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当前共找到 44757 篇文献，本页显示第 1101 - 1120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1101 | 2026-10-13 |
Characterizing the immune infiltrate in secondary syphilis: implications for transmission and pathology
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1549206
PMID:40201184
|
研究论文 | 该研究通过免疫组化、批量和单细胞RNA测序分析二期梅毒皮肤活检，并利用体外细胞实验探究梅毒螺旋体感染后的宿主免疫反应和免疫逃逸机制 | 首次在二期梅毒中结合单细胞RNA测序与体外功能验证，揭示了表皮TLR-MYD88信号通路在宿主抗梅毒免疫应答中的关键作用，以及梅毒螺旋体通过抑制免疫反应促进皮肤传播的新机制 | 样本量有限，仅针对二期梅毒患者，未涵盖梅毒其他分期；体外实验使用PBMCs和角质形成细胞，可能无法完全反映体内复杂的免疫微环境 | 表征二期梅毒的免疫浸润特征，探究梅毒螺旋体感染后宿主的免疫应答和免疫逃逸机制，以及这些机制对病原体传播和病理的影响 | 二期梅毒患者的福尔马林固定石蜡包埋皮肤活检样本、健康个体的外周血单核细胞（PBMCs）以及原代和MyD88敲除的角质形成细胞 | 数字病理学 | 梅毒 | 免疫组化（IHC）、批量RNA测序、单细胞RNA测序 | NA | 图像、文本 | 二期梅毒患者的皮肤活检样本（具体数量未在摘要中说明）、健康个体的PBMCs、原代和MyD88敲除角质形成细胞 | NA | single-cell RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 1102 | 2026-10-13 |
COFFEE: consensus single cell-type specific inference for gene regulatory networks
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae457
PMID:39311699
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研究论文 | 本文提出了COFFEE，一种基于Borda投票的共识算法，整合10种基因调控网络推断方法，用于单细胞RNA-seq数据的细胞类型特异性基因调控网络推断。 | 将群体智慧方法扩展到单细胞RNA-seq数据，开发了COFFEE共识算法，整合10种已建立的GRN推断方法，并在合成、 curated和实验数据集上展示了改进的性能。 | COFFEE在10种算法上进行了基准测试，但可能受限于所整合的算法集合；未明确讨论计算复杂性和可扩展性。 | 改进单细胞RNA-seq数据中细胞类型特异性基因调控网络的推断性能。 | 单细胞RNA-seq数据，包括合成、 curated和实验数据集。 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1103 | 2026-10-13 |
nsDCC: dual-level contrastive clustering with nonuniform sampling for scRNA-seq data analysis
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae477
PMID:39327063
|
研究论文 | 本文提出了一种名为nsDCC的双层对比聚类方法，结合非均匀采样，用于单细胞RNA测序数据的降维和聚类分析 | 提出双层对比聚类方法，结合实例级和聚类级对比学习，联合优化降维和聚类；引入多正样本对比学习和单位矩阵约束；引入注意力机制捕获细胞间信息；提出最近边界最稀疏密度权重分配算法处理不平衡数据集 | 摘要中未明确提及局限性 | 实现单细胞RNA测序数据的降维和聚类联合优化分析 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 对比学习、注意力机制 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1104 | 2026-10-13 |
DrugReSC: targeting disease-critical cell subpopulations with single-cell transcriptomic data for drug repurposing in cancer
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae490
PMID:39350337
|
研究论文 | 本文提出了一种名为DrugReSC的新方法，利用单细胞RNA测序数据靶向疾病关键细胞亚群，从而进行癌症药物重定位 | 首次利用单细胞RNA测序数据的细胞水平信息进行药物重定位，构建药物-细胞矩阵并通过置换方法评估药物对细胞表型变化的贡献 | 摘要中未提及 | 利用单细胞RNA测序数据靶向疾病关键细胞亚群，推动癌症精准医学中的药物重定位 | 癌症相关的细胞亚群及现有药物 | 机器学习 | 癌症 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1105 | 2026-10-13 |
scPanel: a tool for automatic identification of sparse gene panels for generalizable patient classification using scRNA-seq datasets
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae482
PMID:39350339
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研究论文 | 该文章提出了scPanel计算框架，通过从对扰动最敏感的细胞群体中自动识别稀疏基因面板，实现基于scRNA-seq数据的患者分类，并在硬皮病、结直肠癌和COVID-19数据集上验证了其有效性 | 提出了一种数据驱动的方法自动确定最小数量的信息性生物标志物基因；通过聚合患者相关细胞的预测概率并利用AUC评分实现患者级分类；能够从整个转录组中自动选择少于20个基因实现高精度患者分类；在COVID-19案例中展示了跨数据集泛化能力；性能优于其他最先进的基因选择方法 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 弥合生物标志物发现与临床应用之间的差距，通过从对扰动（如疾病/药物）最敏感的细胞群体中识别稀疏基因面板，实现患者分类 | 硬皮病、结直肠癌和COVID-19患者队列的scRNA-seq数据 | 机器学习 | 肺癌, 结直肠癌, 硬皮病, COVID-19 | scRNA-seq | NA | 文本 | 硬皮病、结直肠癌和COVID-19患者队列（具体样本量未在摘要中说明） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1106 | 2026-10-13 |
An initial game-theoretic assessment of enhanced tissue preparation and imaging protocols for improved deep learning inference of spatial transcriptomics from tissue morphology
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae476
PMID:39367648
|
研究论文 | 本文通过博弈论视角，评估了增强的组织制备和成像方案（如自动化染色、高分辨率成像和Visium CytAssist）对基于组织形态学进行空间转录组深度学习推断性能的影响 | 首次从博弈论角度系统评估组织制备和成像质量对空间转录组深度学习推断的影响，提出并验证了采用临床级组织处理和成像方案（永久切片、自动化染色、临床级扫描、Visium CytAssist）可显著提升模型性能并降低经济成本 | 样本量较小（仅13例结直肠癌患者），仅使用了Inceptionv3一种神经网络架构，未在其他癌种或更大规模队列中验证 | 探究采用临床标准的组织处理和成像方案是否能显著提升从组织形态学推断空间转录组的深度学习模型性能 | 13例病理T分期III期结直肠癌患者的组织切片 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 空间转录组学、H&E染色、全切片成像 | Inceptionv3 | 图像 | 13例结直肠癌患者 | 10x Genomics, Leica | 空间转录组学 | 10x Visium CytAssist, Leica Bond | Visium CytAssist空间转录组检测结合Leica Bond自动化H&E染色，40倍分辨率全切片成像 |
| 1107 | 2026-10-13 |
scDFN: enhancing single-cell RNA-seq clustering with deep fusion networks
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae486
PMID:39373051
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的单细胞RNA测序聚类算法scDFN，通过融合网络策略显著提升聚类性能 | 提出双机制融合网络，结合自编码器提取属性信息和改进的图自编码器捕获拓扑细节，通过跨网络信息融合机制与三重自监督策略进行整合，并优化四种不同的损失函数 | 摘要中未明确提及研究的局限性 | 提升单细胞RNA测序数据的聚类效果，以解析转录组多样性和推断细胞行为模式 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 自编码器、图自编码器、深度学习 | 文本（基因表达矩阵） | 多个数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1108 | 2026-10-13 |
MultiSC: a deep learning pipeline for analyzing multiomics single-cell data
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae492
PMID:39376034
|
研究论文 | 提出MultiSC深度学习流程，用于整合和分析多组学单细胞数据，包括聚类、基因调控网络预测、差异表达、中介分析和因果推断 | 提出多模态约束自编码器（单细胞层次约束自编码器）在聚类过程中整合多组学数据，并结合矩阵分解模型预测转录因子调控的靶基因 | 未明确提及 | 解决多组学单细胞数据整合分析工具缺乏的问题，全面理解细胞活动和基因调控网络 | 多组学单细胞数据（以NEAT-seq数据为例，包含基因表达、染色质可及性和转录因子蛋白表达） | 机器学习 | NA | NEAT-seq | 自编码器, 矩阵分解, 多元线性回归 | 多组学数据 | NA | NA | 单细胞多组学 | NA | NA |
| 1109 | 2026-10-13 |
Gene expression prediction from histology images via hypergraph neural networks
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae500
PMID:39401144
|
研究论文 | 该文提出了一种基于超图神经网络（HGGEP）的方法，从组织学图像中预测基因表达 | 提出超图神经网络模型HGGEP，包含梯度增强模块以增强对细胞形态信息的感知，并利用注意力机制和多潜在阶段特征堆叠超图来探索高阶关联 | 摘要中未明确提及研究的局限性 | 从低成本组织学图像中预测基因表达，以揭示复杂组织中基因的空间分布 | 疾病样本（包括癌症和肿瘤疾病）的组织学图像 | 数字病理学 | 肺癌, 前列腺癌 | 组织学图像分析 | 超图神经网络 | 图像 | 多个数据集（来自癌症和肿瘤疾病样本） | NA | NA | NA | NA |
| 1110 | 2026-10-13 |
Clustering scRNA-seq data with the cross-view collaborative information fusion strategy
2024-09-23, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae511
PMID:39402696
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研究论文 | 提出了一种基于信息瓶颈的聚类算法scCFIB，利用跨视图协同信息融合策略对scRNA-seq数据进行细胞聚类 | 首次将信息瓶颈框架与跨视图融合策略结合用于scRNA-seq数据聚类，通过构建多特征空间和序列优化方法提升聚类性能 | 未明确提及 | 解决scRNA-seq数据高维稀疏性带来的聚类挑战，并探索基因表达信息与潜在细胞结构数据的整合 | scRNA-seq数据 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | 信息瓶颈 | 基因表达数据 | NA | NA | single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 1111 | 2026-10-13 |
A comprehensive single-cell breast tumor atlas defines epithelial and immune heterogeneity and interactions predicting anti-PD-1 therapy response
2024-May-21, Cell reports. Medicine
DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101511
PMID:38614094
|
研究论文 | 该研究构建了一个包含236,363个细胞、来自119个活检样本、跨越8个数据集的乳腺肿瘤微环境单细胞RNA测序图谱，用于分析免疫和上皮细胞异质性及其与抗PD-1治疗反应的关系 | 开发了InteractPrint方法，通过考虑癌症上皮细胞异质性对癌症-免疫相互作用的影响，预测免疫检查点抑制剂治疗反应，并在两个乳腺癌临床试验中验证其预测性能优于PD-L1 | 研究主要基于单细胞RNA测序数据，可能无法完全捕捉空间信息和蛋白质水平的异质性，且预测模型需要在更多独立队列中进一步验证 | 构建全面的乳腺肿瘤微环境单细胞图谱，解析免疫和上皮细胞异质性，并开发预测抗PD-1治疗反应的方法 | 乳腺肿瘤微环境中的免疫细胞和上皮细胞，包括自然杀伤细胞和T细胞 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序 | InteractPrint | 单细胞转录组数据 | 119个活检样本，共236,363个细胞 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1112 | 2026-10-13 |
COFFEE: Consensus Single Cell-Type Specific Inference for Gene Regulatory Networks
2024-Jan-08, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.01.05.574445
PMID:38260386
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研究论文 | 本文提出了一种基于Borda投票的共识算法COFFEE，用于整合10种基因调控网络推断方法，从而在单细胞RNA测序数据中实现细胞类型特异性的基因调控网络推断 | 首次将共识投票策略（智慧群体方法）从批量RNA-seq和微阵列数据扩展到单细胞RNA-seq数据的细胞类型特异性基因调控网络推断中，提出了基于Borda投票的COFFEE算法，整合了10种已有GRN推断方法的信息 | COFFEE基于已有的10种GRN推断方法进行共识整合，其性能受限于这些基础方法的质量；对于更新型的细胞类型特异性GRN推断方法，需要进行修改后才能提升性能；可能未充分考虑单细胞数据中特有的技术噪声和稀疏性问题 | 将共识整合策略扩展到单细胞RNA-seq数据的基因调控网络推断中，通过整合多种GRN推断方法的信息来提升细胞类型特异性基因调控网络的推断性能 | 单细胞RNA-seq数据中的基因调控网络，涵盖合成数据集、精选数据集和实验数据集 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA-seq | Borda投票共识算法 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1113 | 2026-10-13 |
Deterministic scRNA-seq captures variation in intestinal crypt and organoid composition
2022-03, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-021-01391-1
PMID:35165449
|
研究论文 | 本文开发了一种确定性单细胞RNA测序系统DisCo，用于低输入样本（<500细胞）的高效单细胞捕获，并应用于肠道类器官和隐窝的异质性分析 | 开发了确定性mRNA捕获珠和细胞共封装液滴系统DisCo，结合机器视觉和多层微流控实现精确的颗粒和细胞定位及液滴分选，支持低输入样本的连续处理，捕获效率>70%，速度达350细胞/小时 | 未明确提及 | 解决现有scRNA-seq方法在处理小个体组织样本时效率低、成本高的问题，实现低输入样本的高分辨率细胞异质性分析 | 小鼠肠道类器官和肠道隐窝 | 单细胞测序 | NA | scRNA-seq | NA | 文本 | 31个肠道类器官和多个小鼠肠道隐窝 | NA | 单细胞RNA-seq | DisCo | 确定性mRNA捕获珠和细胞共封装液滴系统，结合机器视觉和多层微流控 |
| 1114 | 2026-10-13 |
Spatial components of molecular tissue biology
2022-03, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-021-01182-1
PMID:35132261
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综述 | 本文讨论了空间转录组学和蛋白质组学中关键生物学问题及计算工具的发展需求 | 将空间组织分析中的生物学问题与计算算法按长度尺度分类，并定义需解决的共性问题 | 未提供具体实验数据或算法实现，仅为概念性讨论 | 最大化空间转录组学和蛋白质组学技术的生物学发现 | 空间分辨的细胞和组织 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学，空间蛋白质组学 | NA | RNA表达数据，蛋白质表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1115 | 2026-10-13 |
Interneuron origin and molecular diversity in the human fetal brain
2021-12, Nature neuroscience
IF:21.2Q1
DOI:10.1038/s41593-021-00940-3
PMID:34737447
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研究论文 | 该研究通过单细胞RNA测序和原位测序，揭示了人类胎儿大脑基底神经节隆起中中间神经元祖细胞和前体细胞的分子多样性和起源 | 首次在人类胎儿基底神经节隆起中系统揭示了内侧和外侧神经节隆起中中间神经元前体细胞同时获得时间和空间身份的分子特征，并发现成人脑中的多种中间神经元亚型在胎儿阶段就已出现 | 未明确说明样本量大小和具体测序平台，可能受限于胎儿样本获取的伦理和技术挑战 | 解析人类胎儿大脑中中间神经元的起源和分子多样性 | 人类胎儿大脑的基底神经节隆起区域 | 单细胞组学 | 神经发育疾病 | 单细胞RNA测序，原位测序 | NA | RNA表达数据，空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 1116 | 2026-10-13 |
Single-cell analysis reveals androgen receptor regulates the ER-to-Golgi trafficking pathway with CREB3L2 to drive prostate cancer progression
2021-11, Oncogene
IF:6.9Q1
DOI:10.1038/s41388-021-02026-7
PMID:34611310
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研究论文 | 该研究通过单细胞转录组分析重建了前列腺癌中雄激素受体的转录网络，揭示了AR与CREB3L2协同调控内质网到高尔基体运输通路驱动前列腺癌进展的机制 | 首次通过单细胞转录组分析系统重建AR在前列腺癌中的转录网络，发现AR直接调控内质网到高尔基体蛋白囊泡运输通路的一系列特征基因，并证明AR与CREB3L2协同介导该运输过程，提出靶向该通路作为晚期前列腺癌治疗策略 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 阐明雄激素受体如何驱动前列腺癌进展的分子机制，特别是AR调控内质网到高尔基体运输通路的作用 | 前列腺癌 | 单细胞转录组学 | 前列腺癌 | 单细胞转录组分析 | NA | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1117 | 2026-10-12 |
Impaired megakaryopoiesis due to aberrant macrophage polarization via BTK/Rap1/NF-κB pathway in sepsis-induced thrombocytopenia
2025-04-02, Molecular therapy : the journal of the American Society of Gene Therapy
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.ymthe.2024.12.048
PMID:39741411
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研究论文 | 本研究揭示了脓毒症诱导血小板减少症中巨噬细胞通过BTK/Rap1/NF-κB通路异常极化导致巨核细胞生成受损的机制 | 首次揭示BTK抑制剂BGB-3111通过Rap1/NF-κB信号通路抑制巨噬细胞促炎极化，从而改善脓毒症诱导的血小板减少症中的巨核细胞生成和血小板产生 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 探究脓毒症诱导血小板减少症的发病机制，特别是巨噬细胞在其中的作用及BTK信号通路的调控机制 | 脓毒症诱导血小板减少症患者和小鼠模型 | 机器学习 | 脓毒症诱导血小板减少症 | 单细胞RNA测序 | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1118 | 2026-10-12 |
Overcoming immunotherapy resistance in hepatocellular carcinoma by targeting myeloid IL-8/CXCR2 signaling
2025-04-02, Molecular therapy : the journal of the American Society of Gene Therapy
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.ymthe.2025.02.002
PMID:39916327
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和ICB耐药小鼠模型，揭示了髓系IL-8/CXCR2信号通路介导肝细胞癌免疫治疗耐药的机制，并证明CXCR2拮抗剂AZD5069可逆转耐药 | 首次在晚期肝细胞癌患者ICB治疗前后活检样本中通过scRNA-seq揭示IL-8/CXCR2主要来源于免疫抑制性髓系MDSC，并证明临床可用CXCR2拮抗剂AZD5069可阻断MDSC募集和免疫抑制活性，使抗PD-L1治疗增敏，同时提出循环IL-8可作为ICB疗效预测的非侵入性生物标志物 | 研究基于2期临床试验队列，样本量有限，且AZD5069联合免疫治疗的疗效验证主要基于小鼠模型，仍需更大规模的临床试验验证 | 阐明IL-8/CXCR2通路激活介导的肝细胞癌免疫检查点阻断耐药机制，并探索联合免疫治疗策略 | 晚期肝细胞癌患者（接受pembrolizumab治疗的2期临床试验队列）及ICB耐药原位小鼠模型 | 数字病理 | 肝癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 文本 | 晚期肝细胞癌患者基线及治疗中活检样本（2期临床试验队列）及ICB耐药原位小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1119 | 2026-10-12 |
New Multiomic Studies Shed Light on Cellular Diversity and Neuronal Susceptibility in Parkinson's Disease
2025-03, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society
IF:7.4Q1
DOI:10.1002/mds.30097
PMID:39812497
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综述 | 本文综述了多组学方法（包括空间转录组学、表观基因组学和蛋白质组学）在帕金森病研究中的应用，揭示了细胞多样性和神经元易感性。 | 文章强调了多组学方法在帕金森病研究中的最新应用，整合了空间转录组学、表观基因组学和蛋白质组学，提供了对致病机制的新见解。 | 文章未提及具体的实验数据或样本量，可能缺乏对技术局限性的详细讨论。 | 探讨多组学方法在帕金森病研究中的应用，以揭示细胞多样性和神经元易感性，并促进新疗法开发。 | 帕金森病相关的神经元和胶质细胞 | 数字病理学 | 帕金森病 | 单细胞RNA测序、空间转录组学、表观基因组学、蛋白质组学 | NA | 文本 | NA | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学、表观基因组学、蛋白质组学 | NA | NA |
| 1120 | 2026-10-12 |
Analysis of downstream targets of PAX6 and LHX2, fundamental regulators of the developing mammalian neocortex
2025, Journal of biosciences
IF:2.1Q2
PMID:39912400
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研究论文 | 本文通过比较PAX6和LHX2的染色质占据情况以及各自缺失后的转录失调，分析它们是否通过共同的基因调控网络发挥作用，并利用单细胞RNA-seq数据确定共同靶基因在皮层祖细胞神经发生过程中的表达细胞类型 | 揭示了PAX6和LHX2存在共同的直接和间接靶基因，这些靶基因在各自缺失后表现出一致或相反的失调模式，并发现两者各自抑制一组通常不被皮层祖细胞表达的Cajal-Retzius细胞特异性和中间神经元特异性基因 | 研究主要基于转录组和染色质占据数据的生物信息学分析，所提出的调控机制假设需要进一步的实验验证 | 探究PAX6和LHX2是否通过共同的基因调控网络在哺乳动物大脑皮层发育中发挥功能 | 哺乳动物新皮层发育过程中的皮层祖细胞及转录因子PAX6和LHX2 | 机器学习 | NA | ChIP-seq, 单细胞RNA-seq | NA | 文本, 基因表达数据, 染色质占据数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |