a B cell-rich tumor microenvironment
2024-Dec, Nature immunology IF:27.7Q1
研究论文 研究通过单细胞和空间转录组学分析皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)患者的皮肤样本,揭示了恶性TH2细胞与B细胞丰富的肿瘤微环境之间的关系 首次揭示了恶性CTCL细胞通过T辅助2(T2)细胞免疫基因程序的共选择,并模拟肿瘤微环境以支持其生存,同时发现了与疾病进展相关的B细胞富集 研究仅限于皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL),未涵盖其他类型的淋巴瘤 揭示皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)中恶性TH2细胞与肿瘤微环境的关系,并寻找潜在的诊断标志物和治疗策略 皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)患者的皮肤样本 数字病理学 皮肤T细胞淋巴瘤 单细胞和空间转录组学分析 NA 转录组数据 三个独立患者队列
7294 2024-12-06
Molecular characterization and sub-retinal transplantation of hypoimmunogenic human retinal sheets in a minipig model of severe photoreceptor degeneration
2024-Dec-01, Development (Cambridge, England)
研究论文 研究使用低免疫原性的人类视网膜片在小型猪模型中进行亚视网膜移植,以治疗严重的光感受器退化 利用低免疫原性的诱导多能干细胞生成自发极化的视网膜片,并通过单细胞RNA测序分析其发育过程 移植的视网膜片在功能上仍处于不成熟阶段,且研究样本量较小 开发治疗视网膜退行性疾病的新方法 视网膜片及其在光感受器退化模型中的移植效果 数字病理学 视网膜退行性疾病 单细胞RNA测序 NA RNA 涉及一只移植的小型猪
7295 2024-12-06
A Roadmap for Selecting and Utilizing Optimal Features in scRNA Sequencing Data Analysis for Stem Cell Research: A Comprehensive Review
2024-Nov-30, International journal of stem cells IF:2.5Q3
综述 本文综述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术在干细胞研究中的应用,并讨论了选择和利用最佳特征的路线图 本文提供了对scRNA-seq分析工具的详细概述和分类,基于对2,733篇科学出版物的回顾 NA 为使用scRNA-seq研究干细胞的生物信息学家和生物学家提供实用建议 干细胞及其产生的细胞 生物信息学 NA 单细胞RNA测序(scRNA-seq) NA 基因表达数据 2,733篇科学出版物和1,400种分析工具
7296 2024-12-06
An integrative single-cell atlas for exploring the cellular and temporal specificity of genes related to neurological disorders during human brain development
2024-Oct, Experimental & molecular medicine
研究论文 本文通过整合多个单细胞RNA测序数据集,构建了一个全面的人类大脑发育单细胞图谱,揭示了与神经系统疾病相关的基因在不同发育阶段的表达模式 本文首次整合了多个单细胞RNA测序数据集,构建了一个全面的人类大脑发育单细胞图谱,揭示了与神经系统疾病相关的基因在不同发育阶段的表达模式 本文主要依赖于单细胞RNA测序数据,可能无法全面反映基因表达的复杂性 揭示与神经系统疾病相关的基因在人类大脑发育过程中的细胞和时间特异性 人类大脑发育过程中的单细胞RNA测序数据 数字病理学 神经系统疾病 单细胞RNA测序 NA 基因表达数据 393,060个单细胞
7297 2024-12-06
Characteristics of blood-brain barrier heterogeneity between brain regions revealed by profiling vascular and perivascular cells
2024-Oct, Nature neuroscience IF:21.2Q1
研究论文 研究通过单细胞和空间转录组学技术,比较了小鼠中脑室旁器官与皮质的血脑屏障特性,揭示了不同脑区血脑屏障异质性的分子和解剖学基础 首次通过单细胞和空间转录组学技术,系统比较了不同脑区血脑屏障的异质性,并揭示了内皮细胞与周围细胞的分子特异性及其相互作用模式 研究仅限于小鼠中脑室旁器官与皮质,未涵盖其他脑区 探究不同脑区血脑屏障异质性的分子和解剖学基础 小鼠中脑室旁器官与皮质的内皮细胞及周围细胞 NA NA 单细胞转录组学、空间转录组学、电子显微镜、水基组织清除法 NA 转录组数据 小鼠中脑室旁器官与皮质样本
7298 2024-12-06
Single-cell transcriptomic analysis reveals dynamic activation of cellular signaling pathways regulating beige adipogenesis
2024-Oct, Experimental & molecular medicine
研究论文 研究通过单细胞转录组分析揭示了调节米色脂肪生成的细胞信号通路的动态激活 首次通过单细胞RNA测序揭示了PDGFRA+细胞在米色脂肪生成过程中的分子异质性,并发现了DPP4+细胞在饮食诱导肥胖中的潜在作用 研究仅限于小鼠模型,且样本量较小 阐明脂肪干细胞在米色脂肪生成中的分子异质性及其在饮食诱导肥胖中的作用 PDGFRA+细胞及其在米色脂肪生成中的分子机制 数字病理学 NA 单细胞RNA测序 NA 转录组数据 小鼠的腹股沟白色脂肪组织(iWAT)样本
7299 2024-12-06
Single-cell RNA sequencing facilitates the elucidation of the complete biosynthesis of the antidepressant hyperforin in St. John's wort
2024-09-02, Molecular plant IF:17.1Q1
研究论文 本研究通过单细胞RNA测序揭示了贯叶连翘中抗抑郁药物金丝桃素的完整生物合成途径 首次通过单细胞RNA测序技术识别出“Hyper细胞”,并鉴定出四种跨膜法尼基转移酶(HpPT1-4),完成了金丝桃素生物合成途径的完整重建 NA 揭示贯叶连翘中金丝桃素的完整生物合成途径 贯叶连翘中的金丝桃素生物合成 生物信息学 NA 单细胞RNA测序 NA RNA序列 1.54 Gb的四倍体贯叶连翘基因组,组装成32条染色体
7300 2024-12-06
Learning Consistency and Specificity of Cells From Single-Cell Multi-Omic Data
2024-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1
研究论文 提出了一种基于自表示学习的多组学数据整合聚类算法sLMIC,用于整合单细胞表观基因组和转录组数据,提取细胞的一致性和特异性特征 提出了sLMIC算法,通过构建多层网络去除组学数据的异质性,并利用低秩和互斥约束分离细胞的自表示特征,明确表征组学数据的一致性和多样性 未提及 解决单细胞多组学数据整合分析中的异质性、复杂耦合和可解释性问题 单细胞表观基因组和转录组数据 生物信息学 NA 单细胞RNA测序(scRNA-seq)、单细胞DNA甲基化测序、单细胞ATAC测序(scATAC-seq) 自表示学习模型 多组学数据 13个来自不同生物体和组织的多组学单细胞数据集
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