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当前共找到 40610 篇文献，本页显示第 7901 - 7920 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7901 | 2026-02-16 |
Loss of biomechanical features reveals smooth muscle disruption and disease progression in prostate cancer
2026-Jan-20, Cancer cell international
IF:5.3Q1
DOI:10.1186/s12935-026-04169-7
PMID:41559633
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研究论文 | 本研究通过整合多组学数据，揭示了生物力学特征丧失与平滑肌破坏在前列腺癌进展中的作用，并开发了一个预后指数MRPX用于风险分层和治疗指导 | 首次系统性地将生物力学特征与前列腺癌进展联系起来，通过整合大量转录组和单细胞数据定义了生物力学亚型，并开发了具有临床实用性的预后指数MRPX | 研究主要基于回顾性队列数据，需要进一步的前瞻性验证；体外实验模型可能无法完全模拟体内复杂的肿瘤微环境 | 阐明生物力学特征在前列腺癌进展中的作用及其潜在机制 | 前列腺癌患者和细胞系 | 生物信息学 | 前列腺癌 | 转录组测序，单细胞RNA测序，RT-qPCR，机器学习，共培养模型 | 机器学习模型（具体类型未明确指定） | 转录组数据，单细胞RNA测序数据 | 1693名前列腺癌患者（来自10个公共队列）和19个前列腺癌样本的单细胞数据 | NA | 单细胞RNA-seq，bulk RNA-seq | NA | NA |
| 7902 | 2026-02-16 |
Current Overview of Multi-omics Analyses in Microscopic Polyangiitis and Granulomatosis with Polyangiitis
2026-Jan-15, Internal medicine (Tokyo, Japan)
DOI:10.2169/internalmedicine.5951-25
PMID:40866261
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综述 | 本文综述了多组学分析在显微镜下多血管炎和肉芽肿性多血管炎中的最新进展 | 整合了基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学数据，以全面理解AAV的复杂病理生理学，并强调了单细胞RNA测序和空间转录组学等新技术在揭示基因表达谱和细胞相互作用中的应用 | 作为一篇综述，未涉及原始研究数据，可能未涵盖所有最新研究，且依赖于现有文献的总结 | 旨在通过多组学分析开发基于AAV分子和遗传特征的个性化诊断和治疗策略 | 抗中性粒细胞胞浆抗体相关血管炎（AAV），特别是显微镜下多血管炎和肉芽肿性多血管炎 | 自然语言处理 | 自身免疫性疾病 | 多组学分析，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、单细胞RNA测序（scRNA-seq）、空间转录组学 | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 7903 | 2026-02-16 |
Multi-omics characterization of RNA modification enzymes identifies NAT10 as a functionally validated prognostic biomarker in hepatocellular carcinoma
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1764106
PMID:41685312
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研究论文 | 本研究通过整合多组学分析，揭示了RNA修饰酶在多种癌症中的失调模式，并建立了诊断和预后模型 | 首次全面描绘了RNA修饰酶在泛癌中的拷贝数变异相关失调景观，并利用机器学习识别出12个可靠的肿瘤诊断标志物，同时通过单细胞转录组分析揭示了其在肿瘤微环境中的异质性表达 | 研究主要基于关联分析，功能验证仅针对NAT10进行，其他RNA修饰酶的具体生物学机制仍需进一步实验探索 | 系统表征RNA修饰酶在癌症中的全局调控模式及其临床相关性 | 多种癌症类型中的RNA修饰酶 | 生物信息学 | 肝细胞癌 | 多组学分析、单细胞RNA测序、机器学习、LASSO回归、EdU实验、qRT-PCR、免疫组化 | LASSO回归模型 | 基因表达数据、拷贝数变异数据、临床数据、单细胞转录组数据 | 多个独立队列的癌症样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7904 | 2026-02-16 |
Prognostic gene screening and experimental validation in renal clear cell carcinoma based on spatial transcriptomics and single-cell sequencing
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1699883
PMID:41685311
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研究论文 | 本研究整合单细胞RNA测序和空间转录组学数据，筛选出七个预后基因并构建风险模型，用于肾透明细胞癌的风险分层和生存预测，并鉴定ATP1A1为潜在治疗靶点 | 首次结合单细胞RNA测序和空间转录组学数据识别肾透明细胞癌的预后基因，并构建了包含七个基因的风险模型和列线图，提高了生存预测的准确性 | 研究依赖于公共数据库（TCGA和ICGC）的回顾性数据，缺乏前瞻性临床验证，且功能分析主要基于生物信息学方法，实验验证有限 | 识别肾透明细胞癌的可靠预后生物标志物和治疗靶点，以改善患者分层和个性化治疗 | 肾透明细胞癌（ccRCC）患者 | 数字病理学 | 肾癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学（ST） | 风险模型，列线图（nomogram） | 基因表达数据，空间转录组数据 | TCGA和ICGC数据集中的肾透明细胞癌患者样本 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 7905 | 2026-02-16 |
Transcriptome and single-cell RNA sequencing analysis with 101 machine learning combinations and experimental verification reveals the mechanism of action of mannose metabolism in bladder cancer
2026, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2026.1710823
PMID:41685329
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研究论文 | 本研究通过转录组和单细胞RNA测序分析结合101种机器学习组合及实验验证，揭示了甘露糖代谢在膀胱癌中的作用机制 | 首次系统整合101种机器学习算法组合来识别膀胱癌中与甘露糖代谢相关的预后基因，并通过单细胞分析确认巨噬细胞为关键细胞类型 | 研究主要基于公共数据库数据，需要更多独立队列验证；单细胞分析样本量可能有限 | 探究甘露糖代谢对膀胱癌预后的影响机制 | 膀胱癌患者样本及相关基因 | 生物信息学 | 膀胱癌 | 转录组测序, 单细胞RNA测序, RT-qPCR, Western blotting, 免疫组化 | 机器学习算法组合, 回归分析 | 基因表达数据, 单细胞数据 | 未明确具体样本数量，使用公共数据库数据集 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 7906 | 2026-02-16 |
PSMA4 as a Druggable Target in Hidradenitis Suppurativa: Evidence From Mendelian Randomization and Single-Cell Transcriptomics
2026, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/4954996
PMID:41685341
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研究论文 | 本研究通过药物基因组范围的孟德尔随机化分析，结合单细胞转录组学，识别了化脓性汗腺炎（HS）的潜在治疗靶点PSMA4和MAST3 | 首次整合孟德尔随机化、共定位分析和单细胞RNA测序，揭示PSMA4在CD4 T细胞中的富集及其通过TNF通路促进炎症的作用，为HS提供了新的治疗靶点 | 研究主要基于遗传和转录组数据，缺乏实验验证靶点功能的具体机制，且样本来源和疾病异质性可能影响结果普适性 | 识别化脓性汗腺炎的新型治疗靶点 | 化脓性汗腺炎患者 | 自然语言处理 | 皮肤炎症性疾病 | 孟德尔随机化分析、单细胞RNA测序、共定位分析、细胞间通讯分析 | NA | 遗传数据、转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7907 | 2026-02-16 |
Spatial and single-cell transcriptomics reveal the reorganization of cerebellar microglia with aging
2025-Dec-23, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116624
PMID:41307999
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研究论文 | 本研究结合单细胞和空间转录组学技术，揭示了小脑小胶质细胞在衰老过程中的重组和适应性变化 | 首次通过单细胞核RNA测序、小胶质细胞批量RNA测序和MERFISH空间转录组学，系统揭示了小脑小胶质细胞在衰老中的早期显著变化及其与颗粒细胞的邻近关系，并识别出一种神经元相关的小胶质细胞特征 | 研究主要基于小鼠模型，人类小脑衰老的类似变化尚未验证；空间分析可能受限于MERFISH技术的分辨率和覆盖范围 | 探究小脑在衰老过程中的转录组变化，特别是小胶质细胞的重组和适应性 | 小鼠小脑组织，重点关注小胶质细胞和颗粒细胞 | 数字病理学 | 老年疾病 | 单细胞核RNA测序，批量RNA测序，MERFISH空间转录组学 | NA | 转录组数据，空间转录组数据 | 涉及十五个小鼠脑区域，具体样本数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录组学 | NA | NA |
| 7908 | 2026-02-16 |
Multi-omics integration and machine learning define robust molecular subtypes and prognostic signatures in hepatocellular carcinoma
2025-Dec-21, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-07574-0
PMID:41423668
|
研究论文 | 本研究通过整合多组学数据和机器学习方法，定义了肝细胞癌的稳健分子亚型并构建了预后特征模型 | 结合十种聚类算法进行整合多组学聚类识别分子亚型，并应用十种机器学习算法构建共识预后特征，同时纳入单细胞RNA测序和空间转录组学数据解析关键基因的细胞起源和空间表达模式 | 需要前瞻性临床验证来确认模型的预测性能 | 精炼肝细胞癌的分子分型并改善预后预测 | 肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 多组学整合、单细胞RNA测序、空间转录组学 | 机器学习算法（未指定具体模型） | 多组学数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 7909 | 2026-02-16 |
Orthologous genes of the red flour beetle Tribolium castaneum and the vinegar fly Drosophila melanogaster
2025-Dec-12, BMC genomic data
IF:1.9Q3
DOI:10.1186/s12863-025-01397-0
PMID:41388371
|
研究论文 | 本文生成了果蝇和赤拟谷盗之间的直系同源基因列表，为比较基因组学研究提供资源 | 利用OrthoFinder平台和eggNOG数据库，结合手动系统发育树分析，生成了超过9,000个直系同源基因的全面列表 | NA | 为果蝇和赤拟谷盗之间的比较基因组和基因功能研究提供直系同源基因的严谨分配和汇编 | 果蝇和赤拟谷盗的参考蛋白质组 | 比较基因组学 | NA | 系统发育直系同源性推断 | NA | 蛋白质组数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7910 | 2026-02-16 |
Comprehensive analysis of scRNA-seq and bulk RNA-seq reveals the non-cardiomyocytes heterogeneity and novel cell populations in dilated cardiomyopathy
2025-Jan-06, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-024-05983-1
PMID:39762897
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研究论文 | 本研究通过整合分析扩张型心肌病（DCM）和正常心脏组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）与批量RNA测序（bulk RNA-seq）数据，揭示了DCM中非心肌细胞的异质性，并识别了参与疾病过程的新型细胞亚群 | 首次构建了DCM的单细胞转录图谱，并利用多种机器学习算法（xCell, EPIC, MCP counter, CIBERSORT）高精度地识别了DCM相关细胞类型，发现了具有不同功能的成纤维细胞和巨噬细胞新亚群（如增殖性F3细胞、肌成纤维细胞F6细胞、M2-like1和M2-like2巨噬细胞），并揭示了GAS6-MERTK轴在细胞间通讯中的潜在作用 | 样本量相对较小（7个DCM样本和3个正常样本），研究结果需要在更大规模的队列中进行验证 | 揭示扩张型心肌病（DCM）中非心肌细胞的异质性及其在疾病发生中的作用，探索潜在的免疫治疗靶点 | 人类心脏组织（来自DCM患者和正常供体） | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），批量RNA测序（bulk RNA-seq） | 机器学习算法（包括xCell, EPIC, MCP counter, CIBERSORT） | 基因表达数据（转录组） | 总计70,958个单细胞数据点，来源于7个DCM样本和3个正常心脏组织样本 | NA | 单细胞RNA-seq，批量RNA-seq | NA | NA |
| 7911 | 2026-02-16 |
Integrating traditional omics and AI-driven approaches for discovery and validation of novel MicroRNA biomarkers and therapeutic targets in thyroid cancer
2025, Frontiers in pharmacology
IF:4.4Q1
DOI:10.3389/fphar.2025.1727032
PMID:41684520
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研究论文 | 本研究整合传统组学技术与人工智能方法，结合单细胞验证，以发现和验证甲状腺癌中新型microRNA生物标志物和治疗靶点 | 将批量转录组学的荟萃分析与机器学习特征选择、单细胞空间图谱相结合，增强了生物标志物的发现和验证能力 | 未明确说明样本来源的多样性或潜在偏差，且单细胞数据仅来自23个样本，可能限制普遍性 | 发现和验证甲状腺癌中可靠的生物标志物和治疗靶点 | 甲状腺癌样本、TPC-1和BHT101细胞系、以及小鼠异种移植模型 | 机器学习 | 甲状腺癌 | RNA-seq, 单细胞RNA-seq, CRISPRi, 功能实验 | 机器学习特征选择 | 转录组数据, 单细胞数据 | 3个批量RNA-seq数据集和23个甲状腺癌样本的196,145个单细胞 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 7912 | 2026-02-15 |
Metabolic-immune interactions in gastric cancer T cells: A single-cell atlas for prognostic biomarker identification
2026-Jun, Quantitative biology (Beijing, China)
DOI:10.1002/qub2.70027
PMID:41675596
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞和批量测序数据，系统表征了胃癌肿瘤微环境中的代谢异质性，并识别出与T细胞分化相关的预后生物标志物 | 首次在单细胞水平系统描绘胃癌代谢-免疫相互作用图谱，并构建了一个基于6个T细胞分化特征的新型风险评分模型，该模型在预测预后方面优于传统临床病理因素 | 研究主要基于公共数据集进行回顾性分析，需要在更大规模的前瞻性队列中进行验证 | 揭示胃癌肿瘤微环境中代谢与免疫的相互作用，并开发用于预后分层和免疫治疗靶点识别的生物标志物 | 胃癌组织、恶性上皮细胞、T细胞 | 数字病理学 | 胃癌 | 单细胞RNA测序、批量RNA测序、微阵列、免疫组织化学 | 机器学习模型 | 单细胞转录组数据、批量转录组数据、微阵列数据、临床生存数据 | 23例胃癌组织的35,633个细胞（单细胞数据），以及来自UCSC Xena的批量RNA-seq数据和两个独立微阵列队列（GSE26899, GSE62254） | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 7913 | 2026-02-15 |
Mechanistic insights into nitric oxide signaling in shaping root architecture under challenging environments
2026-Mar, Plant science : an international journal of experimental plant biology
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.plantsci.2025.112903
PMID:41317792
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综述 | 本文综述了一氧化氮（NO）在逆境条件下调控植物根系构型（RSA）的多重作用机制 | 整合了NO与ROS及植物激素信号网络的互作，并强调了单细胞转录组学、氧化还原敏感生物传感器和高分辨率活细胞成像等新兴技术在解析NO-ROS互作中的潜力 | NO介导的RSA调控的生化与分子机制仍复杂且部分未知，存在关键知识缺口 | 理解作物如何适应环境胁迫，特别是通过根系构型可塑性来增强胁迫抗性 | 植物根系，特别是根系构型（RSA）及其在胁迫下的发育 | 植物生物学 | NA | 单细胞转录组学、氧化还原敏感生物传感器、高分辨率活细胞成像 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7914 | 2026-02-15 |
Probing cellular landscapes in plants via single-cell transcriptomics
2026-Mar, Plant science : an international journal of experimental plant biology
IF:4.2Q1
DOI:10.1016/j.plantsci.2025.112964
PMID:41455555
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综述 | 本文全面综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）在植物研究中的应用，包括其在解析细胞异质性、发育轨迹、应激响应以及整合空间转录组学和多组学方法方面的进展 | 整合了跨植物物种和组织类型的见解，提供了关于植物发育和适应的交叉视角，并批判性地评估了关键技术挑战及潜在解决方案 | 植物系统中scRNA-seq与功能基因组学及空间技术的整合仍然有限，在理解基因调控、应激响应和细胞命运决定方面存在关键空白 | 综述单细胞转录组学如何推进植物组织发育和应激响应的高分辨率解析，从而促进基因发现和性状改良 | 多种植物组织 | 自然语言处理 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），空间转录组学，多组学方法（如整合染色质可及性或蛋白质表达数据），CRISPR/Cas9介导的基因组编辑 | NA | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq，空间转录omics | NA | NA |
| 7915 | 2026-02-15 |
Integrating CAR-T therapy with PD-1/PD-L1 blockade: Mechanisms, synergy, and optimized strategies in NSCLC
2026-Feb-20, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2025.114607
PMID:41675056
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综述 | 本文综述了CAR-T疗法与PD-1/PD-L1阻断在非小细胞肺癌（NSCLC）中的整合机制、协同效应及优化策略 | 提出了将CAR-T疗法与PD-1/PD-L1阻断相结合以克服NSCLC免疫治疗耐药性的新策略，并讨论了多靶点CAR构建、针对肿瘤微环境的工程策略以及计算建模和机器学习在优化个性化应用中的作用 | 本文为综述性文章，未涉及原始实验数据，主要基于现有文献进行总结和讨论，因此缺乏对新策略临床效果的实证评估 | 探讨如何整合CAR-T疗法与PD-1/PD-L1阻断以克服NSCLC免疫治疗中的耐药性并改善治疗效果 | 非小细胞肺癌（NSCLC）及其肿瘤微环境（TME） | 自然语言处理 | 肺癌 | 单细胞RNA-seq | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7916 | 2026-02-15 |
Epithelial HO-1 regulates iron availability and promotes colonic tumorigenesis in a context-dependent manner
2026-Feb-09, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.181032
PMID:41410530
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研究论文 | 本研究探讨了结肠上皮细胞中血红素加氧酶-1（HO-1）在结肠炎相关肿瘤发生中的双重作用，揭示其在急性毒性保护与慢性炎症促进肿瘤中的机制 | 首次系统性地揭示了HO-1在结肠上皮细胞中通过调节铁可用性，在慢性炎症背景下促进肿瘤发生的具体机制，并利用单细胞RNA测序技术解析了其调控的细胞程序转变 | 研究主要基于小鼠模型和类器官实验，人类样本验证相对有限，且HO-1作用的组织特异性及在其他肿瘤类型中的普适性仍需进一步探索 | 阐明结肠上皮HO-1在结肠炎相关肿瘤发生中的功能及其调控机制 | 小鼠结肠上皮细胞、人类结肠上皮类器官、结肠肿瘤组织 | 肿瘤生物学 | 结肠癌 | 单细胞RNA测序、类器官培养、铁含量检测、脂质过氧化分析 | NA | 基因表达数据、组织病理学图像、生化检测数据 | 小鼠模型及类器官样本，具体数量未在摘要中明确 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 7917 | 2026-02-15 |
Insights into KIF11 pathogenesis in microcephaly-lymphedema-chorioretinopathy syndrome from a lymphatic perspective
2026-Feb-09, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.177656
PMID:41427784
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研究论文 | 本研究从淋巴系统角度探讨KIF11基因在微头畸形-淋巴水肿-脉络膜视网膜病变综合征中的致病机制 | 首次揭示KIF11与淋巴管生成关键驱动因子PROX1和VEGFR3之间的直接联系，并利用患者来源细胞和斑马鱼单细胞RNA测序验证其表达模式 | 研究样本量有限，仅基于少数患者和细胞模型，且部分发现（如肠道淋巴管扩张）仅在一名患者中观察到 | 探究KIF11基因变异如何导致淋巴系统功能障碍和淋巴水肿 | 患者来源的淋巴母细胞、人类和小鼠发育组织、斑马鱼内皮前体细胞、人类淋巴管内皮细胞 | 分子生物学与遗传学 | 微头畸形-淋巴水肿-脉络膜视网膜病变综合征 | 单细胞RNA测序、淋巴闪烁扫描术、免疫印迹、细胞迁移和球体萌发实验 | NA | 基因表达数据、蛋白质水平数据、影像数据 | 患者来源细胞（具体数量未明确）、斑马鱼单细胞数据、人类和小鼠发育组织 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 7918 | 2026-02-15 |
TGFβ signaling promotes cell cycle progression and resistance to the CDK4/6 inhibitor palbociclib through SOX4 transcriptional modulation in breast cancer cells
2026-Feb-04, Cell death & disease
IF:8.1Q1
DOI:10.1038/s41419-026-08435-4
PMID:41639049
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研究论文 | 本研究揭示了TGFβ信号通过SOX4转录调控促进乳腺癌细胞周期进程和CDK4/6抑制剂帕博西尼耐药的新机制 | 首次发现TGFβ通过诱导SMAD3与SOX4的相互作用，激活细胞周期和DNA损伤应答通路，从而促进乳腺癌细胞对CDK4/6抑制剂的耐药性 | 研究主要基于细胞系模型和3D培养系统，体内验证和临床相关性需要进一步研究 | 解析TGFβ信号在乳腺癌进展中的时空调控机制及其对靶向治疗耐药的影响 | 人乳腺上皮细胞系（MCF-10A及其HRAS转化型）和原发性乳腺癌肿瘤样本 | 癌症生物学 | 乳腺癌 | 染色质可及性分析、转录组分析、单细胞RNA测序 | 3D细胞培养模型 | 基因组、转录组、单细胞转录组数据 | 等基因细胞系模型（MCF-10A及其HRAS转化型）和原发性乳腺癌肿瘤样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 7919 | 2026-02-15 |
Multimodal foundation transformer models for multiscale genomics
2026-Feb, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02918-6
PMID:41326819
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综述 | 本文探讨了基于Transformer的模型在整合和分析多尺度基因组学数据（包括基因组序列、单细胞转录组学和空间数据）中的最新进展和应用 | 提出了将Transformer模型分为三个层级的分类框架，并展望了利用交叉注意力机制整合异质模态的模块化‘超级Transformer’架构设计 | 讨论了模型在标记化、可解释性和可扩展性方面面临的挑战 | 为在多尺度、多模态基因组学中利用Transformer模型提供资源和技术路线图 | 多尺度生物数据，包括基因组序列、单细胞转录组学和空间数据 | 机器学习 | NA | NA | Transformer, 大型语言模型 | 基因组序列, 单细胞转录组数据, 空间数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 7920 | 2026-02-15 |
SpaceBar enables single-cell-resolution clone tracing with imaging-based spatial transcriptomics
2026-Feb, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-025-02968-w
PMID:41413345
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研究论文 | SpaceBar是一种方法，能够在标准成像空间转录组学流程中同时实现克隆追踪和空间基因表达分析 | 开发了SpaceBar方法，通过96个合成条形码序列组合标记细胞，解决了成像空间转录组学与随机条形码克隆追踪方法不兼容的问题 | NA | 实现在复杂组织环境中同时检测克隆和空间驱动因素 | 细胞 | 空间转录组学 | NA | 成像空间转录组学 | NA | 空间基因表达数据 | NA | NA | 成像空间转录组学 | NA | NA |