单细胞与空转测序相关文章

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
13621	2024-08-07	A Distinct Transcriptional Program in Human CAR T Cells Bearing the 4-1BB Signaling Domain Revealed by scRNA-Seq 2020-12-02, Molecular therapy : the journal of the American Society of Gene Therapy IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.ymthe.2020.07.023 PMID:32755564	研究论文	本研究通过单细胞RNA测序（scRNA-Seq）分析了携带4-1BB信号域的人类CAR T细胞的转录程序	发现了与4-1BB共刺激域相关的独特转录程序，并揭示了CAR T细胞在静息和激活状态下的转录特征	NA	研究不同共刺激域对CAR T细胞转录状态的影响	携带CD3ζ、4-1BB-CD3ζ（BBζ）或CD28-CD3ζ（28ζ）共刺激域的人类T细胞	生物信息学	血液肿瘤	单细胞RNA测序（scRNA-Seq）	NA	转录组数据	多个CAR T细胞群体和单细胞样本
13622	2024-08-07	Gene signatures from scRNA-seq accurately quantify mast cells in biopsies in asthma 2020-12, Clinical and experimental allergy : journal of the British Society for Allergy and Clinical Immunology IF:6.3Q1 DOI:10.1111/cea.13732 PMID:32935368	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13623	2024-08-07	H3.3 G34W Promotes Growth and Impedes Differentiation of Osteoblast-Like Mesenchymal Progenitors in Giant Cell Tumor of Bone 2020-12, Cancer discovery IF:29.7Q1 DOI:10.1158/2159-8290.CD-20-0461 PMID:32967858	研究论文	研究H3.3 G34W突变在骨巨细胞瘤中的作用及其对成骨细胞样间充质祖细胞分化和生长的影响	首次揭示了H3.3 G34W突变通过改变表观遗传重塑和转录异常，影响间充质祖细胞的分化轨迹，从而促进骨巨细胞瘤的形成	NA	探讨H3.3 G34W突变在骨巨细胞瘤中的作用及其对细胞分化的影响	骨巨细胞瘤中的H3.3 G34W突变及其对成骨细胞样间充质祖细胞的影响	数字病理学	骨肿瘤	CRISPR-Cas9	NA	基因组学、转录组学、蛋白质组学	患者样本和肿瘤衍生细胞
13624	2024-08-07	What has single-cell RNA sequencing revealed about microglial neuroimmunology? 2020-12, Immunity, inflammation and disease DOI:10.1002/iid3.362 PMID:33085226	综述	本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）在微胶质细胞研究中的应用及其在神经免疫学领域的最新进展	介绍了scRNA-seq在揭示微胶质细胞异质性和可塑性方面的创新应用	当前scRNA-seq方法存在高成本、低产量和数据非标准化的问题	旨在深入了解scRNA-seq方法在微胶质细胞研究中的进展及其与所用方法的关系	微胶质细胞及其在健康和病理条件下的功能和发育	数字病理学	阿尔茨海默病	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	RNA序列数据	涉及多种病理条件下的微胶质细胞样本
13625	2024-08-07	Single-Cell Techniques and Deep Learning in Predicting Drug Response 2020-12, Trends in pharmacological sciences IF:13.9Q1 DOI:10.1016/j.tips.2020.10.004 PMID:33153777	review	本文综述了单细胞测序技术和深度学习在预测药物反应方面的最新进展	结合批量测序数据的见解，深度迁移学习（DTL）可以促进单细胞数据用于训练更优的基于深度学习的药物预测模型	NA	探讨单细胞技术和深度学习在药物敏感性预测中的应用	单细胞测序技术和深度学习模型	machine learning	NA	single-cell sequencing	deep learning (DL), deep transfer learning (DTL)	sequence data	NA
13626	2024-08-07	Distinct populations of crypt-associated fibroblasts act as signaling hubs to control colon homeostasis 2020-12, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3001032 PMID:33306673	研究论文	本文通过单细胞转录组分析成年小鼠结肠，揭示了两种与隐窝相关的结肠成纤维细胞群体及其在结肠稳态中的作用	首次详细描述了两种隐窝相关结肠成纤维细胞群体的特征及其在结肠稳态中的不同作用	NA	旨在阐明间充质细胞与肠道上皮层之间的通信机制	成年小鼠结肠的隐窝相关成纤维细胞	数字病理学	NA	单细胞转录组分析	NA	转录组数据	成年小鼠结肠样本
13627	2024-08-07	Single-cell transcriptome landscape of ovarian cells during primordial follicle assembly in mice 2020-12, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3001025 PMID:33351795	研究论文	本研究利用单细胞RNA测序技术，结合多种生物信息学分析方法，揭示了从胚胎E16.5到出生后第3天小鼠卵巢中原始卵泡形成过程中生殖细胞和颗粒细胞的完整动态遗传程序	本研究首次报道了小鼠卵巢中原始卵泡形成过程中生殖细胞和颗粒细胞的完整转录组图谱，并发现了多个新的基因表达模式和细胞命运转变点	NA	揭示小鼠卵巢中原始卵泡形成过程中生殖细胞和颗粒细胞的遗传调控机制	小鼠卵巢中的生殖细胞和颗粒细胞	数字病理学	NA	单细胞RNA测序	SCENIC算法	转录组数据	从胚胎E16.5到出生后第3天的小鼠卵巢样本
13628	2024-08-07	Circulating tumor cell characterization of lung cancer brain metastases in the cerebrospinal fluid through single-cell transcriptome analysis 2020-Dec, Clinical and translational medicine IF:7.9Q1 DOI:10.1002/ctm2.246 PMID:33377642	研究论文	本研究通过单细胞转录组分析，对肺癌脑转移的循环肿瘤细胞在脑脊液中的特征进行了深入研究	首次在分子和转录组水平上对脑脊液中的循环肿瘤细胞（CSF-CTCs）进行了全面定义	研究样本仅限于五名肺癌脑膜转移患者和三名对照组，样本量较小	旨在通过单细胞转录组分析，深入了解肺癌脑转移的循环肿瘤细胞特征	肺癌脑膜转移患者的脑脊液中的循环肿瘤细胞	数字病理学	肺癌	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	转录组数据	五名肺癌脑膜转移患者和三名对照组的脑脊液细胞，共3792个单细胞转录组
13629	2024-08-07	Tumor Phylogeny Topology Inference via Deep Learning 2020-Nov-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2020.101655 PMID:33117968	研究论文	本文通过深度学习方法研究肿瘤谱系拓扑结构的推断问题	引入深度学习解决方案来推断肿瘤谱系树的线性或分支拓扑结构，并使用强化学习方法重建最可能的肿瘤谱系	目前仅限于推断基本拓扑特征和初步重建肿瘤谱系	开发快速深度学习方法以推断肿瘤谱系拓扑结构	肿瘤谱系拓扑结构	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因型矩阵	NA
13630	2024-08-07	scREAD: A Single-Cell RNA-Seq Database for Alzheimer's Disease 2020-Nov-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2020.101769 PMID:33241205	research paper	本文开发了一个名为scREAD的数据库，专门用于管理阿尔茨海默病（AD）相关的单细胞RNA测序（scRNA-Seq）和单核RNA测序（snRNA-Seq）数据集。	scREAD是首个专门管理AD相关scRNA-Seq和snRNA-Seq数据集的数据库，提供了全面的分析结果，包括控制图谱构建、细胞类型预测、差异表达基因鉴定和细胞类型特异性调控元件鉴定。	NA	旨在通过单细胞RNA测序技术深入解析阿尔茨海默病中高度异质性细胞的功能和功能障碍。	研究对象包括人类死后脑组织和带有AD病理的鼠模型中的scRNA-Seq和snRNA-Seq数据集。	数字病理学	阿尔茨海默病	单细胞RNA测序（scRNA-Seq）和单核RNA测序（snRNA-Seq）	NA	RNA序列数据	73个数据集来自10个脑区
13631	2024-08-07	High-resolution transcriptional and morphogenetic profiling of cells from micropatterned human ESC gastruloid cultures 2020-11-18, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.59445 PMID:33206048	研究论文	研究利用单细胞RNA测序和跨物种比较，分析了从微图案化的人类胚胎干细胞（ESC）gastruloid培养物中提取的细胞的转录组和形态发生特征	揭示了gastruloids包含与多种胚层和胚外细胞标记相似的细胞，并展示了gastruloid系统模拟灵长类特异性胚胎发生特征的能力	NA	研究人类胚胎干细胞在特定培养条件下分化为gastruloids的转录组和形态发生特征	人类胚胎干细胞gastruloids中的细胞	数字病理学	NA	单细胞RNA测序	NA	转录组数据	NA
13632	2024-08-07	Ensemble dimensionality reduction and feature gene extraction for single-cell RNA-seq data 2020-11-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-020-19465-7 PMID:33203837	研究论文	本文提出了一种集成方法，用于同时进行单细胞RNA测序数据的降维和特征基因提取（EDGE）	该方法采用集成学习方案，利用大量弱学习者进行准确的相似性搜索，与现有降维技术不同	NA	旨在提高单细胞RNA测序数据的计算效率和可视化	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	集成学习	基因表达数据	NA
13633	2024-08-07	Qualitative Analysis of Tumor-Infiltrating Lymphocytes across Human Tumor Types Reveals a Higher Proportion of Bystander CD8+ T Cells in Non-Melanoma Cancers Compared to Melanoma 2020-Nov-12, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers12113344 PMID:33198174	研究论文	本研究通过复制个体患者的肿瘤-T细胞相互作用，比较了多种肿瘤类型中肿瘤浸润T细胞的定性特征	揭示了非黑色素瘤癌症中旁观者CD8+ T细胞的比例高于黑色素瘤，并发现肿瘤反应性T细胞的比例在体外显著较低	研究主要集中在体外和基于单细胞RNA测序的体内分析，未涉及所有可能的肿瘤类型	确定并比较多种肿瘤类型中肿瘤浸润T细胞的定性特征	肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）和自体肿瘤细胞	数字病理学	肿瘤	单细胞RNA测序	NA	RNA	187对未选择的肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）和自体肿瘤细胞，以及来自93名黑色素瘤或上皮癌患者的合并队列的单细胞RNA测序数据
13634	2024-08-07	Review of Single-Cell RNA Sequencing in the Heart 2020-Nov-06, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms21218345 PMID:33172208	综述	本文综述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术在心脏研究中的应用	scRNA-seq技术为健康和病理性心脏提供了许多新颖的见解	NA	总结scRNA-seq平台并描述通过scRNA-seq分析揭示的心血管发育和疾病的分子机制	单细胞RNA测序技术及其在心血管疾病研究中的应用	数字病理学	心血管疾病	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	RNA-seq数据	NA
13635	2024-08-07	Mapping endothelial-cell diversity in cerebral cavernous malformations at single-cell resolution 2020-11-03, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.61413 PMID:33138917	研究论文	本研究利用单细胞RNA测序、空间转录组学和免疫组化技术，深入分析了脑内皮细胞在正常状态和CCM小鼠模型中的多样性	首次通过单细胞RNA测序技术全面表征了脑内皮细胞在正常和CCM病变条件下的亚型	NA	旨在理解脑血管系统的可塑性及CCM疾病的分子基础	脑内皮细胞的多样性及其在CCM病变中的变化	数字病理学	脑血管疾病	单细胞RNA测序	NA	RNA序列	NA
13636	2024-08-07	Single-cell RNA profiling links ncRNAs to spatiotemporal gene expression during C. elegans embryogenesis 2020-11-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-020-75801-3 PMID:33139759	研究论文	本文通过单细胞RNA测序技术分析了C. elegans胚胎发育过程中的非编码RNA（ncRNA）与基因时空表达的关系	首次使用无标记的全长高深度单细胞RNA测序技术，识别了94种未报道过的ncRNA，这些ncRNA与特定细胞类型和胚胎时间点的蛋白质编码基因共同表达	NA	探究ncRNA在C. elegans胚胎发育过程中对基因时空表达的调控作用	C. elegans胚胎细胞中的ncRNA及其对基因表达的调控	基因组学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	NA	RNA	1031个C. elegans胚胎细胞
13637	2024-08-07	Increased Production of LIGHT by T Cells in Eosinophilic Esophagitis Promotes Differentiation of Esophageal Fibroblasts Toward an Inflammatory Phenotype 2020-11, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2020.07.035 PMID:32712105	研究论文	本文研究了肿瘤坏死因子超家族成员14（TNFSF14，又称LIGHT）在嗜酸性食管炎（EoE）中对纤维母细胞的影响	首次揭示了LIGHT在EoE中通过诱导纤维母细胞向炎症表型分化的新机制	NA	探讨LIGHT在EoE中的作用及其对纤维母细胞分化的影响	嗜酸性食管炎患者的食管组织和纤维母细胞	免疫学	消化系统疾病	单细胞测序、免疫染色、RNA测序、流式细胞术、免疫印迹、免疫荧光、逆转录聚合酶链反应	NA	细胞数据	来自EoE患者和健康捐赠者的食管组织及纤维母细胞样本
13638	2024-08-07	A single-cell analysis of the molecular lineage of chordate embryogenesis 2020-11, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.abc4773 PMID:33148647	研究论文	本文通过单细胞RNA测序分析了从受精到原肠作用开始期间，被囊动物胚胎细胞的完整和不变的细胞谱系	研究首次重建了野生型胚胎中跨越八个细胞周期的47种细胞类型的发育景观，并识别了在成纤维细胞生长因子（FGF）抑制下的八种命运转变	NA	理解脊索动物早期胚胎发育和细胞谱系分化	被囊动物的胚胎细胞谱系	分子生物学	NA	单细胞RNA测序	NA	基因表达数据	跨越八个细胞周期的47种细胞类型
13639	2024-08-07	Optimized design of single-cell RNA sequencing experiments for cell-type-specific eQTL analysis 2020-10-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-020-19365-w PMID:33127880	研究论文	本文探讨了在相同预算下，通过低覆盖度的单细胞RNA测序增加样本数量而非高覆盖度测序少量样本，可以提高细胞类型特异性表达数量性状位点（eQTL）映射的统计能力	提出了一种优化设计单细胞RNA测序实验的方法，以提高细胞类型特异性eQTL分析的统计能力，并提供了相应的网络工具	文章未明确提及具体的局限性	优化单细胞RNA测序实验设计，以提高细胞类型特异性eQTL分析的效率和成本效益	单细胞RNA测序实验设计及其在细胞类型特异性eQTL分析中的应用	数字病理学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-Seq）	NA	RNA序列	120个个体
13640	2024-08-07	A rank-based marker selection method for high throughput scRNA-seq data 2020-Oct-23, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-020-03641-z PMID:33097004	研究论文	本文介绍了一种基于排序的标记选择方法RANKCORR，用于高吞吐量的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据	RANKCORR方法通过在少量基因中对mRNA计数数据进行排序和线性分离，提供了一种非参数方法来分析计数数据，并能以多类别方式进行标记选择	尽管RANKCORR在性能上表现优异，但大多数方法的总体表现相似，因此算法速度成为处理大型数据集时最重要的考虑因素	开发一种新的计算方法，用于从单细胞RNA测序数据中选择遗传标记，以识别特定的细胞群体	单细胞RNA测序数据中的遗传标记选择	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	NA	mRNA计数数据	涉及的数据集大小从数千到一百万个细胞不等