单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 38610 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 | 2026-04-21 |
Identification of Drug-resistant Cell Subpopulations in Colorectal Cancer Through Single-cell Analysis and Exploration of Potential Therapeutic Strategies
2026-Apr-14, Current medicinal chemistry
IF:3.5Q2
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析，识别了结直肠癌中对奥沙利铂耐药的细胞亚群EpC2，并探索了其耐药机制及潜在治疗策略 | 首次在结直肠癌中通过单细胞分析识别出特定的奥沙利铂耐药上皮细胞亚群EpC2，并整合多组学与cMAP数据库分析预测了候选干预药物 | 研究主要基于公共数据库的回顾性数据，缺乏前瞻性临床样本验证；耐药机制的实验验证不足 | 识别结直肠癌中的奥沙利铂耐药细胞亚群，阐明其耐药机制，并寻找潜在的治疗策略 | 结直肠癌患者样本的单细胞RNA测序数据、奥沙利铂耐药细胞系数据、TCGA队列数据 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序 | Monocle2, CellChat | 单细胞RNA测序数据、基因表达数据 | 来自GEO数据库的单细胞RNA测序数据集、GSE76092耐药细胞系数据集、TCGA队列、GSE179784数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 62 | 2026-04-21 |
Multi-Omics Analysis Reveals DNASE1L3 in Hepatocellular Carcinoma Prognosis, Immune Microenvironment, and Immunotherapy Response
2026-Apr-14, Current medicinal chemistry
IF:3.5Q2
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研究论文 | 本研究通过多组学分析揭示了DNASE1L3在肝细胞癌预后、免疫微环境和免疫治疗反应中的作用 | 首次通过整合转录组和蛋白质组数据集，结合WGCNA和Lasso回归分析，系统性地揭示了DNASE1L3在肝细胞癌中的临床诊断意义及其与免疫治疗反应性的关联 | 研究主要基于TCGA等公共数据库的回顾性分析，缺乏前瞻性临床队列验证，且DNASE1L3的具体分子机制尚未通过实验阐明 | 探究DNASE1L3在肝细胞癌中的表达特征、预后价值及其与免疫微环境和免疫治疗反应的关系 | 肝细胞癌患者样本及相关公共数据库数据 | 生物信息学 | 肝细胞癌 | 转录组学、蛋白质组学、单细胞RNA测序、WGCNA、Lasso回归分析 | NA | 基因表达数据、临床数据 | 基于TCGA等公共数据库的肝细胞癌样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 63 | 2026-04-21 |
A Counterfactual Framework for Directional Cell-Cell Interaction Analysis in Spatial Transcriptomics
2026-Apr-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.05.716510
PMID:42005861
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研究论文 | 本文提出了一种基于反事实干预的框架，用于分析空间转录组学中定向的细胞间相互作用 | 引入了一种不依赖于预定义配体-受体对、基于反事实干预的框架来推断定向的细胞间影响，并定义了量化定向影响的Counterfactual Directionality Score (CDS) | NA | 开发一种统计严谨且可扩展的方法，用于分析空间转录组学中定向的细胞间通讯 | 空间转录组学数据中的细胞 | 空间转录组学 | 胆管癌 | 空间转录组学 | 图模型 | 空间转录组数据 | 38个组织微阵列核心 | 10x Genomics | 空间转录组学 | Xenium | Xenium 原位分析平台 |
| 64 | 2026-04-21 |
Revealing Metabolic Reprogramming Genes as Biomarkers of Rheumatoid Arthritis: A Bioinformatics Study Based on Ensemble Learning Approach and Single Cell RNA Sequencing
2026-Apr-13, Endocrine, metabolic & immune disorders drug targets
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研究论文 | 本研究通过生物信息学方法，结合集成学习模型和单细胞RNA测序，系统研究了类风湿关节炎中代谢重编程与免疫失调的分子相互作用，并鉴定了新的诊断生物标志物和治疗靶点 | 首次系统整合代谢重编程基因集、机器学习模型和单细胞RNA测序数据，全面揭示RA中代谢与免疫的交互作用，并开发了高性能的集成诊断模型 | 研究主要基于生物信息学分析，临床样本验证规模较小（RA n=5；对照 n=6），且单细胞数据仅来自一名RA患者，需要更大规模的前瞻性研究验证 | 系统研究类风湿关节炎中代谢重编程与免疫失调的分子相互作用，并鉴定诊断生物标志物和治疗靶点 | 类风湿关节炎患者和对照个体的基因表达数据，包括批量RNA测序数据集和单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | 类风湿关节炎 | RNA-seq, 单细胞RNA测序, qPCR | LASSO回归, XGBoost, 集成学习模型 | 基因表达数据 | 批量RNA-seq数据集：GSE93272（232 RA/43对照）和GSE110169（84 RA/77对照）；单细胞RNA-seq数据集：GSE159117（1名RA患者）；qPCR验证：RA患者5名，对照6名 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 65 | 2026-04-21 |
DestinyNet: A deep-learning framework for cell-fate analysis from lineage-tracing single-cell RNA sequencing data
2026-Apr-10, Patterns (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.patter.2025.101471
PMID:42005385
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研究论文 | 本文介绍了一个名为DestinyNet的多任务深度学习框架，用于从谱系追踪单细胞RNA测序数据中进行细胞命运分析 | DestinyNet通过细胞关系三元组实现端到端的细胞表示学习，并能够处理静态、累积和动态条形码等多种LT-scSeq数据类型 | NA | 开发一个准确、稳健且可扩展的细胞命运分析框架，以解析细胞发育动态，包括谱系承诺、分化和疾病进展 | 谱系追踪单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 单细胞RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 66 | 2026-04-21 |
scAClc: A Multi-Objective Adaptive Clustering Framework for Single-Cell Transcriptomics via Contrastive and Resolution-Aware Representation Learning
2026-Apr-09, Analytical chemistry
IF:6.7Q1
DOI:10.1021/acs.analchem.5c06601
PMID:41955402
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研究论文 | 本文提出了一种名为scAClc的新型单细胞转录组学聚类框架，通过多目标优化和自适应分辨率发现来解决数据稀疏性、高维度和噪声等挑战 | scAClc框架包含三个关键创新：分层基因相关性模块整合全局和局部信号以消除冗余；锚点中心对比学习模块自适应选择代表性锚点指导嵌入学习；自适应分辨率发现模块自动推断聚类数量 | NA | 开发一种能够自动推断聚类数量并提高单细胞RNA测序数据聚类准确性的框架 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 对比学习, 自适应聚类框架 | 转录组数据 | 15个真实scRNA-seq数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 67 | 2026-04-21 |
Protocol for generating and characterizing Matrigel-free prostate cancer patient-derived organoids
2026-Apr-07, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2026.104486
PMID:41955100
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研究论文 | 本文介绍了一种在无Matrigel条件下生成前列腺癌患者来源类器官（PCa PDOs）的方案 | 开发了无需Matrigel的前列腺癌患者来源类器官生成方法，并整合了单细胞RNA测序分析指南 | NA | 建立前列腺癌患者来源类器官的生成、维持和表征方案 | 前列腺癌患者组织样本 | 数字病理学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 单细胞RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 68 | 2026-04-21 |
A novel deep learning-driven framework for improving lncRNA comprehensive annotation with LncADeep 2.0
2026-Apr-07, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag162
PMID:41923359
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研究论文 | 本文介绍了一个名为LncADeep 2.0的集成深度学习框架，旨在提高长链非编码RNA（lncRNA）的识别和功能注释的准确性 | 在识别模块中整合了新型肽特征、序列和结构信息，并通过迁移学习策略利用以lncRNA为中心的相互作用网络和基因本体术语进行功能注释，提升了在有限功能数据下的注释性能 | 未明确说明 | 提高lncRNA的识别和功能注释的准确性 | 长链非编码RNA（lncRNA） | 自然语言处理 | NA | RNA-seq | 深度学习 | 序列数据、RNA-seq数据 | NA | NA | bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 69 | 2026-04-21 |
Halo: a pretrained model for whole-cell segmentation from nuclei images in spatial transcriptomics
2026-Apr-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.02.716237
PMID:41993456
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研究论文 | 本文介绍了一种名为Halo的预训练模型，用于从空间转录组学中的核染色图像进行全细胞分割 | Halo通过整合核形态与RNA转录本的空间分布，将转录本坐标转换为分子密度图，并与DAPI图像联合处理，采用Cellpose-SAM分割架构，无需针对新数据集进行额外训练 | NA | 开发一种可扩展且可重复的全细胞分割方法，以改进空间转录组学中的单细胞转录组重建 | 空间转录组学数据，包括核染色图像和RNA转录本坐标 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | Cellpose-SAM | 图像，分子密度图 | 来自12种组织类型的多模态Xenium数据 | 10x Genomics | 空间转录组学 | Xenium | 多模态Xenium数据 |
| 70 | 2026-04-21 |
Weighted gene coexpression network analysis and machine learning identify mitochondria programmed cell death-related genes as diagnostic biomarkers for septic shock
2026-Apr-02, Journal of leukocyte biology
IF:3.6Q2
DOI:10.1093/jleuko/qiag044
PMID:41902830
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研究论文 | 本研究通过整合公共数据集，利用加权基因共表达网络分析和机器学习方法，识别了与脓毒性休克相关的线粒体程序性细胞死亡基因作为诊断生物标志物 | 首次系统性地整合WGCNA、LASSO回归和Boruta算法筛选脓毒性休克的诊断基因，并通过单细胞转录组分析、免疫浸润评分和调控网络构建，深入探讨了候选基因的免疫调控特性 | 研究主要基于公共数据集和动物模型，临床样本验证规模有限，且ACSL1干预实验仅在鼠模型中进行，需进一步临床验证 | 识别和验证脓毒性休克的诊断生物标志物，并探讨其病理机制 | 脓毒性休克患者、临床血液样本及CLP诱导的脓毒性休克小鼠模型 | 生物信息学 | 脓毒性休克 | 加权基因共表达网络分析、LASSO回归、Boruta算法、单细胞转录组分析、免疫浸润评分、qRT-PCR、Western blot、免疫荧光 | 机器学习算法 | 基因表达数据、单细胞转录组数据 | 公共数据集（GEO）及独立队列验证，具体样本数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 71 | 2026-04-21 |
QuantumXCT: Learning Interaction-Induced State Transformation in Cell-Cell Communication via Quantum Entanglement and Generative Modeling
2026-Apr-02, ArXiv
PMID:41958473
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研究论文 | 本文提出了一种名为QuantumXCT的混合量子-经典生成框架，用于从单细胞转录组数据中推断细胞间通讯，通过量子纠缠和生成建模学习相互作用诱导的细胞状态转换 | 将细胞间通讯重新定义为学习细胞状态分布之间的相互作用诱导状态转换问题，首次将参数化量子电路和生成建模结合应用于该领域，无需依赖先验生物学假设 | 方法依赖于量子计算模拟，实际应用可能受当前量子硬件限制；在更复杂的生物系统中验证仍需进一步研究 | 开发一种无需依赖配体-受体数据库的数据驱动方法，从单细胞转录组数据中推断细胞间通讯 | 细胞间通讯、细胞状态转换 | 机器学习 | 卵巢癌 | 单细胞RNA测序 | 混合量子-经典生成模型、参数化量子电路 | 转录组数据 | 合成数据和卵巢癌-成纤维细胞共培养系统的单细胞RNA-seq数据 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 72 | 2026-04-21 |
A multi-kingdom genetic barcoding system for precise clone isolation
2026-Apr, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02649-1
PMID:40399693
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研究论文 | 本文介绍了一种名为CloneSelect的多界遗传条形码系统，通过CRISPR碱基编辑技术实现目标细胞克隆的精确分离 | 开发了一种多界遗传条形码系统，利用CRISPR碱基编辑技术触发目标克隆表达报告基因，从而从复杂细胞群中分离特定表型或基因型的克隆 | NA | 开发一种能够从异质细胞群中精确分离目标克隆的技术 | 人类胚胎肾293T细胞、小鼠胚胎干细胞、人类多能干细胞、酵母细胞和细菌细胞 | 机器学习 | NA | CRISPR碱基编辑、单细胞RNA测序 | NA | NA | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 73 | 2026-04-21 |
High-Resolution Spatial Transcriptomic Characterization of Syncytial Variant of Nodular Sclerosis Classical Hodgkin Lymphoma
2026-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
DOI:10.1016/j.labinv.2026.106079
PMID:41692398
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学技术，首次全面描绘了结节硬化型经典霍奇金淋巴瘤合胞体变异的肿瘤微环境，并识别了PEG10作为潜在预后标志物 | 首次应用高分辨率空间转录组学（Xenium In Situ）系统解析SV-NSCHL的肿瘤微环境，发现PEG10基因在HRS细胞中高表达并与不良预后相关，揭示了该变异型特有的免疫抑制特征 | 样本量相对较小（10个标本的20个区域），且空间转录组学分析仅针对选定区域，可能无法完全代表整体肿瘤异质性 | 比较结节硬化型经典霍奇金淋巴瘤合胞体变异与常见亚型的肿瘤微环境差异，探索其预后不良的分子机制 | 霍奇金和Reed-Sternberg细胞、肿瘤微环境中的免疫细胞（CD8 T细胞、调节性T细胞、B细胞、巨噬细胞） | 数字病理学 | 霍奇金淋巴瘤 | 空间转录组学、免疫组织化学 | NA | 空间转录组数据、免疫组织化学图像 | 10个标本（4例cNSCHL、4例SV-NSCHL、2例反应性淋巴结）的20个区域，另包含121例独立队列验证样本 | 10x Genomics | 空间转录组学 | Xenium In Situ | Xenium In Situ空间转录组学平台 |
| 74 | 2026-04-21 |
RETN exacerbates sepsis by GBP5/NLRP3 signaling pathway-mediated pyroptosis of macrophage
2026-Apr, Genes and immunity
IF:5.0Q2
DOI:10.1038/s41435-026-00387-1
PMID:41764353
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研究论文 | 本研究揭示了RETN通过GBP5/NLRP3信号通路调控巨噬细胞焦亡，从而加剧脓毒症的机制 | 首次证明RETN/GBP5/NLRP3信号轴在脓毒症中调控巨噬细胞焦亡，为脓毒症的致病机制和临床治疗提供了新的潜在靶点 | 未明确提及研究局限性，可能涉及体外和体内实验的转化验证不足或临床样本规模有限 | 探究RETN在脓毒症发病机制中的作用，并寻找潜在治疗靶点 | 脓毒症患者样本、巨噬细胞以及小鼠模型 | 生物信息学与分子生物学 | 脓毒症 | 单细胞测序、RNA-Seq、生物信息学分析、体外实验、体内实验 | NA | 基因表达数据、细胞实验数据、动物模型数据 | 脓毒症患者样本和小鼠模型，具体数量未明确 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 75 | 2026-04-21 |
The importance of long-lived IgE plasma cells for protracted allergies
2026-Apr, Trends in immunology
IF:13.1Q1
DOI:10.1016/j.it.2026.01.006
PMID:41846175
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评论 | 本文讨论了长寿命IgE浆细胞在持久性过敏中的重要性 | 利用遗传命运图谱和单细胞测序技术揭示了IgE的两种细胞来源：长寿命IgE浆细胞和'2型'记忆B细胞 | NA | 探讨IgE在过敏反应中的细胞来源及其维持机制 | 长寿命IgE浆细胞和'2型'记忆B细胞 | 自然语言处理 | 过敏性疾病 | 单细胞测序 | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 76 | 2026-04-21 |
Tetraspanin 7-mediated endothelial migrasomes unveil a novel mechanism of angiogenesis through the PI3K/AKT pathway in diabetic wound healing
2026-Apr, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.151740
PMID:41921800
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研究论文 | 本研究揭示了Tetraspanin 7 (TSPAN7)通过介导内皮细胞迁移体形成，激活PI3K/AKT通路，从而促进糖尿病伤口血管生成和愈合的新机制 | 首次发现迁移体在糖尿病足溃疡（DFU）愈合中的作用，并确定TSPAN7是调控内皮细胞迁移体形成和血管生成的关键基因 | 研究主要基于小鼠模型和体外实验，在人体中的直接验证和长期疗效有待进一步研究 | 探究迁移体在糖尿病足溃疡（DFU）发病和修复中的作用机制 | 糖尿病足溃疡（DFU）患者组织样本、小鼠糖尿病伤口模型、内皮细胞 | 生物信息学与分子生物学 | 糖尿病足溃疡 | RNA测序、单细胞RNA测序、免疫组化、Western blot、荧光染色 | 机器学习算法（未指定具体模型）、DESeq2差异表达分析 | 转录组数据、单细胞RNA测序数据、图像数据 | 公共DFU转录组数据集（GEO）、人DFU组织样本、小鼠糖尿病伤口模型 | NA | 单细胞RNA测序, RNA测序 | NA | NA |
| 77 | 2026-04-21 |
Targeting HIF-1α promotes ferroptosis and boosts antitumor immunity in MSS colorectal cancer
2026-Apr-01, Redox biology
IF:10.7Q1
DOI:10.1016/j.redox.2026.104151
PMID:41945999
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研究论文 | 本研究探讨了靶向HIF-1α如何促进铁死亡并增强MSS结直肠癌的抗肿瘤免疫 | 首次揭示HIF-1α通过调控P4HA1表达介导铁死亡抵抗，并证明HIF-1α抑制剂与铁死亡诱导剂RSL3联用可显著增强抗肿瘤免疫和抗PD1疗效 | 研究主要基于细胞系和小鼠模型，临床转化效果尚需进一步验证 | 开发针对MSS结直肠癌的有效治疗策略 | MSS结直肠癌细胞和小鼠模型 | 肿瘤免疫学 | 结直肠癌 | 单细胞测序、染色质免疫沉淀 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 78 | 2026-04-21 |
Quantifying stability via count splitting to guide model selection in RNA velocity analyses
2026-Apr-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.11.23.625009
PMID:41959044
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研究论文 | 本文提出了一种通过计数分裂量化RNA速度分析稳定性的新框架，以指导模型选择 | 引入负二项计数分裂生成独立数据副本，并定义副本一致性度量来评估RNA速度预测的稳定性，同时提出信号-随机一致性指标用于模型选择 | 未明确说明该方法在超大规模单细胞数据集上的计算效率或可扩展性限制 | 开发一种通用方法来量化RNA速度预测的不确定性和稳定性，以改进模型选择 | 小鼠红细胞、胰腺及人类大脑发育的单细胞RNA测序数据 | 自然语言处理 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞RNA测序数据 | 涉及多个数据集，但未指定具体样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 79 | 2026-04-21 |
STAPLE: automating spatial transcriptomics analysis and AI interpretation
2026-Apr-01, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.03.30.715127
PMID:41959373
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研究论文 | STAPLE是一个自动化空间转录组学分析和AI解释的模块化框架 | 将细胞分型、邻域分析和细胞间通讯等分散工具系统化整合，并引入AI驱动的报告层以合成生物学发现摘要 | NA | 自动化空间转录组学分析流程，提高可扩展性、解释性和可重复性 | 空间转录组学数据 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学 | AI（未指定具体模型） | 空间转录组学数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 80 | 2026-04-21 |
The Mechanism of Gut Microbiota in Breast Cancer Based on the Bulk Transcriptome, Mendelian Randomization Analysis and Single Cell RNA Sequencing
2026-Apr, MicrobiologyOpen
IF:3.9Q2
DOI:10.1002/mbo3.70284
PMID:41960682
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研究论文 | 本研究通过整合批量转录组、孟德尔随机化分析和单细胞RNA测序，揭示了肠道微生物群在乳腺癌发病机制中的作用机制 | 首次将孟德尔随机化分析与单细胞RNA测序结合，重新定义乳腺癌为微生物群调控的网络，并识别出MCM6/NR3C1生物标志物对用于早期诊断 | 研究依赖于公共数据集，可能受样本异质性和数据质量限制，且机制验证主要在生物信息学层面，缺乏实验验证 | 阐明肠道微生物群在乳腺癌发病中的具体机制，并寻找早期诊断生物标志物 | 乳腺癌患者与对照样本的转录组数据、肠道微生物群全基因组关联研究数据 | 生物信息学 | 乳腺癌 | 批量转录组测序、孟德尔随机化分析、单细胞RNA测序、基因集富集分析、免疫浸润分析、药物筛选与分子对接 | 机器学习 | 转录组数据、单细胞RNA测序数据 | 公共乳腺癌/对照样本数据，具体数量未明确说明 | NA | 单细胞RNA测序, 批量RNA测序 | NA | NA |