单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 27747 篇文献，本页显示第 8221 - 8240 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8221 | 2024-09-30 |
Intracellular Spatial Transcriptomic Analysis Toolkit (InSTAnT)
2023-Jan-27, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-2481749/v1
PMID:36747718
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研究论文 | 本文介绍了InSTAnT，一个用于从空间转录组数据中提取分子关系的计算工具包 | InSTAnT能够检测基因对和模块在细胞内和细胞间的有趣共定位模式，并使用专门的统计测试和图挖掘技术 | NA | 开发新的分析工具以实现空间转录组技术的全部潜力 | 人类癌细胞系和小鼠下丘脑前视区的空间转录组数据 | 生物信息学 | NA | 空间转录组技术（如MERFISH） | NA | 空间转录组数据 | 人类癌细胞系和小鼠下丘脑前视区的数据 |
| 8222 | 2024-09-30 |
Overview of single-cell RNA sequencing analysis and its application to spermatogenesis research
2023 Jan-Dec, Reproductive medicine and biology
IF:2.7Q2
DOI:10.1002/rmb2.12502
PMID:36726594
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序分析及其在精子发生研究中的应用 | 单细胞RNA测序识别出成鼠睾丸中的间充质细胞和II型先天淋巴细胞作为新的睾丸细胞类型，以及详细的生殖细胞亚型 | 单细胞RNA测序分析需要广泛的实验技术和生物信息学知识，对许多实验生物学家和临床医生来说难以使用 | 使单细胞RNA测序分析更加普及，并总结了使用该技术在人类和小鼠精子发生研究中获得的最新见解 | 人类和小鼠的精子发生过程 | 基因组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 转录组数据 | NA |
| 8223 | 2024-09-30 |
Cell-type-specific co-expression inference from single cell RNA-sequencing data
2022-Dec-15, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2022.12.13.520181
PMID:36561173
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研究论文 | 提出了一种名为CS-CORE的统计方法，用于从单细胞RNA测序数据中推断特定细胞类型的基因共表达 | CS-CORE方法在表达测量模型中明确考虑了测序深度变化和测量误差，解决了现有方法在高测序深度变化和测量误差下的问题 | 未提及 | 开发一种新的统计方法，用于从单细胞RNA测序数据中准确推断特定细胞类型的基因共表达 | 单细胞RNA测序数据中的基因共表达 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 统计模型 | 基因表达数据 | 包括阿尔茨海默病和COVID-19患者的死后脑样本和血液样本 |
| 8224 | 2024-09-30 |
Deep learning explains the biology of branched glycans from single-cell sequencing data
2022-Oct-21, iScience
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.isci.2022.105163
PMID:36217547
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研究论文 | 本文利用单细胞测序数据和深度学习模型，预测了小鼠T淋巴细胞的糖链表型，并揭示了糖链的生物学功能和调控机制 | 首次使用深度学习模型从转录组数据中预测细胞的糖链表型，并通过SHAP解释模型识别出高度预测性的基因 | NA | 揭示糖链在细胞水平上的功能和调控机制 | 小鼠T淋巴细胞的糖链表型 | 机器学习 | NA | 单细胞测序 | 深度学习模型 | 转录组数据和糖链数据 | 小鼠T淋巴细胞 |
| 8225 | 2024-09-30 |
Normalization and de-noising of single-cell Hi-C data with BandNorm and scVI-3D
2022-10-17, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-022-02774-z
PMID:36253828
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研究论文 | 本文开发了BandNorm归一化方法和scVI-3D深度生成模型，用于单细胞Hi-C数据的归一化和去噪 | 提出了BandNorm和scVI-3D两种新方法，分别用于处理单细胞Hi-C数据中的技术噪声和偏差 | NA | 解决单细胞Hi-C数据中的技术噪声和偏差问题 | 单细胞Hi-C数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞Hi-C | 深度生成模型 | 基因组数据 | NA |
| 8226 | 2024-09-30 |
Spatially informed cell-type deconvolution for spatial transcriptomics
2022-09, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-022-01273-7
PMID:35501392
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研究论文 | 本文介绍了一种基于条件自回归的解卷积方法（CARD），用于空间转录组学中的细胞类型解卷积 | CARD方法结合了单细胞RNA测序（scRNA-seq）的细胞类型特异性表达信息与细胞类型组成在组织位置间的相关性，能够提高解卷积的准确性，并能在没有scRNA-seq参考数据的情况下进行解卷积 | NA | 开发一种新的解卷积方法，以提高空间转录组学数据中细胞类型组成的准确性 | 空间转录组学数据中的细胞类型组成和基因表达水平 | 空间转录组学 | 胰腺癌 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 条件自回归模型 | 基因表达数据 | 四个数据集，包括一个胰腺癌数据集 |
| 8227 | 2024-09-30 |
Deciphering spatial domains from spatially resolved transcriptomics with an adaptive graph attention auto-encoder
2022-04-01, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-29439-6
PMID:35365632
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研究论文 | 本文开发了一种名为STAGATE的图注意力自编码器框架，用于从空间转录组学数据中准确识别空间域 | STAGATE通过集成空间信息和基因表达谱，采用注意力机制自适应学习相邻点的相似性，并可选地集成预聚类的基因表达，以更好地表征空间域边界的相似性 | NA | 开发一种新的方法来准确识别空间转录组学数据中的空间域 | 空间转录组学数据中的空间域 | 生物信息学 | NA | 空间转录组学 | 图注意力自编码器 | 基因表达数据 | 多种空间转录组学数据集，由不同平台生成，具有不同的空间分辨率 |
| 8228 | 2024-09-30 |
Recent advances and application of whole genome amplification in molecular diagnosis and medicine
2022-Mar, MedComm
IF:10.7Q1
DOI:10.1002/mco2.116
PMID:35281794
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综述 | 本文综述了全基因组扩增（WGA）技术在分子诊断和医学中的最新进展和应用 | 介绍了WGA技术在单细胞测序中的应用，并讨论了其在分子诊断和医学中的应用前景和挑战 | 未提及具体的技术局限性 | 综述WGA技术在分子诊断和医学中的应用 | 全基因组扩增技术及其在分子诊断和医学中的应用 | 分子生物学 | NA | 全基因组扩增（WGA） | NA | DNA | 少量DNA样本，特别是单细胞样本 |
| 8229 | 2024-09-30 |
Cell specific peripheral immune responses predict survival in critical COVID-19 patients
2022-02-15, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-022-28505-3
PMID:35169146
|
研究论文 | 研究了外周免疫细胞激活与重症COVID-19患者生存率之间的关系 | 使用单细胞RNA测序和CITE-seq技术，揭示了与重症COVID-19患者生存相关的特定细胞类型转录特征，并利用机器学习预测死亡率 | 需要进一步验证和独立数据集的支持 | 探讨外周免疫细胞激活与重症COVID-19患者生存率的关系，并开发预测模型 | 重症COVID-19患者的免疫细胞和生存率 | 数字病理学 | COVID-19 | 单细胞RNA测序，CITE-seq | 机器学习 | 转录组数据 | 多个重症COVID-19患者样本 |
| 8230 | 2024-09-30 |
Comparison and evaluation of statistical error models for scRNA-seq
2022-01-18, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-021-02584-9
PMID:35042561
|
研究论文 | 本文比较和评估了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中统计误差模型的性能 | 本文分析了59个scRNA-seq数据集，发现负二项分布模型在处理具有足够测序深度的基因时表现更好，并提出了数据驱动的方法来进行参数估计 | 本文主要集中在统计误差模型的比较和评估，未涉及其他可能影响scRNA-seq数据质量的因素 | 评估不同统计误差模型在scRNA-seq数据中的适用性，并提供建模建议 | scRNA-seq数据中的统计误差模型 | NA | NA | scRNA-seq | 负二项分布模型 | scRNA-seq数据 | 59个scRNA-seq数据集 |
| 8231 | 2024-09-30 |
Single-cell multi-omics sequencing: application trends, COVID-19, data analysis issues and prospects
2021-11-05, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbab229
PMID:34111889
|
综述 | 本文综述了单细胞多组学测序技术的最新进展及其在理解复杂疾病（特别是COVID-19）中的应用，并总结了用于分析多层异质数据的相关机器学习和生物信息学技术 | 本文介绍了变分推断和基于图的学习方法在单细胞多组学数据分析中的应用，并讨论了Seurat V3等常用工具在处理缺失变量和标签中的作用 | 本文主要讨论了数据一致性和多样性问题，以及数据对错误校正和数据插补方法的关注，但未深入探讨具体的解决方案 | 综述单细胞多组学测序技术的发展及其在复杂疾病研究中的应用，并探讨相关的数据分析问题和未来展望 | 单细胞多组学测序技术及其在COVID-19等复杂疾病中的应用 | 生物信息学 | 传染病 | 单细胞多组学测序 | NA | 多层异质数据 | NA |
| 8232 | 2024-09-30 |
Integration of Transformative Platforms for the Discovery of Causative Genes in Cardiovascular Diseases
2021-06, Cardiovascular drugs and therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1007/s10557-021-07175-1
PMID:33856594
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综述 | 本文综述了利用基因组关联研究（GWAS）和其他多学科技术平台整合，以发现心血管疾病致病基因的最新进展 | 本文强调了通过多学科团队整合遗传发现与多种技术平台，展示了这种方法的变革潜力 | NA | 探讨心血管疾病致病基因的发现及其机制 | 心血管疾病及其相关基因和变异 | 基因组学 | 心血管疾病 | 基因组关联研究（GWAS）、RNA测序、代谢组学、表观基因组学 | NA | 基因数据、RNA数据、代谢数据 | NA |
| 8233 | 2024-09-30 |
Longitudinal proteomic analysis of severe COVID-19 reveals survival-associated signatures, tissue-specific cell death, and cell-cell interactions
2021-05-18, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2021.100287
PMID:33969320
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研究论文 | 本文通过纵向蛋白质组分析严重COVID-19患者，揭示了与生存相关的蛋白质特征、组织特异性细胞死亡和细胞间相互作用 | 本文首次通过大规模蛋白质组数据和单细胞RNA测序数据的联合分析，揭示了严重COVID-19患者的免疫和非免疫蛋白质特征，并提出了细胞间相互作用驱动组织损伤的模型 | 本文的样本量相对较小，且仅限于COVID-19患者和症状性对照组，可能限制了结果的普适性 | 揭示严重COVID-19疾病的潜在机制 | COVID-19患者的血浆蛋白质组和细胞间相互作用 | NA | COVID-19 | 蛋白质组学分析、单细胞RNA测序 | NA | 蛋白质数据、单细胞RNA测序数据 | 306名COVID-19患者和78名症状性对照组 |
| 8234 | 2024-09-30 |
Cellular Complexity of Hemochorial Placenta: Stem Cell Populations, Insights from scRNA-seq, and SARS-CoV-2 Susceptibility
2021, Current stem cell reports
IF:2.3Q4
DOI:10.1007/s40778-021-00194-6
PMID:34697582
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）在研究胎盘细胞类型特异性基因表达模式中的应用，并探讨了SARS-CoV-2感染的潜在性 | 利用单细胞RNA测序技术深入研究了胎盘细胞的基因表达模式，并结合人类胎盘数据探讨了SARS-CoV-2感染的可能性 | 需要进一步研究评估胎盘干细胞在开发新疗法中的应用 | 探讨胎盘发育及其在母胎医学中的重要性 | 胎盘的祖细胞群体及其基因表达模式 | NA | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据 | 涉及从胚胎第7天到第12.5天的多个小鼠胎盘样本及部分人类胎盘样本 |
| 8235 | 2024-09-28 |
[Advances in the application of single-cell sequencing technology in the study of neonatal necrotizing enterocolitis]
2024-Oct-02, Zhonghua er ke za zhi = Chinese journal of pediatrics
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 8236 | 2024-09-28 |
Machine Learning Developed a MYC Expression Feature-Based Signature for Predicting Prognosis and Chemoresistance in Pancreatic Adenocarcinoma
2024-Oct, Biochemical genetics
IF:2.1Q3
DOI:10.1007/s10528-023-10625-0
PMID:38245886
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研究论文 | 本研究开发了一种基于MYC表达特征的签名，用于预测胰腺腺癌的预后和化疗耐药性 | 首次在胰腺腺癌中建立了基于MYC表达特征的风险模型，并发现了与MYC表达和患者生存密切相关的七个基因 | 研究主要基于TCGA和其他数据库的数据，缺乏临床验证 | 开发一种新的生物标志物，用于预测胰腺腺癌患者的预后和化疗耐药性 | 胰腺腺癌患者的基因表达数据和临床信息 | 数字病理 | 胰腺癌 | LASSO回归分析 | 风险模型 | 基因表达数据 | 训练集包括TCGA数据库的胰腺腺癌患者数据，验证集包括GSE57495、GSE62452和ICGC-PACA数据库的数据 |
| 8237 | 2024-09-28 |
The miR-203/ZBTB20/MAFA Axis Orchestrates Pancreatic β-Cell Maturation and Identity During Weaning and Diabetes
2024-Oct-01, Diabetes
IF:6.2Q1
DOI:10.2337/db23-0604
PMID:39058664
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研究论文 | 研究报告了miR-203/ZBTB20/MAFA轴在断奶和糖尿病期间调控胰腺β细胞成熟和身份的机制 | 揭示了miR-203/ZBTB20/MAFA轴在营养过渡期间调控β细胞成熟的新机制，并提出了一种通过操纵该轴来增加功能性β细胞数量以缓解糖尿病的新策略 | NA | 探讨营养过渡与β细胞成熟之间的分子机制 | 胰腺β细胞的成熟过程 | NA | 糖尿病 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | NA |
| 8238 | 2024-09-28 |
Interactions between fibroblasts and monocyte-derived cells in chronic lung injuries induced by real-ambient particulate matter exposure
2024-Oct, Mutation research. Genetic toxicology and environmental mutagenesis
DOI:10.1016/j.mrgentox.2024.503807
PMID:39326935
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研究论文 | 研究长期暴露于细颗粒物（PM）引起的慢性肺损伤中成纤维细胞和单核细胞来源细胞的相互作用 | 揭示了特定成纤维细胞和单核细胞来源细胞亚群在长期PM暴露下的显著增加及其促炎和促纤维化功能 | 仅在C57BL/6 J雄性小鼠中进行了实验，结果的普适性有待验证 | 探讨长期暴露于细颗粒物（PM）引起的慢性肺损伤中成纤维细胞和单核细胞来源细胞的多样性和功能 | 成纤维细胞、髓源抑制细胞（MDSCs）和间质巨噬细胞（IMs） | NA | 肺损伤 | 单细胞RNA测序 | NA | RNA | 16周暴露于石家庄市真实环境PM的C57BL/6 J雄性小鼠 |
| 8239 | 2024-09-28 |
Single-cell mapping of peripheral blood mononuclear cells reveals key transcriptomic changes favoring coronary artery lesion in IVIG-resistant Kawasaki disease
2024-Sep-30, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e37857
PMID:39323779
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术分析了静脉免疫球蛋白（IVIG）抵抗型川崎病（KD）患者的外周血单核细胞（PBMCs）的转录组特征 | 首次全面描绘了IVIG抵抗型KD患者PBMCs的整体转录组图谱，揭示了CD8+效应T细胞分化受阻以及髓系细胞与T细胞之间的关键相互作用 | 样本量较小，仅包括12名参与者 | 探索IVIG抵抗型KD患者外周血单核细胞的转录组特征，揭示其与冠状动脉病变的关系 | IVIG抵抗型KD患者、IVIG反应型KD患者和健康对照的外周血单核细胞 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 转录组数据 | 12名参与者，包括5名IVIG抵抗型KD患者、4名IVIG反应型KD患者和3名健康对照 |
| 8240 | 2024-09-28 |
Monocytes Reprogrammed by 4-PBA Potently Contribute to the Resolution of Inflammation and Atherosclerosis
2024-Sep-27, Circulation research
IF:16.5Q1
DOI:10.1161/CIRCRESAHA.124.325023
PMID:39224974
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研究论文 | 研究探讨了4-PBA对单核细胞的重新编程作用及其在减轻炎症和动脉粥样硬化中的效果 | 首次展示了4-PBA能够将单核细胞重新编程为具有抗炎特性的细胞，并通过特定的分子机制实现这一效果 | 研究主要基于小鼠模型，尚未在人体中验证其效果 | 探索4-PBA对单核细胞的重新编程及其在治疗动脉粥样硬化中的潜力 | 单核细胞、动脉粥样硬化 | NA | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序、免疫学方法、生物化学和遗传学方法 | NA | 基因表达数据 | 高脂饮食喂养的ApoE-/-小鼠模型 |