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当前共找到 32055 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 | 2025-11-02 |
A comprehensive single-cell atlas of three centenarian cohorts unveils unique natural killer cell signatures and enhanced mutual interactions among peripheral immune cells
2025-Oct, EBioMedicine
IF:9.7Q1
DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105922
PMID:40945050
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研究论文 | 通过单细胞技术分析三个百岁老人队列的外周免疫细胞图谱，揭示自然杀伤细胞的独特特征和免疫细胞间增强的相互作用 | 首次整合多个百岁老人队列的单细胞数据，发现NK细胞具有年轻化特征和增强的细胞间相互作用 | 样本量相对有限，且来自特定地理区域（中国临高县） | 研究百岁老人的免疫特征与健康衰老的关系 | 百岁老人、其子女及配偶/邻居的外周血单个核细胞 | 单细胞生物学 | 老年疾病 | 单细胞RNA测序, 质谱流式, 流式细胞术 | NA | 单细胞转录组数据, 蛋白质表达数据 | 31名百岁老人, 17名子女, 26名对照 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 102 | 2025-11-02 |
Single-Cell Transcriptomic Analysis of the Immune Response to COVID-19 and Tuberculosis Coinfection
2025-Oct, Exploration (Beijing, China)
DOI:10.1002/EXP.20240022
PMID:41163794
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研究论文 | 通过单细胞转录组分析揭示COVID-19与结核病共感染患者的免疫反应特征 | 首次在单细胞分辨率下系统描绘COVID-19与结核病共感染的免疫图谱，揭示重症患者特有的免疫细胞群改变和免疫病理机制 | 样本量有限，未明确说明具体样本数量；主要关注重症患者，缺乏轻症患者的对比分析 | 阐明COVID-19与结核病共感染的免疫病理机制和保护性免疫反应 | COVID-19与结核病共感染患者（特别是重症患者）的免疫细胞 | 单细胞组学 | 传染病 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 103 | 2025-11-02 |
Improved gene regulatory network inference from single cell data with dropout augmentation
2025-Oct, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013603
PMID:41134910
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研究论文 | 提出一种通过dropout增强改进单细胞数据中基因调控网络推断的新方法 | 提出Dropout Augmentation(DA)方法增强模型对零膨胀数据的鲁棒性，并开发基于DA的DAZZLE模型用于基因调控网络推断 | NA | 改进单细胞RNA测序数据中的基因调控网络推断 | 单细胞RNA测序数据中的基因表达和调控关系 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 自编码器结构方程模型 | 基因表达数据 | 包含超过15,000个基因的小鼠小胶质细胞纵向数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 104 | 2025-11-02 |
Identification and Validation of a Macrophage Phagocytosis-Related Gene Signature for Prognostic Prediction in Colorectal Cancer (CRC)
2025-Sep-29, Current issues in molecular biology
IF:2.8Q3
DOI:10.3390/cimb47100804
PMID:41150752
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研究论文 | 本研究开发了一个基于巨噬细胞吞噬相关基因的结直肠癌预后预测模型 | 首次构建了包含SPHK1、VSIG4、FCGR2B和FPR2四个基因的巨噬细胞吞噬相关预后特征，并通过单细胞RNA测序分析揭示了这些基因在巨噬细胞分化过程中的表达变化 | 研究样本量未明确说明，需要在更大规模队列中进一步验证模型的临床适用性 | 开发结直肠癌预后预测模型并评估其对免疫治疗和化疗的敏感性 | 结直肠癌患者 | 生物信息学 | 结直肠癌 | 单样本基因集富集分析(ssGSEA), LASSO回归, 单变量Cox分析, 实时定量PCR, 免疫组织化学, 单细胞RNA测序 | 基因特征模型 | 基因表达数据, 组织样本 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 105 | 2025-11-02 |
Transient Knockdown of RORB with Cell-Penetrating siRNA Improves Visual Function in a Proteotoxic Mouse Model of Retinitis Pigmentosa
2025-Sep-29, Biomedicines
IF:3.9Q1
DOI:10.3390/biomedicines13102392
PMID:41153677
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研究论文 | 本研究通过细胞穿透性siRNA瞬时敲低RORB基因，改善视网膜色素变性小鼠模型的视觉功能 | 首次发现RORB在视网膜变性中的致病作用，并开发了针对该靶点的细胞穿透性siRNA治疗策略 | 研究仅在小鼠模型中进行，RORB在成年视网膜中的确切功能仍不完全清楚 | 探索RORB瞬时敲低对视网膜色素变性的治疗潜力 | Rho小鼠（常染色体显性视网膜色素变性模型） | 基因治疗 | 视网膜色素变性 | 单细胞RNA测序，siRNA基因沉默 | NA | 基因表达数据，细胞存活数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 106 | 2025-11-02 |
Integrating UHPLC-QE-MS and Bioinformatics with Experimental Validation Reveals MAPK/FOS-Mediated Podocyte Apoptosis as the Key Mechanism of Alpiniae oxyphyllae and Saposhnikovia divaricata in Treating Diabetic Kidney Disease
2025-Sep-27, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/ph18101449
PMID:41155564
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研究论文 | 本研究通过整合UHPLC-QE-MS、生物信息学和实验验证，揭示了益智和防风通过抑制MAPK/FOS通路减轻糖尿病肾病的机制 | 首次系统鉴定益智和防风中39种化合物，发现4种关键黄酮类成分通过MAPK/FOS通路调控足细胞凋亡的新机制 | 研究主要基于动物实验和生物信息学分析，尚未进行临床验证 | 阐明益智和防风治疗糖尿病肾病的活性成分和作用机制 | 糖尿病肾病小鼠模型和足细胞 | 生物信息学 | 糖尿病肾病 | UHPLC-QE-MS, 分子对接, 单细胞测序, 生物信息学分析 | NA | 质谱数据, 基因表达数据, 蛋白质表达数据 | GEO数据集GSE30529和动物实验样本 | NA | 单细胞RNA测序, 质谱分析 | NA | NA |
| 107 | 2025-11-02 |
Spotlight on FAM72B: Pan-Cancer Expression Profiles and Its Potential as a Prognostic and Immunotherapeutic Biomarker
2025-Sep-26, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes16101140
PMID:41153357
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研究论文 | 本研究通过生物信息学方法系统分析了FAM72B基因在泛癌中的表达谱及其作为预后和免疫治疗生物标志物的潜力 | 首次系统揭示FAM72B在泛癌中的表达特征及其与肿瘤免疫微环境的关联，提出其作为新型免疫治疗生物标志物的潜力 | 研究主要基于生物信息学分析，缺乏实验验证；FAM72B的具体功能机制尚未完全阐明 | 系统研究FAM72B在泛癌中的表达特征及其在肿瘤免疫微环境中的作用 | FAM72B基因及其在多种癌症类型中的表达和功能 | 生物信息学 | 泛癌 | 生物信息学分析，单细胞测序 | NA | 基因组数据，转录组数据，临床数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 108 | 2025-11-02 |
[Single-cell transcriptomic analysis reveals immune dysregula-tion and macrophage reprogramming in diabetic foot ulcers]
2025-Sep-25, Zhejiang da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Zhejiang University. Medical sciences
DOI:10.3724/zdxbyxb-2025-0464
PMID:41025297
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研究论文 | 通过单细胞转录组分析揭示糖尿病足溃疡中免疫失调和巨噬细胞重编程机制 | 首次建立糖尿病足溃疡的单细胞图谱，揭示巨噬细胞通过COMPLEMENT和SPP1通路在炎症微环境中的核心作用 | 样本量有限，仅分析了DFU患者和非DFU对照组的皮肤组织 | 阐明糖尿病足溃疡中巨噬细胞介导的炎症和组织损伤的潜在机制 | 糖尿病足溃疡患者的皮肤组织样本 | 单细胞转录组学 | 糖尿病足溃疡 | 单细胞RNA测序 | Seurat聚类分析 | 单细胞转录组数据 | 79,272个高质量细胞转录组 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 109 | 2025-11-02 |
Somatic TEK Mutation Identified in a Patient with Calvarial Venous Malformations
2025-Sep-23, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes16101123
PMID:41153341
|
研究论文 | 首次报道一例儿童颅骨静脉畸形患者携带TEK基因体细胞突变及其分子机制 | 首次在儿童颅骨静脉畸形中发现TEK基因L914F体细胞突变，并揭示其在血管内皮细胞中的富集特征 | 仅基于单例病例研究，需要更大样本量验证 | 探究颅骨静脉畸形的遗传学基础 | 16岁女性颅骨静脉畸形患者 | 数字病理 | 血管畸形 | 外显子组测序, 单细胞RNA测序 | NA | 基因组DNA, RNA序列数据 | 1例患者（病变组织和血液DNA配对样本） | NA | 单细胞RNA测序, 外显子组测序 | NA | NA |
| 110 | 2025-11-02 |
Fibroblast-Specific Loss of TGF-β Signaling Mediates Lipomatous Metaplasia in the Infarcted Heart
2025-Sep-19, Circulation
IF:35.5Q1
|
研究论文 | 本研究揭示了心肌梗死后成纤维细胞特异性TGF-β信号缺失导致脂肪化生和心脏功能障碍的新机制 | 首次发现成纤维细胞特异性TGF-β信号缺失通过Smad非依赖性途径促进成纤维细胞向脂肪细胞转化 | 研究主要基于小鼠模型，人类数据验证相对有限 | 探究心肌梗死后脂肪化生的细胞分子机制 | 小鼠心脏成纤维细胞和人类心肌梗死患者样本 | 心血管疾病研究 | 心肌梗死 | 单细胞RNA测序，谱系追踪，转录组分析 | 基因敲除小鼠模型 | 基因表达数据，组织学图像，功能检测数据 | 基因工程小鼠和人类心肌梗死患者样本 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 111 | 2025-11-02 |
Hi-C3: a statistical inference-based model for reconstructing higher-order cell-cell communication networks
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf568
PMID:41159728
|
研究论文 | 提出一种基于统计推断的模型Hi-C3，用于从单细胞RNA测序数据重建高阶细胞-细胞通讯网络 | 首次将网络扩散和流行病动力学原理应用于细胞通讯建模，能够同时推断传统的成对通讯和新的高阶通讯模式 | 模型主要基于配体-受体相互作用的假设，可能无法捕获其他类型的细胞通讯机制 | 开发能够揭示多细胞协调信号传导结构的计算框架 | 拟南芥和结直肠癌数据集中的细胞类型 | 生物信息学 | 结直肠癌 | 单细胞RNA测序 | 统计推断模型, EM算法, PageRank算法 | 单细胞RNA测序数据 | 多个数据集（具体样本数量未明确说明） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 112 | 2025-11-02 |
Single-cell multi-omics and machine learning for dissecting stemness in cancer
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf566
PMID:41159730
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综述 | 探讨单细胞多组学与机器学习在解析癌症干细胞特性中的应用 | 从静态标志物定义转向动态功能视角的癌症干细胞研究范式转变 | NA | 解析癌症干细胞特性并开发精准医疗策略 | 癌症干细胞(CSCs) | 机器学习 | 癌症 | 单细胞RNA测序,轨迹推断,空间转录组学,CRISPR筛选 | 人工智能预测模型 | 单细胞多组学数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq,空间转录组学,单细胞多组学 | NA | NA |
| 113 | 2025-11-02 |
STEAM: Spatial Transcriptomics Evaluation Algorithm and Metric for clustering performance
2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf570
PMID:41171708
|
研究论文 | 提出了一种名为STEAM的空间转录组学聚类性能评估算法和指标 | 开发了首个专门用于评估空间转录组学数据聚类性能的计算框架，结合机器学习分类预测方法，支持多样本训练和跨重复样本的聚类一致性评估 | 依赖于机器学习分类方法的性能，且需要足够的数据量来进行有效评估 | 解决空间转录组学数据聚类结果验证的挑战，提供无偏的聚类性能评估框架 | 空间转录组学和空间蛋白质组学数据 | 空间生物学 | NA | 空间转录组学，空间蛋白质组学 | 机器学习分类和预测方法 | 空间组学数据 | 多个公共数据集，涵盖多细胞到单细胞分辨率，正常和病变组织 | NA | 空间转录组学，空间蛋白质组学 | NA | NA |
| 114 | 2025-11-02 |
Integration of phospho-signaling and transcriptomics in single cells reveals distinct Th17 cell fates
2025-Aug-26, Cell reports
IF:7.5Q1
DOI:10.1016/j.celrep.2025.116006
PMID:40674215
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研究论文 | 开发了一种名为Vivo-seq的创新平台，可在单细胞水平同时捕获转录组和磷酸化信号状态 | 开发了Vivo-seq平台，通过深共晶溶剂固定细胞，首次实现单细胞水平转录组和磷酸化信号的同步捕获 | 未明确说明样本规模和技术应用的局限性 | 研究Th17细胞分化过程中的信号传导网络和细胞状态 | T辅助17细胞（Th17细胞） | 单细胞多组学 | NA | 单细胞RNA测序，细胞内转录组和表位索引测序 | NA | 单细胞转录组数据，磷酸化信号数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序，单细胞多组学 | Vivo-seq | 整合scRNA-seq和细胞内转录组表位索引测序的平台，使用深共晶溶剂固定细胞 |
| 115 | 2025-11-02 |
Decoding Cellular Stress States for Toxicology Using Single-Cell Transcriptomics
2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.06.10.657506
PMID:40766395
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研究论文 | 本研究利用单细胞转录组技术解码肝细胞在化学物质暴露下的应激状态 | 应用TempO-LINC平台系统分析多种化学物质诱导的细胞应激反应，揭示了细胞亚群在应激状态下的异质性响应 | 仅研究了7种化学物质在24小时内的应激反应，未涵盖更长时间点或其他类型毒性物质 | 开发基于单细胞转录组学的毒理学评估方法 | HepaRG肝细胞系 | 单细胞组学 | 毒理学 | 单细胞转录组测序 | 基于广义Jaccard度量的聚类分析 | 单细胞转录组数据 | 约40,000个细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | TempO-LINC | TempO-LINC单细胞转录组平台 |
| 116 | 2025-11-02 |
Resolving microenvironment complexity and cellular heterogeneity in osteoarthritis via spatial transcriptomics
2025-Jul-14, Osteoarthritis and cartilage
IF:7.2Q1
DOI:10.1016/j.joca.2025.07.007
PMID:40669534
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综述 | 本文探讨空间转录组学技术在解析骨关节炎微环境复杂性和细胞异质性中的应用与进展 | 系统阐述空间转录组学如何突破传统转录组技术的空间分辨率限制，揭示骨关节炎中分区基因表达模式和细胞间相互作用 | 当前技术存在局限性，需要与其他组学和成像技术整合 | 探索空间转录组学在骨关节炎研究中的应用潜力 | 骨关节炎关节组织（软骨、滑膜、软骨下骨、关节周围组织） | 空间转录组学 | 骨关节炎 | 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 |
| 117 | 2025-11-02 |
Macrophage sensitivity to bexmarilimab-induced reprogramming is shaped by the tumor microenvironment
2025-May-15, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2024-011292
PMID:40379271
|
研究论文 | 本研究探索了肿瘤微环境对bexmarilimab诱导的巨噬细胞重编程敏感性的影响 | 首次利用乳腺癌患者来源的外植体培养模型，结合单细胞RNA测序和空间转录组学，揭示了肿瘤微环境炎症状态是bexmarilimab治疗反应的主要决定因素 | 研究主要基于体外模型，需要在体内环境中进一步验证 | 探索肿瘤微环境对巨噬细胞重编程治疗敏感性的影响机制 | 肿瘤相关巨噬细胞和肿瘤微环境 | 肿瘤免疫学 | 乳腺癌 | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, RNA测序, 多重细胞因子分析 | 患者来源的外植体培养模型 | 基因表达数据, 细胞因子数据, 空间转录组数据 | 乳腺癌患者肿瘤组织和癌旁组织 | NA | 单细胞RNA测序, 空间转录组学, bulk RNA-seq | NA | NA |
| 118 | 2025-11-02 |
Unified integration of spatial transcriptomics across platforms
2025-Apr-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.31.646238
PMID:40236180
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研究论文 | 提出名为Lloki的新型框架，用于整合不同平台的空间转录组数据 | 无需共享基因面板即可整合基于成像的空间转录组数据，通过最优传输引导的特征传播和批量对齐实现跨平台整合 | NA | 解决不同平台空间转录组数据整合的挑战 | 小鼠脑样本和卵巢癌数据集 | 空间转录组学 | 卵巢癌 | 空间转录组学，单细胞RNA测序 | scGPT，图神经网络 | 空间转录组数据，单细胞RNA测序数据 | 五个不同技术的小鼠脑样本和五个卵巢癌数据集 | NA | 空间转录组学，单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 119 | 2025-11-02 |
GTestimate: improving relative gene expression estimation in scRNA-seq using the Good-Turing estimator
2025-Jan-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf084
PMID:41159548
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研究论文 | 提出基于Good-Turing估计器的单细胞RNA测序标准化方法GTestimate，用于改进基因相对表达量估计 | 首次将Good-Turing估计器应用于单细胞RNA测序标准化，并开发了新型细胞靶向PCR扩增方法(cta-seq)进行验证 | 未明确说明方法在特定细胞类型或实验条件下的适用性限制 | 改进单细胞RNA测序中的技术变异问题，提高基因相对表达量估计的准确性 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序, PCR扩增 | Good-Turing估计器 | 基因表达数据 | 4个示例数据集 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 120 | 2025-11-02 |
Unsupervised multiscale clustering of single-cell transcriptomes to identify hierarchical structures of cell subtypes
2025-Jan-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf111
PMID:41066207
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研究论文 | 开发了一种用于单细胞转录组数据的多尺度聚类方法，以识别细胞亚型的层次结构 | 提出构建稀疏细胞-细胞相关性网络的无监督多尺度聚类方法，能够在多个分辨率下识别新的细胞类型和亚型 | NA | 改进单细胞RNA测序数据中的细胞聚类方法，以揭示更精细的细胞景观结构 | 单细胞转录组数据 | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序 | 多尺度聚类 | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |