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当前共找到 43167 篇文献，本页显示第 61 - 80 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 61 | 2026-09-10 |
Pancancer Fine-Mapping of Mutational Intolerance Identifies CHEK1 as an Immunosuppressive Driver in Lung Adenocarcinoma
2026-May, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202521265
PMID:41722056
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研究论文 | 开发了计算框架miDriver，通过泛癌-正常突变对比识别出1,020个突变不耐受基因，并揭示CHEK1作为肺腺癌免疫抑制驱动因子的作用机制。 | 创新性地利用泛癌-正常组织的突变对比来识别突变不耐受基因，并首次揭示CHEK1通过MIF-CD74轴促进M2型巨噬细胞极化，从而重塑免疫抑制微环境，为癌症治疗提供了双重靶点。 | 研究主要基于计算预测和体外/体内实验，临床样本验证有限，且未全面评估靶向MIGs的正常组织毒性。 | 识别突变不耐受基因并探索其在癌症发生发展中的作用，特别是CHEK1在肺腺癌中的免疫抑制机制。 | 13种癌症类型的肿瘤样本及对应正常组织，包括8,096个肿瘤和正常配对样本。 | 机器学习 | 肺腺癌 | CRISPR筛选、单细胞RNA测序、多重免疫荧光 | 计算框架（可能涉及统计模型） | 基因组突变数据、单细胞转录组数据、影像数据 | 8,096个肿瘤样本及配对正常样本，覆盖13种癌症类型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 62 | 2026-09-10 |
Atypical memory B cell clonal expansion and inflammatory programs associate with platelet-activating antibody development in COVID-19
2026-04-22, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.201033
PMID:41746733
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序和V(D)J测序，揭示了COVID-19患者中产生血小板激活抗体的免疫特征，包括非典型记忆B细胞克隆扩增和Th1型炎症程序。 | 首次关联了非典型记忆B细胞克隆扩增、RKH/Y5重链基序和Th1极化T细胞反应与COVID-19中血小板激活抗体的产生。 | 信息不足，摘要中未提及研究的局限性。 | 界定COVID-19患者中产生血小板激活抗体的免疫特征。 | 产生血小板激活抗体（PEA+）与不产生（PEA-）的COVID-19患者的B细胞和T细胞。 | 基因组学 | COVID-19 | 单细胞RNA-seq、单细胞V(D)J-seq、血浆细胞因子和趋化因子分析 | NA | 单细胞转录组、免疫组库、血浆蛋白数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 63 | 2026-09-10 |
FOSL2 regulates endothelial cell state and chromatin accessibility in systemic sclerosis pulmonary vascular remodeling
2026-04-22, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.189107
PMID:42018656
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研究论文 | 本研究探讨转录因子FOSL2在系统性硬化症相关肺血管重塑中调控内皮细胞状态和染色质可及性的机制 | 利用多组学数据和深度学习模型揭示FOSL2通过调节AP-1结合位点影响内皮细胞基因表达，连接小鼠模型与人类疾病 | 摘要未提供明确的局限性信息 | 阐明FOSL2在系统性硬化症相关肺动脉高压肺血管重塑中的作用及其调控机制 | 系统性硬化症相关间质性肺病-肺动脉高压患者的肺组织、FOSL2转基因小鼠及原代人肺血管内皮细胞 | 基因组学、表观遗传学 | 系统性硬化症 | 单细胞多组学、RNA-seq、深度学习模型（ChromBPNet） | 深度学习模型（ChromBPNet） | 单细胞多组学数据、RNA-seq数据、染色质可及性数据 | 未在摘要中明确提及样本数量 | 未明确提及 | 单细胞多组学 | 未明确提及 | 未明确提及 |
| 64 | 2026-09-10 |
Hypoxia inducible factor network reflects kidney disease progression in diabetes and sodium-glucose co-transporters inhibition
2026-Apr-21, Signal transduction and targeted therapy
IF:40.8Q1
DOI:10.1038/s41392-026-02653-0
PMID:42009641
|
研究论文 | 该研究通过单细胞转录组分析揭示了缺氧诱导因子网络在糖尿病肾病进展中的作用，并验证了SGLT2抑制剂对该网络的保护效应 | 首次构建了基于启动子的HIF调控网络，涵盖237个基因和7个互连通路，并利用多组学数据验证其在糖尿病肾病进展中的变化及SGLT2i的治疗反应 | 研究对象仅限于青年2型糖尿病患者，且临床证据轻微，可能限制结论的普遍性 | 探究缺氧诱导因子网络在糖尿病肾病进展中的作用，并评估SGLT2抑制剂对肾脏缺氧响应的影响 | 患有2型糖尿病的青年肾脏组织及糖尿病肾病晚期患者样本 | 数字病理学 | 糖尿病肾病 | 单细胞转录组学, 单细胞多组学, 空间转录组学 | NA | 基因表达数据, 染色质可及性数据, 空间转录组图像 | 青年T2D患者肾脏组织样本（具体数量未提供），以及KPMP项目中的晚期DKD样本 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序, 单细胞多组学, 空间转录组学 | 10x Chromium, 10x Visium | 10x Chromium单细胞3'转录组, 10x Visium空间转录组 |
| 65 | 2026-09-10 |
Immune modulation promotes heart regeneration through macrophage and Granulin functions in medaka
2026-Apr-21, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2524705123
PMID:41980096
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研究论文 | 该研究利用青鳉鱼模型，结合转录组学和功能实验，揭示免疫调节通过巨噬细胞和颗粒蛋白前体功能促进心脏再生 | 首次在非再生青鳉鱼模型中证明Toll样受体3激动剂poly I:C可通过加速免疫激活和巨噬细胞介导的碎片清除来促进心脏修复，并鉴定出与再生相关的巨噬细胞亚群及其高表达颗粒蛋白前体 | 未明确说明，但可能涉及研究模型与应用场景的差异 | 探究免疫调节如何加速心脏修复并揭示其机制 | 非再生青鳉鱼的心脏组织及免疫细胞 | 转录组学 | 心血管疾病 | bulk RNA-seq、单细胞RNA-seq、杂交链式反应空间分析 | NA | 转录组数据、空间表达数据 | 青鳉鱼心脏样本，具体数量未在摘要中说明 | NA | bulk RNA-seq、单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 66 | 2026-09-10 |
A high-resolution spatial map of cilia-associated proteins in the human fallopian tube
2026-Apr-20, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-71692-6
PMID:42010243
|
研究论文 | 利用整合转录组学和蛋白质组学方法，在单细胞分辨率下绘制了人类输卵管中纤毛相关蛋白的高分辨率空间图谱 | 首次以单细胞分辨率整合转录组和蛋白质组数据，系统描绘输卵管纤毛相关蛋白的空间分布，并识别出多个以往仅在转录水平研究的新蛋白 | 研究基于特定组织样本，部分蛋白在输卵管中的功能验证尚需进一步实验 | 揭示输卵管纤毛相关蛋白的分子景观，以助于理解不孕及相关纤毛功能疾病机制 | 人类输卵管及其他具有运动纤毛的组织 | 蛋白质组学 | 不孕症 | RNA-seq、单细胞RNA-seq、质谱 | NA | 转录组数据、蛋白质数据、空间分布数据 | 涉及人类输卵管及其他组织样本，具体数量未提供，包括一位输卵管积水患者样本 | 纳 | bulk RNA-seq | NA | NA |
| 67 | 2026-09-10 |
ASCL2 drives colorectal cancer metastasis through transcriptional activation of TDGF1
2026-Apr-20, Cellular oncology (Dordrecht, Netherlands)
DOI:10.1007/s13402-026-01213-6
PMID:42009994
|
研究论文 | 通过多组学整合与实验验证，揭示ASCL2通过转录激活TDGF1驱动结直肠癌转移的机制 | 首次在结直肠癌中发现ASCL2作为转移转变的关键调控因子，并阐明其直接结合TDGF1启动子激活转录，形成ASCL2-TDGF1级联驱动转移的机制 | 未提供具体局限性信息 | 阐明结直肠癌转移的分子机制，特别是ASCL2和TDGF1在其中的作用 | 结直肠癌的恶性上皮细胞亚群、ASCL2和TDGF1转录因子及临床样本 | 基因组学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序 | 伪时间轨迹分析 | 单细胞转录组数据、临床样本数据 | 未提供具体数量 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 68 | 2026-09-10 |
SA2E: spatial-aware auto-encoder for cell type deconvolution of spatial transcriptomics data
2026-04-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag133
PMID:41863296
|
研究论文 | 提出了一种空间感知自编码器框架SA2E，用于空间转录组数据的细胞类型反卷积，无需预定义标记基因 | SA2E无需预先定义细胞类型标记基因，通过空间正则化自编码器学习潜在点表示，并利用重建目标学习细胞类型特征，优于现有方法 | 摘要未明确提及局限性，可能需要依赖模拟数据进行预训练，真实数据性能可能受数据质量影响 | 开发一种无需预定义标记基因的细胞类型反卷积方法，提高空间转录组数据中细胞类型比例推断的准确性 | 空间转录组数据中的细胞类型比例推断 | 机器学习 | NA | NA | 自编码器 | 空间转录组数据、单细胞RNA测序数据 | 模拟和真实空间转录组数据集（具体样本数量未提及） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 69 | 2026-09-10 |
Structure-preserving multivariate hypothesis testing for mass spectrometry imaging and single-cell data
2026-04-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag137
PMID:41863333
|
研究论文 | 提出一种保留结构的多元假设检验方法block-SAM，用于质谱成像和单细胞数据，以减少假阳性发现 | 引入块结构来处理嵌套样本，避免传统方法中因忽略样本来源而导致的假阳性膨胀，同时保留空间或细胞分辨率 | 未明确提及局限性，但可能依赖数据集的嵌套结构假设，且验证范围限于特定类型的数据 | 开发一种能够处理嵌套样本并减少假阳性发现的统计方法，适用于高维生物数据 | 质谱成像数据中的像素和单细胞RNA测序数据中的细胞，以及它们所属的个体样本 | 生物信息学 | 癌症（肾癌、肺癌、卵巢肿瘤） | 质谱成像、单细胞RNA测序 | SAM（显著性分析微阵列） | 图像、文本（基因表达数据） | 来自肾脏、肺和卵巢肿瘤的DESI-MSI数据，以及转移性肾细胞癌scRNA-seq数据集（比较ICB治疗与未治疗患者） | NA | 质谱成像、单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 70 | 2026-09-10 |
AutoGERN: single-cell RNA-seq gene regulatory network inference via explicit link modeling and adaptive architectures
2026-04-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag143
PMID:41871930
|
研究论文 | 提出AutoGERN，一种用于单细胞RNA测序基因调控网络推断的图神经网络框架，通过显式链接建模和自适应架构提高性能与鲁棒性 | 显式建模调控信息在消息传递空间中的边缘嵌入，采用双消息传递空间（层内与跨层）及基于AutoGNN的架构搜索以适应不同数据集分布 | 未提及 | 开发一种针对scRNA-seq数据的基因调控网络推断方法，以捕获复杂调控依赖并适应数据分布差异 | 单细胞RNA测序数据中的基因调控网络 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 图神经网络、多层感知机 | 基因表达数据 | 多个真实单细胞RNA测序数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 71 | 2026-09-10 |
Hypergraph representations of single-cell RNA sequencing data for improved cell clustering
2026-04-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag148
PMID:41896196
|
研究论文 | 提出将单细胞RNA测序数据表示为超图以捕捉高阶信息，并引入两种新的聚类算法以改进细胞类型区分 | 首次将超图表示用于scRNA-seq数据分析，并创新性地提出两种基于超图的聚类算法（DIPHW和CoMem-DIPHW），结合局部与全局信息 | 未提供明确的局限性信息，但从内容推断可能依赖数据质量和网络结构假设 | 通过超图表示和新型聚类算法提高单细胞测序数据的细胞聚类性能 | 人类胰腺、小鼠胰腺、人类大脑、小鼠大脑组织细胞，以及人肺腺癌细胞系 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 超图随机游走算法（DIPHW、CoMem-DIPHW） | 单细胞基因表达数据 | 多个真实数据集（人类胰腺、小鼠胰腺、人类大脑、小鼠大脑）和一个模拟数据集及一个细胞系注释数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 72 | 2026-09-10 |
A novel deep learning-driven framework for improving lncRNA comprehensive annotation with LncADeep 2.0
2026-04-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag162
PMID:41923359
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研究论文 | 介绍LncADeep 2.0，一个集成深度学习框架，用于改进长链非编码RNA的鉴定和功能注释 | 融合新型肽特征与序列和结构信息，并采用迁移学习策略利用lncRNA中心相互作用网络和基因本体术语，实现有限功能数据下的稳健注释性能 | 未提及具体局限性 | 提高长链非编码RNA鉴定的准确性和功能注释的性能 | 长链非编码RNA（lncRNA） | 机器学习 | NA | RNA-seq | 深度学习 | 序列数据、RNA-seq数据 | 未提及具体样本数量，涉及GENCODE注释转录本和RNA-seq数据 | NA | RNA-seq | NA | NA |
| 73 | 2026-09-10 |
Simultaneous spatial transcriptomics and morphology profiling as tools to explore how microglia change with age
2026-Apr, Nature aging
IF:17.0Q1
DOI:10.1038/s43587-026-01089-z
PMID:41807806
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研究论文 | 结合多重错误鲁棒荧光原位杂交与免疫组化，研究小胶质细胞形态与亚细胞mRNA定位如何随年龄变化及其与功能的关系 | 首次将空间转录组学与形态学分析相结合，揭示小胶质细胞mRNA空间组织在不同状态下的异质性，并发现形态与转录状态的常规假设存在例外 | 主要基于小鼠模型，可能不完全适用于人类小胶质细胞；未深入探讨功能变化的直接因果关系 | 探索小胶质细胞形态、亚细胞mRNA定位与功能相互作用，并研究年龄相关变化 | 小鼠脑内的小胶质细胞（年轻与年老） | 空间转录组学 | 神经退行性疾病（以年龄相关变化为背景） | 多重错误鲁棒荧光原位杂交 | NA | 图像 | 年轻和老年小鼠脑样本（具体数量未提供） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 74 | 2026-09-10 |
LAML-Pro: Joint Maximum Likelihood Inference of Cell Genotypes and Cell Lineage Trees
2026-Mar-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.27.714879
PMID:41959070
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研究论文 | 介绍了一种名为LAML-Pro的算法，该算法利用最大似然方法联合推断细胞基因型与细胞谱系树 | 提出了一种联合推断细胞基因型和细胞谱系树的新算法，该算法基于概率混合型缺失观测（PMMO）模型，能够纠正基因型错误并提高谱系树推断的准确性，优于传统分步方法 | 文章中未明确提及局限性 | 开发一种联合推断细胞基因型和细胞谱系树的算法，以克服传统两步法因基因型错误导致的谱系树不准确问题 | 细胞基因型及细胞谱系树 | 机器学习 | NA | NA | 概率模型（PMMO）和最大似然估计 | 模拟数据集和成像数据 | 数千细胞（模拟数据）及两个成像谱系追踪系统的数据 | NA | 成像 | NA | NA |
| 75 | 2026-03-19 |
Correction to 'Integrating Bulk RNA and Single-Cell RNA Sequencing Identifies and Validates Lactylation-Related Signatures for Intervertebral Disc Degeneration'
2026-Mar, Journal of cellular and molecular medicine
IF:4.3Q2
DOI:10.1111/jcmm.71061
PMID:41845558
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 76 | 2026-09-10 |
scDBic: a novel deep learning-based biclustering algorithm for analyzing scRNA-seq data
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag095
PMID:41746287
|
研究论文 | 介绍了一种名为scDBic的新型深度学习双聚类算法，用于分析单细胞RNA测序数据，以改进细胞聚类和识别关键基因 | 提出将深度自动编码器用于细胞聚类、基因聚类和反向策略识别关键基因的双聚类新算法，提高了聚类性能 | 摘要中未明确指出局限性 | 旨在开发一种能同时发现细胞群并识别细胞群中关键基因的新型算法，以提高scRNA-seq数据的聚类性能 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度自动编码器 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 77 | 2026-09-10 |
CoMBCR: Co-Learning Multi-Modalities of BCRs and gene expressions
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag115
PMID:41803065
|
研究论文 | 提出CoMBCR，一种共学习B细胞受体和基因表达的嵌入工具，将数据表示在统一潜在空间中进行下游分析 | 首次联合学习B细胞受体和基因表达两种模态，通过模态差距分析揭示免疫反应和CDR3基序偏好，并结合空间转录组追踪恶性B细胞发育轨迹 | 未明确提及，但可能依赖于匹配的BCR和基因表达数据，对数据质量要求高 | 开发一种共学习B细胞受体和基因表达的嵌入工具，提高B细胞生物学特征的捕获能力 | 126,791个B细胞，来自不同数据集，具有匹配的BCR和基因表达 | 机器学习 | SARS-CoV-2感染，淋巴瘤 | 基因表达谱分析，空间转录组学 | 共学习模型（Co-Learning） | 基因表达数据，BCR序列数据，空间转录组数据 | 126,791个B细胞 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 78 | 2026-09-10 |
BrainConnect: processing brain connectivity and spatial transcriptomics data for integrative analysis
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag120
PMID:41808453
|
研究论文 | 开发了一个处理小鼠脑连接数据和空间转录组数据的软件，并利用长短期记忆网络预测连接强度。 | 首次提出一种统一处理脑连接组和空间转录组数据的软件框架，并集成深度学习模型预测连接强度。 | 仅在小鼠脑数据上验证，未涉及其他物种，且依赖空间转录组数据的质量。 | 整合脑连接组和空间转录组数据，通过深度学习模型预测脑连接强度并识别关键基因。 | 小鼠脑连接数据和全脑空间转录组数据。 | 神经科学、深度学习 | NA | 空间转录组 | 长短期记忆网络 | 图像、基因表达数据 | 小鼠脑（具体样本数量未提供） | NA | NA | NA | NA |
| 79 | 2026-09-10 |
Souporcell3: robust demultiplexing for high-donor single-cell RNA-seq datasets
2026-02-28, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag117
PMID:41808435
|
研究论文 | 介绍了一种名为Souporcell3的改进算法，用于高供体单细胞RNA测序数据的稳健去多重化处理，能够支持多达64个供体样本。 | 采用了10×合并进行初始化、K-谐波均值进行稳健聚类，并引入了低质量簇的重新初始化和高质量簇的锁定等迭代优化策略，显著提升了高供体场景下的去多重化准确性。 | 文章摘要中未明确提及局限性。 | 提高高供体单细胞RNA测序数据去多重化的准确性和可扩展性。 | 高供体单细胞RNA测序数据集（最多64个供体）。 | 生物信息学 | 不适用 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | K-谐波均值聚类模型 | 基因表达数据 | 最多包含64个供体的混合样本 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x合并（10x merge）用于初始化 |
| 80 | 2026-09-10 |
stRGAT: identifying spatial domains in spatial transcriptomics via a relational graph attention network
2026-01-14, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-025-07676-9
PMID:41535938
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研究论文 | 提出stRGAT，一种基于关系图注意力网络的深度学习框架，用于空间转录组学中的空间域识别，通过整合空间信息和基因表达来学习低维嵌入表示。 | 创新性地采用关系图注意力网络，自适应地对相邻和跨区斑点间的相似性进行建模，从而实现连贯的空间分割，并扩展至检测空间可变基因的能力。 | 摘要中未提及明确的局限性。 | 旨在准确识别具有转录组和形态模式一致性的空间域，提高空间转录组学分析中空间域鉴定的准确性。 | 跨物种数据集、连续组织切片和小鼠脑干精细数据集。 | 机器学习和数字病理 | NA | 空间转录组学测序 | 关系图注意力网络 | 空间转录组数据 | 未具体指定样本数量，但涉及跨物种、连续切片的多个数据集。 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |