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当前共找到 33678 篇文献，本页显示第 1121 - 1140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1121 | 2025-11-24 |
A Systematic Review on the Role of the Stria Vascularis in Menière's Disease Pathogenesis
2025-Oct, Journal of the Association for Research in Otolaryngology : JARO
DOI:10.1007/s10162-025-01006-y
PMID:40987969
|
系统综述 | 本文系统综述了血管纹在梅尼埃病发病机制中的作用，重点分析了血管纹细胞类型中表达的基因及其与疾病病理生理学的联系 | 首次系统性地整合了血管纹三种细胞类型（边缘细胞、中间细胞、基底细胞）中表达的基因，并揭示了它们在梅尼埃病免疫反应中的潜在作用机制 | 纳入研究数量有限（130项），其中人类研究仅26项，主要依赖动物模型数据，可能限制结果对人类疾病的直接适用性 | 评估血管纹基因表达与梅尼埃病病理生理学的关联 | 血管纹细胞类型（边缘细胞、中间细胞、基底细胞）和间隙连接蛋白 | 系统综述 | 梅尼埃病 | 单细胞RNA测序, 基因集富集分析, 国际小鼠表型联盟数据 | NA | 基因组数据, 转录组数据 | 130项研究（26项人类研究，101项动物研究，3项人-动物研究） | NA | 单细胞RNA测序, 多组学研究 | NA | NA |
| 1122 | 2025-11-24 |
Reduced intestinal GLP-1 + cell numbers are associated with an inflammation-related epithelial metabolic signature
2025-Sep-23, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.05.641577
PMID:41040310
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研究论文 | 本研究探讨肠道炎症中GLP-1+细胞数量减少与炎症相关上皮代谢特征的关系 | 首次系统证明GLP-1+细胞在肠道炎症中普遍减少，并揭示其与线粒体功能障碍和代谢重编程的因果关系 | 主要依赖动物模型，人类数据来自公共数据库，需要进一步临床验证 | 阐明肠内分泌细胞在肠道炎症中的作用机制 | 小鼠模型、克罗恩病患者黏膜活检、肠道类器官 | 分子生物学 | 炎症性肠病 | 单细胞RNA测序，转录组分析，器官培养 | NA | 基因表达数据，组织学数据 | 4种小鼠炎症模型和克罗恩病患者活检 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1123 | 2025-11-24 |
A Single-Cell Atlas of Transcriptome Changes in the Intestinal Epithelium at the Suckling-to-Weaning Transition in Male Rabbits
2025-Sep-02, Cellular and molecular gastroenterology and hepatology
IF:7.1Q1
DOI:10.1016/j.jcmgh.2025.101628
PMID:40907661
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组分析揭示了雄性兔子从哺乳期到断奶期过渡时肠道上皮细胞的转录组变化 | 首次提供了兔子肠道上皮的单细胞图谱，并发现兔子是研究BEST4+上皮细胞的理想模型（该细胞在小鼠中缺失） | 研究仅针对雄性兔子，未包含雌性样本；研究聚焦于盲肠区域，未涵盖整个肠道 | 识别固体食物摄入诱导的肠道上皮各细胞类型的转录组变化 | 雄性兔子肠道上皮细胞 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 年龄匹配的同窝哺乳期雄性兔子（摄入与未摄入固体食物组） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1124 | 2025-11-24 |
Deciphering the combinatorial expression pattern and genetic regulatory mechanisms of Beats and Sides in the olfactory circuits of Drosophila
2025-Aug-14, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.05.31.657193
PMID:40502011
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和转基因驱动线探索果蝇嗅觉电路中Beat和Side基因家族的组合表达模式及其调控机制 | 首次系统揭示果蝇嗅觉神经元中Beat和Side基因的类别特异性组合表达模式，并发现其在昆虫进化中的保守性 | 干扰Beat-IIa-Side-IV相互作用未在研究的两个肾小球中产生显著错误靶向，功能验证有限 | 解析果蝇嗅觉电路中细胞表面蛋白基因家族的组合表达模式及其遗传调控机制 | 果蝇的嗅觉受体神经元(ORNs)和投射神经元(PNs) | 神经科学 | NA | 单细胞RNA-seq, 基因陷阱转基因技术 | NA | 基因表达数据, 转基因成像数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1125 | 2025-11-24 |
SCAN-ACT: adoptive T cell therapy target discovery through single-cell transcriptomics
2025-Aug-14, Genome medicine
IF:10.4Q1
DOI:10.1186/s13073-025-01514-9
PMID:40814001
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研究论文 | 开发了一个名为SCAN-ACT的计算流程，通过单细胞转录组学和多组学数据发现和优先排序用于过继性T细胞疗法的靶点 | 首次开发了整合单细胞RNA测序和多组学数据的计算流程，能够同时提名CAR-T和TCR-T细胞治疗的靶点，包括单特异性靶点、双特异性靶点对和肽-MHC靶点 | NA | 加速实体瘤过继性T细胞疗法的靶点发现 | 软组织肉瘤和胶质母细胞瘤 | 生物信息学 | 软组织肉瘤,胶质母细胞瘤 | 单细胞RNA测序,多组学分析 | 计算分析流程 | 单细胞转录组数据,多组学数据 | 986,749个单细胞 | NA | 单细胞RNA-seq,多组学 | NA | NA |
| 1126 | 2025-11-24 |
Spatial transcriptomics defines the cell-specific RNA landscape of equine dorsal root ganglia
2025-Jul, Veterinary pathology
IF:2.3Q1
DOI:10.1177/03009858241312623
PMID:39916473
|
研究论文 | 本研究通过空间转录组学技术绘制了马背根神经节细胞特异性RNA图谱 | 首次将人类细胞标记物成功应用于马背根神经节的空间转录组分析，并验证了其在马组织中的适用性 | 研究仅针对健康成年马匹，尚未应用于疾病状态 | 定义健康成年马背根神经节的空间转录组景观 | 马背根神经节组织 | 空间转录组学 | 神经退行性疾病 | 数字空间分析 | NA | 空间基因表达数据 | NA | NanoString | 空间转录组学 | GeoMx Digital Spatial Profiling | GeoMx数字空间分析平台 |
| 1127 | 2025-11-24 |
Combining Machine Learning and Multiplexed, In Situ Profiling to Engineer Cell Type and Behavioral Specificity
2025-Jun-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.20.660790
PMID:40667316
|
研究论文 | 开发结合机器学习和多重原位分析的端到端平台，用于加速脊髓背角增强子发现 | 整合机器学习引导的增强子优先排序、模块化AAV组装和多重原位筛选，实现空间分辨的多重增强子分析 | 增强子发现成功率较低，存在物种特异性差异，AAV多重化面临挑战 | 开发精确控制神经回路的技术，加速细胞靶向工具发现和基因治疗发展 | 小鼠脊髓背角神经元亚型、少突胶质细胞、运动神经元 | 机器学习 | 疼痛和瘙痒相关疾病 | 机器学习、染色质可及性分析、空间平行报告基因检测 | 机器学习模型 | 染色质可及性数据、空间表达数据 | 27个增强子-AAV文库在小鼠体内测试 | NA | 单细胞测序、空间转录组学 | NA | ESCargoT平台整合机器学习引导的增强子优先排序、模块化AAV组装和多重原位筛选 |
| 1128 | 2025-11-24 |
Scalable spatial transcriptomics through computational array reconstruction
2025-Apr-03, Nature biotechnology
IF:33.1Q1
DOI:10.1038/s41587-025-02612-0
PMID:40181168
|
研究论文 | 本文提出一种无需成像的空间转录组学方法，通过分子扩散和降维技术重建空间条形码位置 | 开发了不依赖成像设备的空间转录组学技术，利用计算重建实现厘米级组织的空间基因表达图谱 | 方法依赖于分子扩散模型和计算重建的准确性，需通过真实成像数据验证 | 提高空间转录组学的可及性和通量，实现大规模组织研究 | 组织样本的空间基因表达数据 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学，分子扩散建模，降维分析 | 计算重建模型 | 基因表达数据，空间位置信息 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1129 | 2025-11-24 |
Investigating pulmonary neutrophil responses to inflammation in mice via flow cytometry
2025-Mar-14, Journal of leukocyte biology
IF:3.6Q2
DOI:10.1093/jleuko/qiae189
PMID:39212489
|
研究论文 | 本文详细描述了通过流式细胞术评估小鼠肺部中性粒细胞表型的实验方案 | 提供了从肺组织和气道分离单细胞并进行全面染色的详细步骤方案，适用于中性粒细胞异质性分析 | NA | 探索肺部中性粒细胞在生理和病理条件下的复杂功能 | 小鼠肺部中性粒细胞 | NA | 肺部炎症 | 流式细胞术 | NA | 流式细胞数据 | NA | NA | 流式细胞术 | NA | NA |
| 1130 | 2025-11-24 |
Mitophagy-associated biomarkers and macrophage involvement in pulmonary arterial hypertension: identification and functional implications
2025, Frontiers in physiology
IF:3.2Q2
DOI:10.3389/fphys.2025.1673181
PMID:41267791
|
研究论文 | 本研究通过整合转录组分析、单细胞RNA测序和机器学习方法，识别了与肺动脉高压中线粒体自噬相关的生物标志物及其在巨噬细胞中的功能意义 | 首次系统性地识别了五个与肺动脉高压中线粒体自噬相关的巨噬细胞生物标志物，并通过多组学方法验证了其在巨噬细胞分化过程中的表达轨迹 | 研究主要基于动物模型和公共数据库，需要在人类患者中进行进一步验证 | 探索肺动脉高压中线粒体自噬的分子机制并识别相关生物标志物 | 肺动脉高压患者数据、单细胞RNA测序数据、单核rotaline诱导的肺动脉高压大鼠模型 | 生物信息学 | 肺动脉高压 | 微阵列分析、单细胞RNA测序、机器学习、定量PCR、Western blotting、免疫荧光 | 机器学习模型（五种不同算法） | 转录组数据、单细胞RNA测序数据、实验验证数据 | 训练队列和验证队列的人类数据集，以及大鼠模型样本 | NA | 单细胞RNA测序, 微阵列分析 | NA | NA |
| 1131 | 2025-11-24 |
Novel Strategies to Profile SARS-CoV-2 and Human Lung Proteome: Inflammatory Pathways in the Spotlight
2025, BioMed research international
IF:2.6Q3
DOI:10.1155/bmri/5571277
PMID:41267794
|
综述 | 本文综述了用于分析SARS-CoV-2和人类肺部蛋白质组的新兴技术，重点关注炎症通路 | 强调噬菌体展示、酵母双杂交和侧流免疫分析等创新技术，以及单细胞RNA测序和质谱等组学技术在肺部蛋白质组研究中的应用 | NA | 比较传统诊断检测与创新方法在肺部蛋白质组研究中的独特贡献 | SARS-CoV-2病毒和人类肺部蛋白质组 | 蛋白质组学 | COVID-19 | 噬菌体展示, 酵母双杂交, 侧流免疫分析, 单细胞RNA测序, 微阵列, 质谱 | NA | 蛋白质组数据, 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序, 蛋白质组学 | NA | NA |
| 1132 | 2025-11-24 |
Transcriptomic analysis reveals TME-mediated macrophage IFIT1 upregulation and CX3CR1 suppression drive osteosarcoma progression
2025, Frontiers in oncology
IF:3.5Q2
DOI:10.3389/fonc.2025.1686854
PMID:41267985
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研究论文 | 本研究通过转录组分析揭示骨肉瘤微环境通过上调巨噬细胞IFIT1和抑制CX3CR1表达驱动肿瘤进展的机制 | 首次发现骨肉瘤微环境通过调控巨噬细胞IFIT1上调和CX3CR1抑制来促进肿瘤进展的分子机制 | 研究主要基于体外细胞模型，需要进一步体内实验验证 | 探索骨肉瘤微环境对巨噬细胞基因表达的影响及其在肿瘤进展中的作用 | 骨髓来源巨噬细胞和K7M2骨肉瘤细胞系 | 肿瘤免疫学 | 骨肉瘤 | RNA测序,单细胞测序,PCR,流式细胞术,克隆形成,伤口愈合,Transwell实验 | NA | 转录组数据,单细胞数据,基因表达数据 | NA | NA | RNA测序,单细胞测序 | NA | NA |
| 1133 | 2025-11-24 |
HOXC10 Protects from Skin Aging by Targeting the FZD6/Wnt/β-Catenin Signaling Pathway
2025, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0976
PMID:41268215
|
研究论文 | 本研究揭示了HOXC10通过调控FZD6/Wnt/β-catenin信号通路延缓皮肤衰老的机制 | 首次发现HOXC10是皮肤衰老转录因子调控网络的核心元件，并鉴定出辛伐他汀作为HOXC10的功能模拟物具有抗衰老能力 | NA | 探索皮肤衰老的分子机制及潜在治疗策略 | 皮肤组织、衰老成纤维细胞 | 生物医学 | 皮肤衰老 | 单细胞转录组测序 | NA | 基因表达数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1134 | 2025-11-24 |
scExplorer: a comprehensive web server for single-cell RNA sequencing data analysis
2025, Bioinformatics advances
IF:2.4Q2
DOI:10.1093/bioadv/vbaf273
PMID:41268477
|
研究论文 | 开发了一个用于单细胞RNA测序数据分析的综合性网络服务器平台 | 通过四种先进算法进行全面的批次校正、基于SLURM的作业调度以及自动生成可重复性报告 | 主要面向非计算背景的研究人员，可能不适合需要高度定制化分析的高级用户 | 降低单细胞RNA测序数据分析的技术门槛 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | ComBat, Scanorama, BBKNN, Harmony | 单细胞RNA测序数据 | 数千至数十万个细胞的数据集 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1135 | 2025-11-24 |
Chronic Inflammation in Primary Myelofibrosis: In-Depth Insights Into Pathogenesis and Promising Anti-Inflammatory Therapeutic Strategies
2025, Mediators of inflammation
IF:4.4Q2
DOI:10.1155/mi/9967975
PMID:41268532
|
综述 | 本文系统探讨原发性骨髓纤维化的慢性炎症发病机制及抗炎治疗策略 | 整合单细胞RNA测序等最新研究成果，深入解析炎症介质过量产生、氧化应激和免疫系统失调的调控机制 | NA | 阐明PMF的发病机制并探索靶向免疫细胞和细胞因子的治疗策略 | 造血干细胞和祖细胞、骨髓基质细胞、免疫细胞及炎症介质 | NA | 骨髓增殖性肿瘤/原发性骨髓纤维化 | 单细胞RNA测序 | NA | NA | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1136 | 2025-11-24 |
Machine learning-based tumor associated macrophages polarity signature predicts prognosis and treatment response in hepatocellular carcinoma
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1663519
PMID:41268553
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研究论文 | 本研究开发了一个基于肿瘤相关巨噬细胞极性相关基因的机器学习特征，用于预测肝细胞癌患者的预后和治疗反应 | 首次基于CXCL9:SPP1特征构建了包含17个基因的TAM极性相关特征，并使用XGBoost机器学习模型进行预后预测 | 研究基于TCGA-LIHC数据集，需要在更多独立队列中进一步验证 | 开发能够预测肝细胞癌患者预后和治疗反应的生物标志物特征 | 肝细胞癌患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 单细胞RNA测序，qRT-PCR，机器学习 | XGBoost | 基因表达数据，临床数据 | TCGA-LIHC数据集和两个外部验证队列 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1137 | 2025-11-24 |
Identification and validation of paraptosis-related biomarkers in recurrent miscarriage
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1656650
PMID:41268559
|
研究论文 | 本研究通过生物信息学分析识别并验证了与副凋亡相关的复发性流产生物标志物PCNPP3和ELOA | 首次将副凋亡相关基因与复发性流产联系起来，并通过多组学分析揭示了其分子机制 | 研究主要基于公共数据库的转录组数据，需要进一步实验验证 | 探索副凋亡相关基因在复发性流产中的作用机制 | 复发性流产患者的转录组数据 | 生物信息学 | 复发性流产 | 单细胞RNA测序,转录组分析,机器学习 | 机器学习算法 | RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1138 | 2025-11-24 |
Decoding immune low-response states in sepsis: single-cell and 3D spatial transcriptomic insights into immunoparalysis
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1696914
PMID:41268561
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综述 | 本文综述了脓毒症免疫低反应状态（免疫麻痹）的单细胞和3D空间转录组学研究进展 | 整合单细胞RNA/ATAC测序、免疫组库分析和3D空间转录组学技术，解析脓毒症免疫麻痹的细胞程序 | 检测标准化不足、单核细胞HLA-DR阈值缺乏统一标准、临床兼容空间平台有限 | 探讨脓毒症免疫低反应状态的分子机制和精准医疗策略 | 脓毒症患者的免疫细胞（单核细胞、树突状细胞、淋巴细胞、NK细胞） | 单细胞组学 | 脓毒症 | 单细胞RNA测序, 单细胞ATAC测序, 免疫组库分析, 3D空间转录组学 | NA | 单细胞转录组数据, 空间转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq, 单细胞ATAC-seq, 空间转录组学 | NA | FFPE-ready空间检测 |
| 1139 | 2025-11-24 |
A single-cell transcriptomic atlas elucidates the hair cycle and apoptosis mechanisms in goat hair follicles
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1693637
PMID:41268577
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组测序构建了山羊毛囊凋亡的高分辨率细胞图谱，揭示了毛周期中毛囊细胞凋亡的分子机制 | 首次在山羊毛囊中鉴定出九种细胞类型，发现基质细胞富集Wnt信号通路和凋亡相关基因，并揭示了决定基质细胞命运的关键动态基因和调控因子 | NA | 探索山羊毛周期中毛囊凋亡的分子机制 | 山羊毛囊细胞 | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞转录组测序 | NA | 单细胞RNA测序数据 | 8,214个毛囊细胞（来自生长期、退行期和休止期） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1140 | 2025-11-24 |
Spatial Omics Driven Crossmodal Pretraining Applied to Graph-based Deep Learning for Cancer Pathology Analysis
2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
PMID:38160300
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研究论文 | 本研究探索利用空间转录组学数据通过对比跨模态预训练机制生成深度学习模型，以提取分子和组织学信息用于基于图的学习任务 | 首次将空间转录组学数据与组织学成像配对，通过对比跨模态预训练机制增强基于图的深度学习模型在癌症病理分析中的性能 | NA | 开发能够更好理解癌变形态学和分子基础的算法，提升基于图的深度学习在癌症病理分析中的性能 | 癌症组织病理学全切片图像和空间转录组学数据 | 数字病理学 | 癌症 | 对比跨模态预训练，基于图的深度学习 | 图神经网络 | 图像，空间转录组学数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | 50微米分辨率定位的组织学成像与空间转录组学数据配对 |