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当前共找到 43933 篇文献，本页显示第 101 - 120 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2026-10-01 |
Conserved minimal CD8 cytotoxic immune-state unit in an IL18R1-associated immune program in hepatocellular carcinoma
2026-Jul-06, Cancer immunology, immunotherapy : CII
DOI:10.1007/s00262-026-04487-9
PMID:42406139
|
研究论文 | 该研究通过整合五个独立肝细胞癌队列的单细胞RNA测序数据，识别出一个保守的、以CCL5为中心的CD8细胞毒性免疫状态单元，并与IL18R1相关 | 首次定义了肝细胞癌中IL18R1相关免疫状态的最小可重复的人类对应单元，并利用空间转录组学验证了该细胞毒性状态在肿瘤相关CD8 T细胞中的定位 | 在TCGA-LIHC中，复合CCL5中心细胞毒性核心评分与总生存期的关联在调整临床协变量后减弱，且研究主要基于公共数据集，需要进一步前瞻性验证 | 识别肝细胞癌中与IL18R1相关的保守、可重复的最小免疫状态组件，并评估其临床相关性 | 肝细胞癌患者及小鼠肝脏肿瘤模型 | 数字病理学 | 肝癌 | 单细胞RNA测序，空间转录组学，批量RNA测序 | NA | 图像，文本 | 五个独立肝细胞癌队列的公共单细胞RNA测序数据集，一个小鼠肝脏肿瘤Xenium空间转录组数据集，以及TCGA-LIHC批量RNA测序数据 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序，空间转录组学，批量RNA测序 | 10x Chromium，10x Xenium | NA |
| 102 | 2026-10-01 |
Improving pancreatic adenocarcinoma prognosis models through ligand receptor interactions and histopathological integration
2026-Jul-03, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-08572-6
PMID:42399741
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研究论文 | 该研究整合配体-受体相互作用、多组学数据和基于深度学习的病理图像，构建了可解释的多模态胰腺腺癌预后模型，并揭示了癌症相关成纤维细胞微环境的机制 | 建立了首个整合配体-受体相互作用和组织病理学特征的多模态预后框架，揭示了CAF介导的L-R信号在重塑PAAD微环境中的核心作用 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 整合配体-受体相互作用、多组学数据和深度学习病理图像，构建可解释的多模态预后模型，阐明CAF微环境机制 | 胰腺腺癌（PAAD）患者 | 数字病理学 | 胰腺癌 | bulk RNA-seq, 单细胞转录组测序, 空间转录组学, 免疫荧光 | Cox回归, LASSO-Cox, 随机生存森林, 深度学习 | 图像, 文本, 基因表达数据 | 39对临床配对标本 | NA | bulk RNA-seq, 单细胞RNA-seq, 空间转录组学 | NA | NA |
| 103 | 2026-10-01 |
SpaHNR: a spatial domain identification method via sparse attention-based hierarchical node representation and multi-view contrastive learning
2026-Jul-03, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-026-06545-6
PMID:42399758
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研究论文 | 该文提出了一种名为SpaHNR的空间域识别方法，通过稀疏注意力机制的层次节点表示和多视角对比学习来整合空间转录组数据 | 首次利用稀疏注意力机制构建层次节点表示，并结合多视角对比学习来识别空间域，充分考虑生物组织中固有的层次结构 | 未明确提及该方法的局限性 | 利用深度学习方法在空间转录组数据中识别组织内不同的空间域，阐明细胞的空间组织及其基因表达 | 人类背外侧前额叶皮层数据集、人类乳腺癌数据集和小鼠胚胎数据集 | 空间转录组学 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | GCN | 图像、基因表达谱、空间坐标 | 人类背外侧前额叶皮层数据集、人类乳腺癌数据集和小鼠胚胎数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 104 | 2026-10-01 |
Immuno-metabolic biomarkers for 90-day prognostication after acute ischemic stroke: a classically solved QUBO-COPE modeling and biological contextualization study
2026-Jul-03, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-08545-9
PMID:42399908
|
研究论文 | 本研究开发并外部验证了一种基于常规免疫代谢生物标志物的可解释预后框架，用于预测急性缺血性卒中后90天功能结局，并整合了孟德尔随机化和单细胞RNA测序进行生物学背景阐释 | 采用经典求解的二次无约束二值优化（QUBO）结合模拟退火进行特征选择，构建了CRITIC优化的多模型集成（COPE）框架，整合六个基学习器，并利用CRITIC加权SHAP进行模型解释，同时通过孟德尔随机化和单细胞RNA测序提供生物学背景支持 | 需要在多样化人群中进行前瞻性多中心验证后才能临床实施 | 开发和外部验证基于常规免疫代谢生物标志物的可解释预后框架，用于预测急性缺血性卒中后90天功能结局 | 来自淮北经济区两家三级医院的连续急性缺血性卒中患者 | 机器学习 | 急性缺血性卒中 | 孟德尔随机化, 单细胞RNA测序, 无监督聚类 | CRITIC优化的多模型集成（COPE）, 二次无约束二值优化（QUBO）, SHAP | 表格数据, 转录组数据 | 共3812例患者（开发队列3093例，外部验证队列719例，其中107例预后不良） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 105 | 2026-10-01 |
O-GlcNAc transferase governs spermatogenic mitotic-to-meiotic transition and progression by coordinating transcription and alternative splicing programs
2026-Jul-03, Cellular & molecular biology letters
IF:9.2Q1
DOI:10.1186/s11658-026-00972-2
PMID:42399815
|
研究论文 | 本文研究了O-GlcNAc转移酶（OGT）在小鼠精子发生过程中的功能机制，通过构建生殖细胞特异性Ogt敲除小鼠模型，结合IP-MS、bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq分析，揭示了OGT介导的O-GlcNAcylation通过协调转录和可变剪接程序调控精原细胞有丝分裂向减数分裂转变及减数分裂进程。 | 首次揭示了OGT和O-GlcNAcylation在哺乳动物精子发生中的功能，发现OGT可O-GlcNAcylate转录因子（如HCFC1）和剪接调控因子（如SRSF1和SF3B3），并证明了OGT缺失通过扰乱转录和可变剪接程序导致男性不育。 | 研究主要基于小鼠模型，尚未在人类中验证；且未深入探讨OGT的具体O-GlcNAcylation位点及其动态变化。 | 阐明OGT在精子发生和男性生育中的功能机制。 | 小鼠睾丸生殖细胞，特别是精原细胞和早期精母细胞。 | 机器学习, 数字病理学 | 男性不育 | 免疫沉淀-质谱（IP-MS）, bulk RNA测序, 单细胞RNA测序 | NA | 文本, 图像 | 未明确说明样本数量，但涉及小鼠睾丸组织及生殖细胞 | NA | bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 106 | 2026-10-01 |
Designing scFlowVis: Visual Analytics for Single-Cell RNA Sequencing Analysis
2026-Jul-02, IEEE computer graphics and applications
IF:1.7Q3
DOI:10.1109/MCG.2026.3709602
PMID:42391086
|
研究论文 | 本文设计并实现了scFlowVis，一个用于单细胞RNA测序分析全流程的视觉分析系统，支持探索、比较和工作流追踪 | 提出了‘任务到界面’策略，将工作流导向的分析任务转化为协调的界面结构，并实现了覆盖scRNA-seq全流程的统一视觉分析环境 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 解决现有可视化系统仅支持孤立阶段或数据类型的问题，支持完整的单细胞RNA测序分析工作流 | 单细胞RNA测序数据分析工作流 | 可视化分析 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞RNA测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 107 | 2026-10-01 |
STCF: Multi-View Clustering for Spatial Transcriptomics Based on Cross-View Fusion
2026-07, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
IF:20.8Q1
DOI:10.1109/TPAMI.2026.3665779
PMID:41701605
|
研究论文 | 提出了一种基于跨视图融合的空间转录组学多视图聚类框架STCF，将高变基因和低变基因作为两个基因表达视图并通过即插即用的跨视图融合策略进行整合，用于空间域识别 | 提出将高变基因和低变基因显式建模为两个基因表达视图的专用双视图聚类框架，引入反向缩放余弦误差损失来平衡基因嵌入的对齐与分离，在统一目标下融合两个视图，增强模型解析细粒度空间结构的能力 | 仅在三个基准数据集（DLPFC、HBC、MBA）上进行了验证，未涉及更广泛的组织类型或平台；未明确讨论计算可扩展性及大规模数据集上的性能表现 | 解决现有空间转录组学聚类流程仅基于单一预选基因集（高变基因或空间变基因）操作、未能直接建模不同全局变异性基因对空间域识别的互补线索这一问题 | 空间转录组学数据中的空间域，涉及DLPFC（背外侧前额叶皮层）、HBC（人类乳腺癌）和MBA（小鼠脑）三个基准数据集 | 数字病理学 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | 多视图聚类框架 | 图像 | 三个基准数据集（DLPFC、HBC、MBA），具体样本数量未在摘要中提供 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 108 | 2026-10-01 |
DiffBulk: Enhancing Spatial Transcriptomic Prediction With Diffusion-Based Training
2026-Jul, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2026.3688322
PMID:42048193
|
研究论文 | 提出DiffBulk两阶段框架，利用条件扩散模型学习富含基因表达信息的图像表征，并结合病理基础模型特征预测空间转录组基因表达 | 首次将条件扩散模型引入空间转录组预测任务，设计基因到图像的条件扩散模型并配备排列不变开放嵌入基因编码器，支持跨不同基因面板的统一训练；第二阶段将扩散特征与病理基础模型表征融合以弥合域间差距 | 仅基于Xenium空间转录组数据和H&E染色图像进行验证，未涉及其他ST平台或染色方式；构建的是tile级伪bulk数据集，未在单细胞分辨率上评估 | 利用深度学习从H&E染色组织病理图像预测空间基因表达，降低空间转录组技术的高成本限制 | HEST数据集和CrunchDAO挑战赛中的高质量Xenium空间转录组数据及对应H&E病理图像 | 数字病理学, 计算机视觉 | NA | 空间转录组学 | 条件扩散模型, 病理基础模型 | 图像, 基因表达数据 | NA | 10x Genomics | 空间转录组学 | 10x Xenium | NA |
| 109 | 2026-10-01 |
EssentCell: Discovering Essential Evolutionary Relations in Noisy Single-Cell Data
2026 Jul-Aug, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3691222
PMID:42096398
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研究论文 | 该文章提出了一种基于整数线性规划的高效算法EssentCell，用于在嘈杂的单细胞测序数据中发现所有最优系统发育树中的本质进化关系 | 首次关注所有最优系统发育树中共同存在的本质关系，而非单一最优树；提出了一种基于整数线性规划的算法来确定这些本质关系，并考虑了假阳性率远低于假阴性率的实际情况 | 未明确说明在更大规模或更复杂的数据集上的可扩展性；未与其他现有方法进行广泛的比较；依赖于整数线性规划可能带来计算成本问题 | 在存在噪声的单细胞测序数据中，发现所有最优系统发育树中共同存在的细胞间的本质进化关系 | 单细胞测序数据中的细胞，以二进制矩阵表示，其中元素表示细胞是否具有特定突变 | 机器学习 | NA | 单细胞测序 | 整数线性规划 | 二进制矩阵 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 110 | 2026-10-01 |
AdPrST:An Adversarial Graph Deep Learning Pre-Clustering Framework for Deciphering Spatiotemporal Structures in Spatially Resolved Transcriptomics
2026 Jul-Aug, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3697726
PMID:42202195
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研究论文 | 本文提出了一种对抗图深度学习预聚类框架AdPrST，用于解析空间分辨转录组学中的时空结构，包括空间域识别、轨迹推断和伪时空图构建 | 结合预聚类过程、双视图图结构（KNN和r-radius）、基于Wasserstein距离的GAN和对比学习生成鲁棒低维嵌入，并通过点积注意力机制融合，实现准确的空间域识别和时空结构推断 | 摘要中未明确提及局限性 | 准确解析复杂组织中的时空结构，包括空间域识别、轨迹推断和伪时空图构建 | 空间分辨转录组学数据，复杂组织中的基因表达和空间信息 | 空间转录组学, 图深度学习, 机器学习 | NA | 空间分辨转录组学 | GAN, 对比学习, 图神经网络 | 基因表达数据, 空间信息 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 111 | 2026-10-01 |
stDGCN: A dual-augmentation graph convolutional network for identifying spatial domains with attention mechanism
2026-Jul-01, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3708134
PMID:42384513
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研究论文 | 提出了一种双增强图卷积网络stDGCN，用于空间转录组学中的空间域识别 | 引入双增强策略，结合空间邻域增强和高斯扰动生成多样化的基因表达视图；采用基于注意力的融合模块自适应整合原始和空间增强的嵌入；使用零膨胀负二项解码器重建基因表达谱以处理数据稀疏性和过离散 | 未明确提及 | 实现稳健的空间域识别 | 空间转录组学数据，包括人脑、乳腺癌、小鼠视觉皮层、小鼠大脑和胚胎数据 | 机器学习 | 乳腺癌 | 空间转录组学 | 图卷积网络, 注意力机制 | 基因表达谱 | 六个空间转录组学数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 112 | 2026-10-01 |
DiffuST: A Latent Diffusion Model for Spatial Transcriptomics Denoising
2026 Jul-Aug, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics
DOI:10.1109/TCBBIO.2026.3690748
PMID:42085414
|
研究论文 | 本文提出了一种潜在扩散模型DiffuST，用于对空间转录组学数据进行去噪 | 利用潜在扩散模型结合图自编码器和预训练模型，将空间信息和病理图像的不同尺度特征映射到同一空间进行去噪 | 摘要中未明确提及研究限制 | 开发一种去噪方法以改善空间转录组学数据的质量并促进下游分析 | 空间转录组学数据集 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组学 | 潜在扩散模型 | 图像, 文本 | 多个空间转录组学数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 113 | 2026-10-01 |
scBIT: Integrating Single-Cell Transcriptomic Data Into fMRI-Based Prediction for Alzheimer's Disease Diagnosis
2026-Jul, IEEE transactions on medical imaging
IF:8.9Q1
DOI:10.1109/TMI.2026.3675606
PMID:41855058
|
研究论文 | 该论文提出了一种名为scBIT的新方法，通过整合单核RNA数据与功能磁共振成像数据来增强阿尔茨海默病的诊断预测，并利用可自解释的图神经网络提取关键子图，实现跨模态学习 | 首次将单核RNA数据作为辅助模态与功能磁共振成像数据结合用于阿尔茨海默病预测，采用采样策略将单核RNA数据分割为细胞类型特异性基因网络，并利用可自解释的图神经网络提取关键子图，同时利用人口统计学和遗传相似性配对个体间的单核RNA与功能磁共振成像数据 | 摘要中未提及 | 通过整合功能磁共振成像与单核RNA数据，提高阿尔茨海默病的诊断预测准确性，并揭示脑区与基因之间的关联 | 阿尔茨海默病患者的功能磁共振成像数据和单核RNA数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 单核RNA测序 | 图神经网络 | 图像，文本 | 摘要中未提及 | NA | 单核RNA-seq | NA | NA |
| 114 | 2026-10-01 |
Myeloid Cdc42 deficiency-mediated macrophage pyroptosis exacerbates diabetic cardiomyopathy in type 1 diabetes mellitus
2026-06-26, Cardiovascular diabetology
IF:8.5Q1
DOI:10.1186/s12933-026-03268-z
PMID:42363173
|
研究论文 | 该研究通过髓系特异性Cdc42敲除小鼠模型结合单细胞RNA测序数据，揭示Cdc42缺陷通过ERK1/2-NF-κB-IL-1β信号通路促进巨噬细胞焦亡，从而加重1型糖尿病诱导的糖尿病心肌病 | 首次揭示髓系Cdc42缺陷通过激活ERK1/2-NF-κB-IL-1β信号通路介导巨噬细胞焦亡，进而加重1型糖尿病糖尿病心肌病，为糖尿病心肌病的免疫调节干预提供了新治疗靶点 | 摘要中未明确提及研究局限性，单细胞RNA测序分析主要基于公共数据库GSE数据集，缺乏自身测序数据验证 | 探究髓系Cdc42在1型糖尿病诱导的糖尿病心肌病中的作用及其潜在分子机制 | 髓系特异性Cdc42敲除（Cdc42Mye）和Cdc42Flox/Flox对照雄性小鼠，以及公共数据库中STZ诱导的1型糖尿病小鼠单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | 心血管疾病 | 单细胞RNA测序, 多重免疫荧光酪胺信号放大, 蛋白质印迹, 免疫荧光分析, 超声心动图, 组织病理学染色 | NA | 图像, 文本 | 10-12周龄雄性小鼠，注射链脲佐菌素（50 mg/kg/天）连续6天，观察16周 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 115 | 2026-10-01 |
RSTG: Robust Generation of High Quality Spatial Transcriptomics Data using Beta Divergence Based AutoEncoder
2026-Jun-15, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3703750
PMID:42295963
|
研究论文 | 提出RSTG（鲁棒空间转录组生成器），一种基于β散度自编码器的生成模型，用于在噪声和异常值存在下生成高质量空间转录组数据 | 将β-ELBO损失引入自编码器，通过变分推断近似数据潜在分布，实现对异常值（白噪声、批次效应、 dropout）的鲁棒性，并在真实退化样本上验证了稳定性 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 解决空间转录组数据分析中训练数据不足的问题，并克服现有生成模型在噪声和异常值存在下生成效果不佳的挑战 | 空间转录组数据，包括脑和肝脏样本 | 数字病理学 | NA | 空间转录组学 | 自编码器 | 图像 | NA | Vizgen, 10x Genomics | 空间转录组学 | MERFISH, MERSCOPE, Visium | MERFISH, MERSCOPE, 10x Visium |
| 116 | 2026-10-01 |
Graph Contrastive Learning for Inferring Spatial Cell Composition from Integrated Single-cell RNA Sequencing and Spatial Transcriptomics
2026-Jun-09, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3701789
PMID:42262950
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研究论文 | 提出GCIRS方法，通过图对比学习整合单细胞RNA测序和空间转录组数据，推断空间细胞组成 | 构建spot-cell异质图并通过元路径推理发现spot间潜在连接，进而构建spot-spot同质图；采用结构感知图对比学习框架对齐真实与伪spot图的结构模式，实现跨模态结构知识迁移 | 摘要中未明确提及 | 从整合的单细胞RNA测序和空间转录组数据中推断空间细胞组成，实现准确的细胞类型解卷积 | 空间转录组spot、单细胞RNA测序细胞、人类胰腺导管腺癌样本、小鼠大脑皮层、小鼠小脑 | 机器学习, 空间转录组学, 单细胞分析 | 胰腺导管腺癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | 图对比学习, 图神经网络 | 基因表达数据, 空间位置数据 | 多个数据集，包括人类胰腺导管腺癌样本、小鼠大脑皮层和小鼠小脑 | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 117 | 2026-10-01 |
Spatial transcriptomic profiling uncovers the molecular effects of the neurotoxicant polychlorinated biphenyls (PCBs) in the brains of adult mice
2026-Jun, Molecular psychiatry
IF:9.6Q1
DOI:10.1038/s41380-026-03466-x
PMID:41620578
|
研究论文 | 该研究通过空间转录组学技术分析了多氯联苯（PCBs）暴露对成年小鼠五个脑区基因表达的影响，并发现PCB暴露会导致长期空间记忆缺陷及血脑屏障紧密连接蛋白表达紊乱 | 首次将空间转录组学技术应用于PCB神经毒性研究，在五个脑区的空间维度上揭示了PCB暴露引起的区域特异性分子特征，并将这些变化与脑中高氯化PCBs含量及血脑屏障完整性破坏相关联 | 研究仅使用雄性C57BL/6J小鼠，未评估性别差异；仅设置单一PCB混合物剂量；空间转录组学分析仅在七个时间点中的第七周进行；样本量未明确说明 | 探究与人类相关的PCB混合物暴露对小鼠长期空间记忆及脑组织转录组谱的影响 | 雄性C57BL/6J成年小鼠 | 空间转录组学 | 神经退行性疾病 | 空间转录组学 | NA | 空间基因表达数据 | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 118 | 2026-10-01 |
Hybrid untargeted short-read and targeted long-read RNA sequencing facilitates genotype-phenotype associations at single-cell resolution
2026-Jun-01, Genome biology
IF:10.1Q1
DOI:10.1186/s13059-026-04116-9
PMID:42219495
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研究论文 | 该文章系统评估了短读长和长读长单细胞RNA测序策略，并开发了一种结合短读长全转录组扩增和长读长靶向测序的混合策略，用于在单细胞分辨率下进行基因型-表型关联分析 | 开发了一种结合短读长全转录组扩增（SR-WTA）和长读长靶向测序（LR-Twist）的混合策略，利用Snakemake流程整合两种方法的优势，在单细胞分辨率下提高突变谱与转录程序关联的能力 | 长读长单细胞RNA测序受限于低读取覆盖度，限制了单细胞分辨率下的基因型-表型分析 | 系统评估不同单细胞RNA测序策略，并开发混合策略以在单细胞分辨率下实现基因型-表型关联 | 单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序，短读长全转录组扩增，长读长全转录组扩增，长读长靶向测序 | NA | 文本 | NA | 10x Genomics, Twist Bioscience | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium, Twist靶向富集面板 | 10x Chromium单细胞3'转录组，LR-Twist靶向50基因面板 |
| 119 | 2026-10-01 |
Hypoxic niche drives lineage imbalance and early tumorigenesis in EGFR-mutant lung cancer
2026-06-01, American journal of respiratory and critical care medicine
IF:19.3Q1
DOI:10.1093/ajrccm/aamag150
PMID:42085227
|
研究论文 | 该研究通过整合多组学分析、单细胞和空间转录组学以及功能实验，揭示了缺氧微环境通过ZAKα-MAPK-c-Fos轴驱动EGFR突变肺腺癌的肺泡谱系失衡和早期肿瘤发生 | 首次揭示了中央型EGFR突变肺腺癌中预先存在的缺氧微环境通过核糖体碰撞信号激活ZAKα-MAPK-c-Fos轴，导致肺泡上皮因子NKX2-1抑制和干性祖细胞FOXD1升高，从而驱动谱系失衡和早期恶性进展，并证明治疗性高氧可恢复谱系平衡并减弱肿瘤发生 | 摘要中未明确提及研究局限性 | 定义EGFR突变肺腺癌早期侵袭性进展的空间-临床决定因素，并建立连接区域微环境约束与上皮细胞状态重塑及侵袭性获得的基于谱系的机制框架 | EGFR突变肺腺癌患者临床队列样本、基因工程小鼠模型、3D类器官 | 数字病理学, 机器学习 | 肺癌 | 单细胞转录组学, 空间转录组学, 多组学分析 | NA | 图像, 文本 | 277例临床队列样本，以及单细胞和空间转录组学样本、小鼠模型和类器官（具体数量未明确） | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学 | NA | NA |
| 120 | 2026-10-01 |
MambaCell: A Self-Supervised Mamba Framework for Multi-Task Cell Representation Learning
2026-May-28, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2026.3697580
PMID:42208025
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研究论文 | 该论文提出了MambaCell，一个基于双向Mamba架构的多任务自监督学习框架，用于大规模单细胞转录组数据的细胞表示学习，在多个下游任务上达到或超过SOTA模型性能，同时具有更快的推理速度和更高的内存效率 | 首次将双向Mamba架构引入单细胞转录组细胞表示学习领域，提出结合掩码基因建模（MGM）和对比学习（CL）的多任务自监督学习框架，克服了Transformer架构二次计算复杂度的限制，实现了高效的大规模细胞表示学习 | 摘要中未明确提及该研究的局限性 | 解决现有基于Transformer的单细胞RNA测序模型推理计算复杂度高、难以处理长序列的问题，以及现有细胞基础模型目标单一、缺乏高效通用可扩展框架的问题，实现高效且可扩展的细胞表示学习 | 大规模无标注的单细胞RNA测序数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | 双向Mamba架构 | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |