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 40164 篇文献，本页显示第 7321 - 7340 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7321 | 2026-02-15 |
Single-cell RNA-sequencing of peripheral blood mononuclear cells reveals the transcriptome profile of Microtus fortis immune cells during the early phase of infection with Schistosoma japonicum
2025, Frontiers in cellular and infection microbiology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcimb.2025.1739541
PMID:41675929
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序技术，分析了东方田鼠和昆明小鼠在感染日本血吸虫早期外周血单个核细胞的转录组变化，揭示了东方田鼠作为非许可宿主的免疫反应机制 | 首次在单细胞水平上比较了东方田鼠（自然非许可宿主）和昆明小鼠（易感宿主）在感染日本血吸虫早期外周血免疫细胞的转录组差异，揭示了Cxcl9在单核细胞中的特异性上调以及Th2细胞和抗体分泌细胞的独特激活模式 | 研究仅关注了感染后10天的时间点，未能提供免疫反应的动态变化过程；样本量相对较小，可能影响统计效力；且仅分析了外周血单个核细胞，未涉及其他组织或细胞类型 | 探究东方田鼠对日本血吸虫感染的天然抵抗力的分子机制 | 东方田鼠（Microtus fortis）和昆明小鼠的外周血单个核细胞（PBMCs） | 单细胞转录组学 | 血吸虫病 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 未感染动物（对照组）和感染后10天的动物样本，具体数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7322 | 2026-02-15 |
Applications of AI to single-cell and spatial transcriptomics: current state-of-the-art and challenges
2025, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2025.1715821
PMID:41676376
|
综述 | 本文综述了人工智能在单细胞和空间转录组学数据分析中的应用现状、主流算法及其面临的挑战 | 系统梳理了AI在10个单细胞/空间转录组核心分析任务中的应用，并评估了不同算法在实际研究中的适用性 | 未提供具体的实验验证数据，主要基于文献综述和方法学比较 | 评估人工智能技术在单细胞和空间转录组学数据分析中的应用效果与发展趋势 | 单细胞转录组学与空间转录组学数据分析方法 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | 深度学习算法 | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 7323 | 2026-02-15 |
Single-cell gene regulatory network analysis for mixed cell populations
2024-Dec, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.64
PMID:41674874
|
研究论文 | 本文提出了一种名为VMPLN的算法，用于从混合细胞群体的单细胞RNA测序数据中联合推断不同细胞类型的基因调控网络 | 开发了VMPLN算法，通过变分推理方法联合估计混合细胞群体中不同细胞类型的基因调控网络，避免了传统两步法（先聚类再推断）中聚类不确定性导致的网络估计不准确问题 | 未明确说明算法在计算效率或大规模数据集上的可扩展性限制 | 从单细胞RNA测序数据中准确推断混合细胞群体的基因调控网络 | 单细胞RNA测序数据中的混合细胞群体 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 混合泊松对数正态模型（MPLN），变分推理 | 单细胞RNA测序计数数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7324 | 2026-02-15 |
Novel insights into immunopathogenesis and crucial biomarkers between primary open-angle glaucoma and systemic lupus erythematosus
2024-Dec, iMetaOmics
DOI:10.1002/imo2.27
PMID:41676113
|
研究论文 | 本研究通过整合分析基因表达数据，揭示了系统性红斑狼疮与原发性开角型青光眼之间的免疫病理机制关联，并识别了关键生物标志物和潜在治疗药物 | 首次通过多组学方法（包括差异表达分析、加权基因共表达网络分析、机器学习、免疫浸润分析和单细胞转录组分析）系统性探索SLE与POAG的共同生物标志物和免疫病理机制，并利用分子对接预测潜在治疗药物 | 研究主要基于公共数据库的基因表达数据，实验验证仅在人小梁网干细胞中进行RT-qPCR，缺乏临床样本或动物模型的进一步验证 | 识别系统性红斑狼疮和原发性开角型青光眼的共同生物标志物及潜在治疗药物，阐明两者关联的免疫病理机制 | 基因表达数据（来自GEO数据库的GSE27276、GSE50772和GSE148371数据集）和人小梁网干细胞 | 生物信息学 | 系统性红斑狼疮和原发性开角型青光眼 | 差异表达分析、加权基因共表达网络分析、基因富集分析、机器学习、miRNA和转录因子分析、免疫浸润分析、单细胞转录组分析、分子对接、RT-qPCR | 机器学习（具体模型未指定） | 基因表达数据 | 基于三个GEO数据集（GSE27276、GSE50772、GSE148371），具体样本数量未明确 | NA | 单细胞转录组分析 | NA | NA |
| 7325 | 2026-02-15 |
TCfinder: Robust tumor cell discrimination in scRNA-seq based on gene pathway activity
2024-Sep, iMetaOmics
DOI:10.1002/imo2.22
PMID:41675543
|
研究论文 | 本文介绍了一种基于基因通路活性和深度神经网络的肿瘤细胞识别工具TCfinder，用于单细胞RNA测序数据中的肿瘤细胞鉴别 | TCfinder通过整合通路活性和深度神经网络，在不同scRNA-seq平台上展现出稳健的识别效率，优于现有工具且能在稀疏数据下工作 | NA | 开发一种稳健的肿瘤细胞识别工具，以提高单细胞RNA测序数据中肿瘤细胞的鉴别准确性 | 单细胞RNA测序数据中的肿瘤细胞 | 自然语言处理 | 肿瘤 | scRNA-seq | 深度神经网络（DNN） | 单细胞RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7326 | 2026-02-15 |
PURE-seq identifies Egr1 as a Potential Master Regulator in Murine Aging by Sequencing Long-Term Hematopoietic Stem Cells
2024-Aug-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.12.607664
PMID:39185152
|
研究论文 | 本文开发了PURE-seq技术，用于高效富集和测序稀有细胞，并应用于小鼠长期造血干细胞的研究，识别了Egr1作为衰老背景下造血功能的潜在主调控因子 | 开发了PURE-seq技术，能够直接从FACS加载细胞到PIP-seq反应中，最小化处理步骤并减少细胞损失，实现了对稀有细胞（如1/1,000,000稀有度）的可扩展测序 | NA | 研究小鼠长期造血干细胞在造血衰老背景下的转录组，并识别潜在的主调控因子 | 小鼠长期造血干细胞 | 单细胞转录组学 | 衰老相关疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | PURE-seq | PIP-seq for Rare-cell Enrichment and Sequencing，允许从FACS直接加载细胞到PIP-seq反应中 |
| 7327 | 2026-02-15 |
deMULTIplex2: robust sample demultiplexing for scRNA-seq
2024-01-30, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-024-03177-y
PMID:38291503
|
研究论文 | 本文介绍了deMULTIplex2算法，一种用于单细胞RNA测序中样本解复用的稳健工具 | deMULTIplex2基于条形码交叉污染的机制模型，采用广义线性模型和期望最大化算法，概率性地确定每个细胞的样本身份，在大型或嘈杂数据集上表现优异 | NA | 开发一种在单细胞RNA测序中处理样本解复用的算法，以应对条形码交叉污染问题 | 单细胞RNA测序数据中的样本解复用过程 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 广义线性模型，期望最大化算法 | 测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7328 | 2026-02-15 |
Tuning hyperparameters of doublet-detection methods for single-cell RNA sequencing data
2023-Sep, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0324
PMID:41675246
|
研究论文 | 本研究探索了单细胞RNA测序数据中双联体检测方法scDblFinder的最优超参数设置 | 采用全因子设计、响应面模型和16个真实scRNA-seq数据集来优化双联体检测方法的超参数，提升了检测性能 | 研究仅针对scDblFinder方法，且基于有限的数据集，可能不适用于所有生物条件 | 优化单细胞RNA测序数据分析中双联体检测方法的超参数设置 | 单细胞RNA测序数据中的双联体检测方法scDblFinder | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 响应面模型 | 单细胞RNA测序数据 | 16个真实scRNA-seq数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7329 | 2026-02-15 |
A cell marker-based clustering strategy (cmCluster) for precise cell type identification of scRNA-seq data
2023-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.15302/J-QB-022-0311
PMID:41675663
|
研究论文 | 本文提出了一种基于细胞标记的聚类策略（cmCluster），用于单细胞RNA测序数据的精确细胞类型识别 | cmCluster结合遗传算法和网格搜索优化Louvain聚类方法，平衡聚类准确性和生物学解释，即使在细胞类型信息不完整或多数据源情况下也能有效识别细胞群体 | 未明确说明策略在大型数据集上的计算效率或与其他先进方法的全面比较 | 开发一种精确且高效的单细胞转录组数据分析策略，以改善细胞聚类和注释的准确性 | 单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | Louvain聚类方法、遗传算法 | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7330 | 2026-02-14 |
scRDiT: Generating Single-cell RNA-seq Data by Diffusion Transformers and Accelerating Sampling
2026-Mar, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00688-5
PMID:39982678
|
研究论文 | 本文提出了一种名为scRDiT的生成方法，通过扩散变换器生成单细胞RNA测序数据，并加速采样过程 | 结合去噪扩散概率模型和扩散变换器，首次将扩散变换器应用于单细胞RNA测序数据生成，并引入去噪扩散隐式模型以加速采样 | 仅基于两个不同的scRNA-seq数据集进行实验，未在更广泛的数据集上验证模型的泛化能力 | 开发一种生成虚拟单细胞RNA测序数据的方法，以捕获数据特征并生成具有类似统计属性的数据集 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 扩散变换器, 去噪扩散概率模型, 去噪扩散隐式模型 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7331 | 2026-02-14 |
Spatial transcriptomics in bone research: navigating hype and hurdles
2026-Mar, Pathology
IF:3.6Q1
DOI:10.1016/j.pathol.2025.10.003
PMID:41475999
|
综述 | 本文回顾了空间转录组学在骨骼研究中的应用，探讨了其优势、局限性及未来方向 | 系统总结了空间转录组学在骨骼研究中的独特挑战，如骨组织脱钙处理，并提出了未来应用潜力 | 空间转录组学平台存在固有局限性，工作流程瓶颈和分析复杂性限制了其广泛应用 | 评估空间转录组学技术在骨骼研究中的适用性，并探讨如何克服相关技术障碍 | 骨骼组织样本，包括不同肌肉骨骼组织和动物模型 | 数字病理学 | 骨骼疾病 | 空间转录组学 | NA | 空间基因表达数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 7332 | 2026-02-14 |
Spatial and single-cell multi-omics reveal pro-angiogenic THY1⁺ fibroblast subtypes predicting prognosis in prostate cancer
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102664
PMID:41529384
|
研究论文 | 本研究通过空间和单细胞多组学分析，揭示了前列腺癌中促血管生成的THY1⁺成纤维细胞亚型及其与预后的关联 | 首次识别并验证了前列腺癌中一个独特的促血管生成THY1⁺癌症相关成纤维细胞亚型，并揭示了其通过CXCL6/CXCR2轴和THY1介导的VEGFA表达驱动肿瘤进展的机制 | 研究样本量相对有限（前瞻性队列n=84），且主要基于公共和单中心数据，需要更大规模的多中心验证 | 识别和验证与侵袭性前列腺癌相关的特定THY1⁺癌症相关成纤维细胞亚型 | 前列腺癌患者组织、癌症相关成纤维细胞、THY1⁺/THY1⁻成纤维细胞亚群、内皮细胞 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序、空间转录组学、qPCR、多重免疫组化、ELISA、抗体阵列、管形成实验 | LASSO Cox回归 | 多组学数据（转录组、蛋白质组）、图像数据、临床数据 | 公共队列（TCGA-PRAD, GEO）和前瞻性队列（FUSCC, n=84） | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 7333 | 2026-02-14 |
Tumor-stroma contributes to immunotherapeutic resistance in non-small cell lung cancer via SEMA3C-mediated immunosuppressive tumor microenvironment
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102679
PMID:41558146
|
研究论文 | 本研究揭示了肿瘤-间质比例（TSP）作为非小细胞肺癌（NSCLC）免疫检查点阻断（ICB）耐药性的独立预后生物标志物，并鉴定出SEMA3C是介导免疫抑制性肿瘤微环境的关键分子 | 首次将TSP与NSCLC的ICB耐药性联系起来，并鉴定出SEMA3C作为TSP轴中的关键介质，通过调节癌症相关成纤维细胞（CAFs）功能促进免疫抑制性肿瘤微环境 | 研究主要基于TCGA队列和体外/体内实验，需要在更大的独立临床队列中进行验证，并且SEMA3C的具体下游信号通路尚未完全阐明 | 探究肿瘤-间质比例（TSP）在非小细胞肺癌（NSCLC）免疫治疗耐药性中的作用机制 | 非小细胞肺癌（NSCLC）患者样本、癌症相关成纤维细胞（CAFs）、肿瘤细胞、CD8⁺ T细胞 | 数字病理学 | 肺癌 | H&E染色、转录组分析、单细胞RNA测序（scRNA-seq）、功能验证实验 | NA | 图像数据、转录组数据、单细胞测序数据 | TCGA-NSCLC队列患者（具体数量未在摘要中明确说明） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 7334 | 2026-02-14 |
Integrated multi-omics analysis of prognostic model and immune microenvironment in intrahepatic cholangiocarcinoma
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102675
PMID:41558145
|
研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA-seq和空间转录组学数据，构建了肝内胆管癌的五基因预后模型，并揭示了MT1X在肿瘤进展和免疫抑制微环境中的作用 | 首次结合单细胞与空间转录组学分析肝内胆管癌，识别了上皮-成纤维细胞亚群互作，并通过机器学习构建了五基因预后特征，同时通过功能实验验证了MT1X的促癌作用 | 研究可能受限于样本量或特定队列的异质性，且功能实验主要在体外进行，需要进一步体内验证 | 阐明肝内胆管癌的免疫景观并指导精准免疫治疗 | 肝内胆管癌（iCCA） | 数字病理学 | 肝内胆管癌 | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学, 批量RNA-seq | 机器学习 | RNA-seq数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 7335 | 2026-02-14 |
POSTN⁺ cancer-associated fibroblast-CCL3⁺ macrophage crosstalk defines the immune-excluded tumor microenvironment in clear cell renal cell carcinoma
2026-Mar, Translational oncology
IF:4.5Q1
DOI:10.1016/j.tranon.2026.102682
PMID:41579565
|
研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序、空间转录组学和批量转录组数据，揭示了透明细胞肾细胞癌中POSTN⁺癌症相关成纤维细胞与CCL3⁺巨噬细胞之间的相互作用，定义了驱动免疫排斥和免疫治疗抵抗的基质-免疫信号轴 | 首次在透明细胞肾细胞癌中识别出POSTN⁺癌症相关成纤维细胞与CCL3⁺巨噬细胞的空间共定位，并揭示其通过TGF-β、SPP1和IL-6信号通路形成纤维化屏障，导致免疫排斥和免疫治疗抵抗 | 研究主要基于转录组数据，缺乏功能实验验证；样本来源和数量可能限制结论的普适性；未涉及其他潜在免疫细胞亚型的影响 | 探究透明细胞肾细胞癌中免疫排斥肿瘤微环境的基质-免疫相互作用机制 | 透明细胞肾细胞癌患者的肿瘤微环境，特别是成纤维细胞亚型和巨噬细胞 | 数字病理学 | 肾细胞癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, 批量转录组学 | 聚类分析, 轨迹分析, 转录因子调控网络分析, 基因网络分析, CellChat, NicheNet, SpaGene | 单细胞RNA测序数据, 空间转录组数据, 批量转录组数据 | 八个单细胞RNA测序数据集, 两个空间转录组数据集, TCGA-KIRC队列和ICB治疗队列 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 7336 | 2026-02-14 |
Circulating CD34+ Fibroblast Progenitors Engaged in Heart Fibrosis of Allograft
2026-Feb-13, Circulation research
IF:16.5Q1
DOI:10.1161/CIRCRESAHA.125.326558
PMID:41532318
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和遗传细胞谱系追踪技术，揭示了循环CD34+细胞作为心脏移植后纤维化中成纤维细胞前体的新来源 | 首次发现循环CD34+细胞可作为成纤维细胞前体参与心脏移植后纤维化，并揭示了CXCL12-ACKR3和MIF-ACKR3相互作用以及TGFβ/GFPT2/SMAD2/4轴的分化机制 | 研究主要基于小鼠模型和人类样本的体外实验，临床转化潜力需进一步验证 | 探索心脏移植后纤维化中成纤维细胞的来源及其机制 | 人类心脏移植样本、小鼠移植模型（包括C57BL/6J、Cd34-CreERT2等品系）以及从血液中培养的人类前体细胞 | 单细胞组学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序、Western印迹、定量PCR、免疫组化、三维重建全组织染色 | NA | RNA测序数据、图像数据 | 人类心脏移植样本和小鼠模型（具体数量未明确） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 7337 | 2026-02-14 |
Macrophage SBK2 suppresses inflammation and atherosclerosis by NLRP3 phosphorylation
2026-Feb-13, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehag047
PMID:41684124
|
研究论文 | 本研究探讨了巨噬细胞SH3结构域结合激酶2（SBK2）在动脉粥样硬化发病机制中的功能意义和治疗潜力，发现其通过磷酸化NLRP3并促进其自噬降解来抑制炎症和动脉粥样硬化 | 首次发现SBK2是唯一已知能够介导NLRP3选择性清除的蛋白激酶，并鉴定出小分子化合物rebaudioside N（RN）作为有效的SBK2激动剂，为靶向SBK2-NLRP3轴提供了精确的治疗策略 | 研究主要基于小鼠模型和体外实验，其在人类患者中的直接疗效和长期安全性仍需进一步临床验证 | 阐明巨噬细胞SBK2在动脉粥样硬化中的功能机制并探索其作为治疗靶点的潜力 | 小鼠动脉粥样硬化模型、人类动脉粥样硬化病变组织、巨噬细胞 | NA | 心血管疾病 | 单细胞测序、免疫共沉淀、体外激酶活性测定、质谱分析、高通量小分子化合物筛选 | NA | 测序数据、蛋白质数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7338 | 2026-02-14 |
Spatial transcriptomics reveals a key role of fibroblast-like vascular smooth muscle cells in human atherosclerotic cell crosstalk and stability
2026-Feb-13, European heart journal
IF:37.6Q1
DOI:10.1093/eurheartj/ehaf1091
PMID:41685669
|
研究论文 | 本研究利用空间转录组学和单细胞转录组学技术，揭示了人类动脉粥样硬化斑块中成纤维细胞样血管平滑肌细胞在细胞间通讯和斑块稳定性中的关键作用 | 首次提供了人类斑块微环境中细胞通讯的全面空间转录组学图谱，并识别出成纤维细胞样VSMC作为斑块内信号传导和稳定性的关键调节者 | 研究主要基于人类颈动脉斑块样本，可能无法完全代表其他血管区域的斑块特性 | 探索动脉粥样硬化斑块中细胞表型、空间分布及相互作用，以识别预防动脉粥样硬化事件的新靶点 | 人类颈动脉斑块样本、Apoe-/-小鼠模型及体外细胞培养 | 空间转录组学 | 心血管疾病 | 空间转录组学、单细胞转录组学、bulk RNA-seq、基因组关联研究分析、药物重定位分析 | NA | 转录组数据、组织学图像 | 13个颈动脉斑块（空间转录组学）、51,981个细胞（单细胞转录组学）、78个斑块bulk RNA-seq样本 | 10x Genomics | 空间转录组学, 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | Visium, 10x Chromium | Visium空间转录组学平台用于斑块空间分析，10x Chromium用于单细胞转录组学 |
| 7339 | 2026-02-14 |
Advancing insect research through cell line transcriptomics
2026-Feb-13, In vitro cellular & developmental biology. Animal
DOI:10.1007/s11626-026-01155-1
PMID:41686292
|
综述 | 本文综述了昆虫细胞系在转录组学研究中的重要性及其在揭示昆虫生理、免疫和环境适应机制方面的作用 | 系统总结了昆虫细胞系作为可控模型在转录组学中的应用，并整理了关键发现表格，突出了其在功能基因组学中的适应性和作为模型系统的价值 | NA | 强调昆虫细胞系在转录组学研究中的重要性，并展示其在农业、害虫控制和生物技术等领域的应用潜力 | 昆虫细胞系，特别是来源于中肠、脂肪体、神经系统和生殖器官等组织的细胞系 | 转录组学 | NA | 高通量测序，单细胞RNA测序 (scRNA-seq) | NA | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7340 | 2026-02-14 |
scMSDA: A Novel Multi-View Fusion Framework for Single-Cell RNA-seq Data Clustering with Semantic and Distribution Alignment
2026-Feb-13, Interdisciplinary sciences, computational life sciences
DOI:10.1007/s12539-025-00801-8
PMID:41686408
|
研究论文 | 提出了一种名为scMSDA的新型多视图融合框架，用于单细胞RNA测序数据的聚类分析 | 提出了距离引导的自适应负样本对比学习策略，通过邻域感知权重矩阵动态调整负样本对的贡献，并采用基于最优传输的跨视图对齐来最小化语义相关实例与目标簇之间的传输成本 | 未在摘要中明确说明 | 解决单细胞RNA测序数据在下游分析中面临的高维性、稀疏性和技术噪声等挑战，提高聚类性能 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 多视图融合框架 | 基因表达数据 | 17个公开数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |