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当前共找到 31780 篇文献，本页显示第 11281 - 11300 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11281 | 2025-10-07 |
Leveraging deep single-soma RNA sequencing to explore the neural basis of human somatosensation
2024-Dec, Nature neuroscience
IF:21.2Q1
DOI:10.1038/s41593-024-01794-1
PMID:39496796
|
研究论文 | 通过单细胞体深度RNA测序和空间转录组学技术构建人类背根神经节神经元图谱 | 首次在人类DRG神经元中实现单细胞体深度RNA测序，平均检测超过9,000个独特基因，识别出16种神经元类型，并发现可能存在人类特异性神经元类型 | 技术难度导致以往缺乏人类DRG神经元单细胞体转录组数据，研究中可能仍存在某些技术限制 | 探索人类体感系统的神经基础 | 人类背根神经节(DRG)神经元 | 单细胞组学 | 神经系统疾病 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, RNAscope原位杂交, 分子特征引导的微神经图记录 | NA | RNA测序数据, 空间转录组数据, 电生理记录数据 | 多个个体的人类DRG神经元 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | 单细胞体深度RNA测序 |
| 11282 | 2025-02-05 |
Development of a deep learning-based 1D convolutional neural network model for cross-species natural killer T cell identification using peripheral blood mononuclear cell single-cell RNA sequencing data
2024-Dec, Veterinary world
IF:1.7Q2
DOI:10.14202/vetworld.2024.2846-2857
PMID:39897371
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研究论文 | 本研究开发了一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）的模型，用于跨物种识别自然杀伤T细胞（NKT细胞），并利用外周血单核细胞（PBMC）的单细胞RNA测序数据进行验证 | 首次应用1DCNN模型进行跨物种NKT细胞识别，并成功识别了人类、犬类和猪类PBMC中的NKT细胞 | 需要进一步研究验证这些发现，并且模型在其他细胞类型识别中的应用尚未验证 | 开发一种用于跨物种NKT细胞识别的深度学习模型 | 人类、犬类和猪类的外周血单核细胞（PBMC） | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-Seq） | 1DCNN | RNA测序数据 | 人类、犬类和猪类的PBMC数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 11283 | 2025-10-07 |
A single-cell atlas of the Culex tarsalis midgut during West Nile virus infection
2024-Nov-24, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.23.603613
PMID:39091762
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序构建了白纹伊蚊中肠细胞图谱，并研究了西尼罗河病毒感染的细胞特异性动态 | 首次在高效传播媒介白纹伊蚊中建立中肠单细胞图谱，揭示了不同细胞类型对病毒感染的差异性易感性 | 未检测到典型蚊虫抗病毒免疫基因在中肠整体水平上的显著上调 | 研究西尼罗河病毒在蚊虫中肠的感染动态和细胞特异性反应 | 白纹伊蚊中肠细胞 | 单细胞组学 | 西尼罗河病毒感染 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 未明确说明样本数量 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 11284 | 2025-10-07 |
Novel insights into the heterogeneity of FOXP3 + Treg cells in drug-induced allergic reactions through single-cell transcriptomics
2024-10, Immunologic research
IF:3.3Q3
DOI:10.1007/s12026-024-09509-1
PMID:39073709
|
研究论文 | 通过单细胞转录组学揭示FOXP3+调节性T细胞在药物诱导过敏反应中的异质性及其免疫调节作用 | 首次在药物诱导过敏反应背景下发现FOXP3+Treg细胞的显著转录组异质性，并证实FOXP3过表达可减轻过敏反应 | 研究主要基于小鼠模型，尚未在人体中验证 | 探究FOXP3+Treg细胞在药物诱导过敏反应中的异质性和免疫调节功能 | 小鼠模型中的FOXP3+调节性T细胞 | 单细胞转录组学 | 药物过敏反应 | 单细胞RNA测序,流式细胞术,CRISPR/Cas9基因编辑,ELISA,细胞增殖检测 | NA | 单细胞转录组数据 | 小鼠模型组织样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 11285 | 2025-10-07 |
Integration of single-cell and bulk RNA sequencing revealed immune heterogeneity and its association with disease activity in rheumatoid arthritis patients
2024-10, Immunologic research
IF:3.3Q3
DOI:10.1007/s12026-024-09513-5
PMID:39009881
|
研究论文 | 通过整合单细胞和bulk RNA测序技术，揭示类风湿关节炎患者免疫异质性及其与疾病活动的关联 | 首次整合单细胞转录组/T细胞受体测序与两个大型队列的bulk RNA测序数据，系统揭示类风湿关节炎中免疫细胞异质性及其临床关联 | 样本来源仅限于外周血单个核细胞和滑膜液，未包含其他组织类型 | 探究类风湿关节炎患者免疫环境特征及其与临床特征的关联 | 类风湿关节炎患者的外周血单个核细胞和滑膜液样本 | 生物信息学 | 类风湿关节炎 | 单细胞RNA测序, bulk RNA测序, T细胞受体测序 | NA | 基因表达数据, 单细胞转录组数据 | 类风湿关节炎患者的外周血和滑膜液样本，整合两个大型队列数据 | NA | 单细胞RNA测序, bulk RNA测序 | NA | NA |
| 11286 | 2025-10-07 |
T cell receptor clonotype in tumor microenvironment contributes to intratumoral signaling network in patients with colorectal cancer
2024-10, Immunologic research
IF:3.3Q3
DOI:10.1007/s12026-024-09478-5
PMID:39112913
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序分析结直肠癌肿瘤微环境中T细胞受体克隆型与信号网络的关系 | 首次在结直肠癌中整合单细胞转录组和T细胞受体测序，揭示TCR克隆扩增与肿瘤免疫信号网络的关联 | 样本量相对有限（30对样本），且仅针对结直肠癌 | 探究结直肠癌肿瘤微环境中基因表达和免疫特征 | 结直肠癌患者肿瘤组织和配对正常组织 | 单细胞测序分析 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序, T细胞受体测序, 数字图像分析 | NA | 单细胞基因表达数据, TCR序列数据, 图像数据 | 30对结直肠癌和配对正常组织 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 11287 | 2025-10-07 |
ABCA7-dependent induction of neuropeptide Y is required for synaptic resilience in Alzheimer's disease through BDNF/NGFR signaling
2024-Sep-11, Cell genomics
IF:11.1Q1
DOI:10.1016/j.xgen.2024.100642
PMID:39216475
|
研究论文 | 本研究通过构建abca7基因敲除斑马鱼模型，揭示了ABCA7通过调控神经肽Y表达维持阿尔茨海默病中突触完整性的新机制 | 首次发现ABCA7通过BDNF/NGFR信号通路调控神经肽Y表达，从而维持突触可塑性和脑韧性 | 研究主要基于动物模型和体外细胞实验，需要进一步在人类样本中验证 | 探究ABCA7基因在阿尔茨海默病发病机制中的功能作用 | 斑马鱼模型、人诱导多能干细胞分化的神经元、临床患者数据 | 神经科学 | 阿尔茨海默病 | CRISPR-Cas9基因编辑、单细胞转录组测序 | 基因敲除动物模型 | 基因表达数据、转录组数据、临床数据 | 斑马鱼模型、人类神经元细胞、临床样本 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 11288 | 2025-10-07 |
An 18-gene signature of recurrence-associated endothelial cells predicts tumor progression and castration resistance in prostate cancer
2024-Sep, British journal of cancer
IF:6.4Q1
DOI:10.1038/s41416-024-02761-0
PMID:38997406
|
研究论文 | 本研究开发了一个18基因复发相关内皮细胞特征，用于预测前列腺癌的肿瘤进展和去势抵抗 | 首次识别并验证了与前列腺癌复发相关的内皮细胞亚群及其18基因特征，该特征在预测肿瘤复发和去势抵抗方面优于临床病理因素和商业基因签名 | 研究基于多个队列但样本量有限，需要进一步的功能验证和前瞻性研究确认临床适用性 | 探索前列腺癌中内皮细胞异质性对肿瘤复发和去势抵抗的预后和治疗意义 | 前列腺癌患者样本中的内皮细胞 | 生物信息学 | 前列腺癌 | 单细胞RNA测序，批量转录组分析，机器学习算法 | 11种机器学习算法通过嵌套交叉验证比较 | 转录组数据，单细胞RNA测序数据 | 8个批量转录组队列和4个单细胞RNA测序队列 | NA | 单细胞RNA-seq, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 11289 | 2025-10-07 |
Exploit Spatially Resolved Transcriptomic Data to Infer Cellular Features from Pathology Imaging Data
2024-Aug-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.05.606654
PMID:39149252
|
研究论文 | 提出一种利用空间转录组数据标注病理图像的新方法，开发STpath模型预测细胞类型比例和肿瘤微环境分类 | 首次利用配对的空间转录组数据解决病理图像标注稀缺问题，开发了创新的迁移学习神经网络模型STpath | 训练数据有限，模型性能可能受细胞类型比例变化和图像分辨率影响 | 从病理成像数据中推断细胞特征，解决病理图像标注稀缺问题 | 乳腺癌数据集中的病理图像和空间转录组数据 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 空间转录组学，深度学习 | 迁移学习神经网络，STpath | 病理图像，空间转录组数据 | 三个不同的乳腺癌数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 11290 | 2025-10-07 |
Identification of spatial homogeneous regions in tissues with concordex
2024-Jul-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2023.06.28.546949
PMID:39071320
|
研究论文 | 提出了一种基于空间转录组数据识别组织中空间同质区域的方法 | 开发了名为concordex的新工具，通过分析k近邻图来识别空间同质区域 | NA | 识别组织中细胞类型组成同质的空间区域 | 组织样本中的空间同质区域 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学 | k近邻图 | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 11291 | 2025-10-07 |
Characteristics of splenic PD-1+ γδT cells in Plasmodium yoelii nigeriensis infection
2024-06, Immunologic research
IF:3.3Q3
DOI:10.1007/s12026-023-09441-w
PMID:38265549
|
研究论文 | 本研究探讨了约氏疟原虫感染小鼠脾脏中表达PD-1的γδT细胞的表型和功能特征及其分子机制 | 首次揭示了RORα通过调控NF-κB信号通路在PD-1+ γδT细胞功能调节中的作用机制 | 研究仅限于小鼠模型，需要进一步在人体中验证 | 探究PD-1在γδT细胞功能调节中的作用机制 | 约氏疟原虫感染的C57BL/6小鼠脾脏γδT细胞 | 免疫学 | 疟疾 | 流式细胞术, 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据, 流式细胞数据 | 感染约氏疟原虫的小鼠脾脏细胞 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 11292 | 2025-10-07 |
Transcript-specific enrichment enables profiling rare cell states via scRNA-seq
2024-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.03.27.587039
PMID:38586040
|
研究论文 | 开发了一种名为PERFF-seq的可扩展方法，通过RNA流式荧光原位杂交技术实现基于特定RNA转录本的稀有细胞亚群富集和单细胞RNA测序分析 | 提出了基于RNA转录本的细胞富集方法，克服了传统流式分选依赖细胞表面蛋白标记和高质量抗体的限制，特别适用于需要分离细胞核的组织样本 | 方法在新鲜冷冻和FFPE脑组织样本中验证，但在其他组织类型中的应用效果需要进一步验证 | 开发能够富集表达特定标记转录本的稀有细胞群并进行单细胞RNA测序分析的技术 | 免疫细胞群体和脑组织样本中的细胞核 | 单细胞基因组学 | NA | 单细胞RNA测序, RNA流式荧光原位杂交 | NA | 单细胞RNA测序数据 | 141,227个免疫细胞和29,522个脑组织细胞核 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 11293 | 2024-08-07 |
Correction to: Adjustment of scRNA-seq data to improve cell-type decomposition of spatial transcriptomics
2024-Mar-27, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae155
PMID:38581651
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 11294 | 2025-10-07 |
scEVOLVE: cell-type incremental annotation without forgetting for single-cell RNA-seq data
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae039
PMID:38366803
|
研究论文 | 提出一种用于单细胞RNA测序数据的细胞类型增量标注方法scEVOLVE，解决持续学习新细胞类型时的灾难性遗忘问题 | 首次提出细胞类型增量标注概念，结合对比样本回放和分区置信度最大化原则，引入细胞类型解相关策略 | NA | 开发能够持续学习新细胞类型的单细胞标注系统 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 11295 | 2025-10-07 |
Adjustment of scRNA-seq data to improve cell-type decomposition of spatial transcriptomics
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae063
PMID:38426323
|
研究论文 | 开发基于实例的迁移学习框架调整scRNA-seq数据以改善空间转录组数据的细胞类型分解 | 首次提出通过迁移学习调整scRNA-seq数据以匹配空间转录组数据的基因表达分布 | 未明确说明方法对特定组织类型或技术平台的适用性限制 | 改善空间转录组数据的细胞类型分解准确性 | 单细胞RNA测序数据和空间转录组数据 | 空间转录组学 | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组测序 | 迁移学习框架 | 基因表达数据 | 模拟数据集和真实数据集 | NA | 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 11296 | 2025-10-07 |
Species-agnostic transfer learning for cross-species transcriptomics data integration without gene orthology
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae004
PMID:38305455
|
研究论文 | 提出一种不依赖基因同源性的跨物种转录组数据整合方法 | 开发了物种无关的迁移学习方法，无需基因同源性信息即可实现跨物种知识迁移 | NA | 解决跨物种生物医学研究中的数据整合和知识迁移问题 | 小鼠、斑马鱼等模式生物与人类的转录组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞测序 | 跨域结构保持投影，异质域自适应 | 单细胞转录组数据 | 四个不同的单细胞测序数据集 | NA | single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 11297 | 2025-10-07 |
BiGATAE: a bipartite graph attention auto-encoder enhancing spatial domain identification from single-slice to multi-slices
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae045
PMID:38385877
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研究论文 | 提出了一种名为BiGATAE的双部图注意力自编码器，用于增强从单切片到多切片的空间域识别 | 利用相邻组织切片的基因表达信息，通过构建双部图和图注意力网络实现多切片信息整合，扩展了现有单切片分析方法的适用范围 | NA | 开发能够整合多切片信息的空间转录组学分析方法 | 空间转录组学数据中的空间域识别 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学技术 | 图注意力网络，自编码器 | 基因表达数据，空间位置数据 | 三个不同数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 11298 | 2025-10-07 |
Continually adapting pre-trained language model to universal annotation of single-cell RNA-seq data
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbae047
PMID:38388681
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研究论文 | 提出了一种名为CANAL的通用细胞类型注释工具，通过持续微调预训练语言模型来适应不断出现的单细胞RNA测序数据 | 结合持续学习与预训练语言模型，通过经验回放和表示知识蒸馏解决灾难性遗忘问题，能够持续扩展细胞类型注释库并自动识别新细胞类型 | NA | 开发能够持续适应新数据的单细胞RNA测序细胞类型注释方法 | 单细胞RNA测序数据 | 自然语言处理 | NA | 单细胞RNA测序 | Transformer, 预训练语言模型 | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 11299 | 2025-10-07 |
scMMT: a multi-use deep learning approach for cell annotation, protein prediction and embedding in single-cell RNA-seq data
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad523
PMID:38300515
|
研究论文 | 开发了一种名为scMMT的多用途深度学习方法，用于单细胞RNA测序数据中的细胞注释、蛋白质预测和嵌入表示 | 提出新颖的特征提取技术，构建基于GradNorm的多任务学习框架，引入对数加权和标签平滑机制 | NA | 提高单细胞RNA测序数据中细胞类型注释的准确性 | 单细胞RNA测序数据中的细胞类型 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 深度学习，多任务学习 | 单细胞RNA测序数据 | 多个公共数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 11300 | 2025-10-07 |
From G1 to M: a comparative study of methods for identifying cell cycle phases
2024-01-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad517
PMID:38261342
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综述 | 比较单细胞RNA测序数据中细胞周期相位识别方法的性能评估研究 | 提出误差函数评估方法准确性，并发现参考数据与目标数据集匹配度对预测效果的关键影响 | 未开发新的细胞周期识别方法，主要侧重于现有方法的比较分析 | 评估不同细胞周期相位识别方法的准确性和性能 | 单细胞RNA测序数据中的细胞周期相位识别方法 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 包含人类和小鼠数据的多个基准数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |