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 40610 篇文献，本页显示第 8021 - 8040 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8021 | 2026-02-14 |
Single-cell immune transcriptomics reveals an inflammatory-inhibitory set-point spectrum in autoimmune diabetes
2026-Jan-09, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.199050
PMID:41325163
|
研究论文 | 本研究通过单细胞免疫转录组学揭示了自身免疫性糖尿病中炎症-抑制设定点的连续谱，并识别了潜在的免疫治疗靶点 | 首次在单细胞水平上比较了LADA和T1D的免疫特征，定义了NF-κB/EGFR-JAK/STAT梯度和HLA-C-KIR轴作为关键调控机制 | 样本量相对有限，且仅基于外周血单核细胞，未直接分析胰腺组织中的免疫细胞 | 探究自身免疫性糖尿病（包括T1D和LADA）中决定不同炎症状态的免疫学机制 | LADA患者、新诊断T1D患者和健康对照者的外周血单核细胞 | 单细胞组学 | 自身免疫性糖尿病 | 单细胞RNA测序，配对T和B细胞受体分析 | NA | 单细胞转录组数据，V(D)J序列数据 | 超过400,000个PBMCs | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 8022 | 2026-02-14 |
Chronic macrophage activation derails muscle repair by disrupting mannose-receptor-linked plasticity revealed by endogenous irg1/acod1 tracking
2026-Jan-07, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-025-68204-3
PMID:41501052
|
研究论文 | 本研究利用靶向irg1/acod1的GFP敲入斑马鱼模型，追踪了在急性和慢性炎症条件下巨噬细胞状态在肌肉损伤修复过程中的动态转变，揭示了慢性巨噬细胞活化通过破坏甘露糖受体（mrc1b/cd206）相关的可塑性来损害肌肉修复的机制 | 首次在体内实时追踪了巨噬细胞在急性和慢性炎症下的动态状态转变，发现了混合M1/M2巨噬细胞状态的存在，并阐明了慢性炎症通过MyD88依赖性途径抑制mrc1b表达、限制巨噬细胞异质性从而损害肌肉修复的新机制 | 研究主要基于斑马鱼模型，其在哺乳动物中的普适性有待验证；慢性炎症模型通过基因突变诱导，可能与人类疾病中的慢性炎症状态存在差异 | 探究慢性炎症如何改变巨噬细胞功能并影响肌肉损伤修复过程 | 斑马鱼巨噬细胞在肌肉损伤修复过程中的动态行为与功能 | 发育生物学与免疫学 | 肌肉损伤与慢性炎症 | GFP敲入斑马鱼模型、单细胞转录组测序、基因突变模型 | 斑马鱼遗传模型 | 活体成像数据、单细胞转录组数据、基因表达数据 | 未明确具体样本数量，但涉及野生型、nlrc3l突变型及慢性感染模型等多组斑马鱼 | NA | 单细胞转录组测序 | NA | NA |
| 8023 | 2026-02-14 |
Tfh2 and a subset of Tfh1 cells associate with antibody-mediated immunity to malaria
2025-Dec-08, JCI insight
IF:6.3Q1
DOI:10.1172/jci.insight.196828
PMID:41118256
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和VDJ测序，揭示了人类外周血T滤泡辅助细胞在疟疾感染期间的异质性，并识别出与抗体介导的免疫相关的特定亚群 | 发现pTfh1细胞可进一步分为CCR7+和CCR7-两个亚群，且只有Tfh1-CCR7+和Tfh2细胞与保护性抗体产生正相关，这超越了传统的CXCR3/CCR6分类 | 研究基于受控人类疟疾感染模型，可能无法完全反映自然感染情况；样本量未明确说明，可能影响统计效力 | 探究人类T滤泡辅助细胞在疟疾感染期间的异质性及其与抗体介导免疫的关联 | 健康个体在受控人类疟疾感染前后的外周血T滤泡辅助细胞 | 免疫学 | 疟疾 | 单细胞RNA测序, VDJ测序 | NA | 单细胞转录组数据, VDJ序列数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 8024 | 2026-02-14 |
Kidney diseases and single-cell sequencing research: a bibliometric analysis from 2015 to 2024
2025-Dec, Renal failure
IF:3.0Q1
DOI:10.1080/0886022X.2025.2521457
PMID:40545992
|
文献计量分析 | 本文对2015年至2024年间使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）进行肾脏疾病研究的出版物进行了文献计量分析 | 首次系统性地通过文献计量学方法评估了scRNA-seq在肾脏疾病研究中的应用格局和新兴趋势，识别了主要贡献国家、机构、作者及研究热点 | 分析基于Web of Science Core Collection数据库，可能未涵盖所有相关出版物；且为回顾性分析，无法预测未来具体技术发展 | 评估scRNA-seq技术在肾脏疾病研究领域的应用现状、发展趋势及研究热点 | 2015年至2024年间发表的关于scRNA-seq在肾脏疾病中应用的学术出版物 | 生物信息学与计算生物学 | 肾脏疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 文献元数据 | 1,210篇出版物 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 8025 | 2026-02-14 |
Tumoroid model recreates clinically relevant phenotypes of high grade serous ovarian cancer (HGSC) cells, carcinoma associated fibroblasts, and macrophages
2025-Jun-19, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6614892/v1
PMID:40585272
|
研究论文 | 本研究开发了一种包含卵巢癌细胞、间充质干细胞和巨噬细胞的异质三组分肿瘤球模型，用于模拟高级别浆液性卵巢癌的临床相关表型 | 首次构建了包含三种关键细胞成分的异质肿瘤球模型，成功重现了HGSC的化疗耐药、癌症干细胞富集、迁移、侵袭和上皮-间质转化等关键表型 | 模型中使用的是细胞系而非原代肿瘤细胞，且仅包含三种细胞类型，可能无法完全模拟体内肿瘤微环境的复杂性 | 研究高级别浆液性卵巢癌肿瘤微环境中不同细胞成分的相互作用及其对疾病表型的影响 | 高级别浆液性卵巢癌细胞（OVCAR3、OVCAR4、OVCAR8）、原代间充质干细胞、U937来源的M2样巨噬细胞 | 数字病理学 | 卵巢癌 | 单细胞RNA测序、流式细胞术、侵袭实验、迁移实验 | 3D肿瘤球模型 | 基因表达数据、细胞表型数据 | 使用三种卵巢癌细胞系、原代MSCs和U937巨噬细胞构建的肿瘤球模型 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 8026 | 2026-02-14 |
A metabolic-radioimmune signature predicts therapy response and immune reprogramming in non-small cell lung cancer
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1693277
PMID:41306526
|
研究论文 | 本研究系统探讨了非小细胞肺癌（NSCLC）中放疗诱导的肿瘤微环境（TME）代谢重塑，并基于放疗抵抗相关代谢基因（RRMGs）建立了一个预测模型，以优化治疗分层和放疗增敏剂发现 | 首次系统整合了NSCLC肿瘤细胞、肿瘤引流淋巴结（TDLNs）的批量转录组数据和肿瘤组织的单细胞RNA-seq数据，利用scFEA算法重建代谢通量图，并识别出7个关键的RRMGs构建预后模型，同时预测并实验验证了新的放疗增敏剂 | 研究主要基于转录组数据，缺乏蛋白质水平或代谢组学的直接验证；模型在独立队列中的验证AUC相对较低（0.618），可能需要更多样本进一步验证；实验验证仅限于细胞水平，缺乏体内模型或临床前研究 | 优化NSCLC的放疗治疗分层，发现新的放疗增敏剂，并理解放疗诱导的代谢重编程如何驱动治疗抵抗 | 非小细胞肺癌（NSCLC）的肿瘤细胞、肿瘤引流淋巴结（TDLNs）和免疫细胞 | 数字病理学 | 肺癌 | 单细胞RNA-seq, 批量转录组分析, WGCNA, Cox回归, CIBERSORT, TIDE算法, scFEA算法, qRT-PCR, 蛋白质印迹, 分子对接 | 预后风险模型（基于RRMGs）, 列线图 | 转录组数据, 单细胞RNA-seq数据 | TCGA放疗队列和独立放疗免疫治疗队列的数据，具体样本数未明确说明 | NA | 单细胞RNA-seq, 批量RNA-seq | NA | NA |
| 8027 | 2026-02-14 |
Integrated single-cell and spatial transcriptomics combined with whole-exome sequencing reveal key hub genes and epithelial heterogeneity in bladder cancer
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1748105
PMID:41669266
|
研究论文 | 本研究通过整合单细胞转录组、空间转录组和全外显子组测序数据，揭示了膀胱癌上皮细胞的异质性，并鉴定了与肿瘤突变负荷相关的关键枢纽基因 | 首次整合单细胞RNA-seq、空间转录组和WES数据，结合TMB分析，系统解析膀胱癌上皮细胞亚群，并利用Ro/e算法识别出关键的TMB相关上皮亚群Epi14 | 样本量相对有限（13个单细胞样本，30个WES样本），且为回顾性研究，需要更大规模的前瞻性队列验证 | 阐明膀胱癌上皮细胞的异质性及其在肿瘤发生发展中的作用，并鉴定与肿瘤突变负荷相关的关键基因 | 膀胱癌患者组织样本中的上皮细胞 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 单细胞RNA-seq, 全外显子组测序, 空间转录组学, qPCR, Western blot | 随机生存森林, UMAP, Monocle2, CellChat, CytoTRACE, spacexr, PROGENy | 单细胞转录组数据, 空间转录组数据, 外显子组测序数据, 批量转录组数据 | 13个单细胞RNA-seq样本, 514个批量转录组样本, 30个WES样本, 共77,263个细胞 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学, 全外显子组测序 | NA | NA |
| 8028 | 2026-02-14 |
Identifying cell-type-specific spatially variable genes with ctSVG
2024-Dec-19, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5655066/v1
PMID:39764138
|
研究论文 | 本文提出了一种名为ctSVG的计算方法，专门用于在单细胞分辨率下识别细胞类型特异性空间可变基因 | 开发了ctSVG方法，能够准确分配Visium方块至细胞，并识别出与样本范围SVGs或细胞类型标记基因不重叠的新基因，从而更充分利用空间位置信息 | NA | 旨在解决先前方法在识别空间可变基因时未能充分利用空间位置信息的问题 | Visium HD空间转录组学数据 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | 10x Genomics | 空间转录组学 | Visium HD | Visium HD空间转录组学平台 |
| 8029 | 2026-02-14 |
Applications of spatial transcriptomics and artificial intelligence to develop integrated management of pancreatic cancer
2024, Advances in cancer research
DOI:10.1016/bs.acr.2024.06.007
PMID:39271261
|
综述 | 本文综述了空间转录组学和人工智能在胰腺癌综合管理中的应用 | 整合空间转录组学和人工智能工具，以更精确地分析肿瘤微环境中的细胞间通讯，并识别新的生物标志物和治疗靶点 | NA | 探索空间转录组学和人工智能在胰腺癌早期诊断和个性化治疗中的应用 | 胰腺癌 | 数字病理学 | 胰腺癌 | 单细胞测序, seqFISH | NA | 测序数据, 图像数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 8030 | 2026-02-14 |
Crosstalk between tumor and microenvironment: Insights from spatial transcriptomics
2024, Advances in cancer research
DOI:10.1016/bs.acr.2024.06.009
PMID:39271263
|
综述 | 本文综述了肿瘤与微环境之间的相互作用，重点关注空间转录组学技术在解析肿瘤异质性、进化及克隆状态中的应用 | 整合空间转录组学技术视角，系统阐述肿瘤异质性驱动因素及肿瘤-微环境动态互作机制 | 作为综述文章，未涉及原始实验数据，主要基于现有文献总结 | 探讨肿瘤异质性、进化及克隆状态的驱动因素，并分析肿瘤与微环境的相互作用 | 肿瘤组织及其微环境 | 数字病理学 | 癌症 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 8031 | 2026-02-14 |
Deep learning-based multimodal spatial transcriptomics analysis for cancer
2024, Advances in cancer research
DOI:10.1016/bs.acr.2024.08.001
PMID:39271260
|
书本章节 | 本章探讨了深度学习与多模态空间转录组学在癌症研究中的整合应用 | 将深度学习与多模态空间转录组学结合，为癌症诊断和治疗提供全面且可操作的见解，代表了肿瘤学向更精准和个性化方向的范式转变 | NA | 推进癌症诊断、治疗规划和精准医学 | 癌症生物学，包括肿瘤异质性、微环境相互作用和治疗反应 | 机器学习 | 癌症 | 空间转录组学，多模态数据分析 | 卷积神经网络 | 多模态数据（包括基因组、蛋白质组、影像和临床数据） | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 8032 | 2026-02-14 |
Current computational methods for spatial transcriptomics in cancer biology
2024, Advances in cancer research
DOI:10.1016/bs.acr.2024.06.006
PMID:39271268
|
综述 | 本文综述了当前在癌症生物学中用于空间转录组学的计算方法 | NA | NA | 回顾和总结空间转录组学在癌症生物学中的计算分析方法 | 空间转录组学数据及其在癌症研究中的应用 | 计算生物学 | 癌症 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 8033 | 2026-02-14 |
Data enhancement in the age of spatial biology
2024, Advances in cancer research
DOI:10.1016/bs.acr.2024.06.008
PMID:39271267
|
综述 | 本文综述了空间转录组学与其他数据类型（如单细胞转录组学和详细组织染色图像）整合的计算方法，旨在克服当前空间转录组学技术在分辨率或同时分析基因数量方面的限制 | 深入探讨了整合空间转录组学与互补数据源的计算方法，以克服现有技术在分辨率或基因分析数量上的局限，并强调了这些方法在癌症生物学理解中的革命性潜力 | 作为综述文章，未涉及具体实验数据或新算法开发，主要聚焦于现有挑战和解决方案的概述 | 旨在通过整合空间转录组学与其他数据类型，提升对细胞异质性和微环境的理解，特别是在癌症等复杂疾病中 | 空间转录组学数据、单细胞转录组学数据、详细组织染色图像 | 空间转录组学 | 癌症 | 空间转录组学、单细胞转录组学、组织染色 | NA | 空间转录组学数据、单细胞转录组学数据、图像数据 | NA | NA | 空间转录组学、单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 8034 | 2026-02-14 |
Integrated multi-omics single cell atlas of the human retina
2023-Nov-17, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-3471275/v1
PMID:38014002
|
研究论文 | 本文构建了一个综合多模态的人类视网膜细胞图谱，整合了转录组和染色质可及性数据 | 首次整合了大规模多模态单细胞数据，揭示了超过110种细胞类型，并精细映射了GWAS和eQTL变异 | NA | 创建全面的人类视网膜细胞图谱以促进对视网膜功能和病理的理解 | 人类视网膜细胞 | 数字病理学 | NA | 单细胞测序 | NA | 转录组和染色质可及性数据 | 约240万个细胞，来自55名捐赠者 | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞ATAC-seq | NA | NA |
| 8035 | 2026-02-13 |
Temporal transcriptomic profiling of bone autograft healing reveals dynamic immune, vascular, and osteogenic programs
2026-Apr, Bone
IF:3.5Q2
DOI:10.1016/j.bone.2025.117771
PMID:41478392
|
研究论文 | 本研究通过时序转录组分析揭示了骨自体移植愈合过程中动态的免疫、血管和成骨程序 | 首次结合bulk和单细胞RNA测序技术，在小鼠骨膜介导的自体移植模型中系统描绘了14天内移植相关组织的分子和细胞程序动态变化，并发现了供体来源细胞稀少而宿主来源细胞类型转换的现象，提示了愈合过程中活跃的神经血管互作 | 研究基于小鼠模型，结果在人体中的适用性有待验证；观察时间限于14天内，长期愈合过程未涵盖 | 阐明驱动早期骨自体移植整合的分子和细胞程序 | 小鼠骨膜介导的自体移植模型中的移植相关组织 | 数字病理 | 骨科疾病 | bulk RNA测序, 单细胞RNA测序 | NA | RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 8036 | 2026-02-13 |
The role of insulin-like growth factor binding proteins in TGF-β1-induced fibroblast-myofibroblast transition during endometriosis fibrosis
2026-Apr, Cellular signalling
IF:4.4Q2
DOI:10.1016/j.cellsig.2026.112362
PMID:41520746
|
研究论文 | 本研究探讨了胰岛素样生长因子结合蛋白（IGFBPs）在子宫内膜异位症纤维化过程中TGF-β1诱导的成纤维细胞-肌成纤维细胞转化（FMT）中的作用 | 首次定义了IGFBPs在子宫内膜异位症纤维化中的作用，并发现IGFBP6是一种潜在的抗纤维化因子和治疗靶点 | NA | 研究IGFBPs在子宫内膜异位症相关纤维化中TGF-β1诱导的FMT过程中的作用 | 子宫内膜异位症患者的异位子宫内膜组织及异位子宫内膜基质细胞（EcESCs） | 数字病理学 | 子宫内膜异位症 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 8037 | 2026-02-13 |
Integrated methylome and hydroxymethylome analysis identifies CAMK2G, NFATC4, and SFRP2 as TET1-regulated drivers of odontoblastic differentiation in human dental pulp cells
2026-Apr, Bone
IF:3.5Q2
DOI:10.1016/j.bone.2026.117775
PMID:41534676
|
研究论文 | 本研究通过整合甲基组和羟甲基组分析，揭示了TET1调控的CAMK2G、NFATC4和SFRP2作为人牙髓细胞成牙本质分化的关键驱动因子 | 首次在全基因组水平描绘了人牙髓细胞成牙本质分化过程中的DNA甲基化动态，并识别出TET1通过5hmC修饰调控的新表观遗传驱动因子 | 研究主要基于体外细胞模型，未在体内验证这些驱动因子的功能 | 阐明人牙髓细胞成牙本质分化过程中的DNA甲基化动态及TET1介导的调控机制 | 人牙髓细胞 | 表观遗传学 | 牙科疾病 | 微阵列、hMeDIP-seq、scRNA-seq | NA | 基因组DNA甲基化数据、羟甲基化数据、单细胞RNA-seq数据 | 未明确样本数量 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 8038 | 2026-02-13 |
Zebrafish neural regeneration: mechanistic insights into human nervous system repair
2026-Mar-05, Neuroscience
IF:2.9Q2
|
综述 | 本文综述了斑马鱼在神经再生研究中的关键发现，强调了其在模拟人类神经退行性疾病和指导治疗策略中的转化意义 | 整合了斑马鱼在视网膜、脊髓和大脑中神经再生的多系统机制，并引入了单细胞RNA测序、CRISPR-Cas9等先进技术来解析再生过程中的细胞状态和调控网络 | 作为一篇综述文章，未涉及原始实验数据，且斑马鱼与人类在生理和病理上存在差异，其发现直接转化至临床应用仍需进一步验证 | 解码脊椎动物中枢神经系统的再生机制，以指导人类神经修复的治疗策略 | 斑马鱼（Danio rerio）作为研究模型，聚焦于其视网膜、脊髓和大脑的神经再生过程 | 再生医学 | 神经退行性疾病 | 单细胞RNA测序, CRISPR-Cas9, 谱系追踪, 多组学分析 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8039 | 2026-02-13 |
Diagnostic model and identification of IGFBP2 as an aging-related biomarker and therapeutic target for systemic sclerosis-associated interstitial lung disease through integrated bioinformatics and machine learning approaches
2026-Feb-12, International journal of surgery (London, England)
DOI:10.1097/JS9.0000000000004351
PMID:41677271
|
研究论文 | 本研究通过整合生物信息学和机器学习方法，识别了IGFBP2作为系统性硬化症相关间质性肺病（SSc-ILD）的衰老相关生物标志物和治疗靶点 | 结合临床数据、基因表达分析和机器学习算法，首次将IGFBP2鉴定为SSc-ILD的关键衰老相关基因，并构建了诊断模型 | 研究样本量有限（106例患者），且主要依赖公共数据库数据，需要进一步实验验证和更大规模临床研究 | 识别SSc-ILD的临床特征和衰老相关遗传标志物，验证IGFBP2在基底细胞衰老和纤维化进展中的作用 | 系统性硬化症患者（SSc-ILD和SSc-NILD组）、小鼠模型、基因表达数据集 | 机器学习 | 系统性硬化症相关间质性肺病 | 基因表达分析、免疫荧光、定量PCR、Western blotting、单细胞RNA测序 | LASSO、随机森林、支持向量机-递归特征消除 | 基因表达数据、临床数据 | 106例患者（73例SSc-ILD，33例SSc-NILD）、小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 8040 | 2026-02-13 |
Single-cell resolution of splicing regulation in peripheral blood mononuclear cells uncovers heterogeneity-driven mechanisms underlying human complex traits
2026-Feb-11, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-69325-z
PMID:41672992
|
研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序数据，在欧洲人群的外周血单个核细胞中，系统性地研究了遗传变异对选择性剪接的调控及其与复杂性状的关联机制 | 首次在单细胞分辨率下，系统性地揭示了遗传变异对选择性剪接的细胞类型特异性调控，并阐明了剪接调控作为复杂性状易感位点作用机制的重要性 | 研究仅针对欧洲血统人群，结果可能无法直接推广到其他人群；样本量相对有限（980人） | 探究遗传变异在免疫细胞类型和人口统计学层次上对选择性剪接的调控机制，及其与复杂性状的关联 | 欧洲血统人群的外周血单个核细胞（PBMCs） | 单细胞组学 | 复杂性状（多基因性状） | 单细胞RNA测序（scRNA-seq），基因分型 | NA | 单细胞RNA测序数据，基因型数据 | 980名欧洲血统个体 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |