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当前共找到 39345 篇文献，本页显示第 121 - 140 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 121 | 2026-05-12 |
DGAT: A Dual-Graph Attention Network for Inferring Spatial Protein Landscapes from Transcriptomics
2025-Jul-09, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.07.05.662121
PMID:40672156
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研究论文 | 提出一种名为DGAT的双图注意力网络，从转录组数据推断空间蛋白质表达图谱 | 通过构建整合转录组、蛋白质组和空间信息的异构图，利用图注意力网络学习RNA-蛋白质关系，实现对仅含转录组数据的空间蛋白表达推断 | 依赖空间CITE-seq数据集进行训练，可能受限于训练数据的多样性和代表性 | 从仅含转录组数据的空间转录组学中推断空间蛋白质表达水平 | 扁桃体、乳腺癌、胶质母细胞瘤和恶性间皮瘤的公共及内部数据集 | 机器学习 | 乳腺癌, 胶质母细胞瘤, 恶性间皮瘤 | NA | 图注意力网络 | 图像, 文本 | 包含扁桃体、乳腺癌、胶质母细胞瘤和恶性间皮瘤的公共及内部数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 122 | 2026-05-12 |
Spatial transcriptomic applications in orthopedics
2025-Jul, Connective tissue research
IF:2.8Q1
DOI:10.1080/03008207.2025.2501703
PMID:40347072
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综述 | 本综述介绍了空间转录组学在骨科研究中的变革性应用，重点在于解析肌肉骨骼组织内复杂的基因表达模式 | 首次系统综述空间转录组学在骨科多种组织中的应用，并探讨成像与测序方法在假设检验和假设生成中的不同优势 | 仅纳入29篇已发表文献，样本量有限；主要基于公开数据，未涉及新实验验证 | 探索空间转录组学在骨科疾病（如软骨、肌腱、滑膜等组织）中的临床应用潜力 | 肌肉骨骼组织（软骨、关节、骨、肌腱、韧带和滑膜） | 数字病理学 | 骨科疾病 | 空间转录组学 | NA | 空间转录数据 | 29篇已发表手稿的空间转录组数据 | 10x Genomics, Vizgen, NanoString | 空间转录组学 | 10x Visium, 10x Xenium, seqFISH+, MERFISH, NanoString GeoMx DSP | 10x Visium 用于22篇文献，seqFISH+和MERFISH为成像基础，NanoString GeoMx DSP为测序基础 |
| 123 | 2026-05-12 |
Association of Obesity and Innate Immune Markers With Resistance to Biologic Therapy in Psoriasis
2025-Jun-01, JAMA dermatology
IF:11.5Q1
DOI:10.1001/jamadermatol.2025.0288
PMID:40172874
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研究论文 | 肥胖和先天免疫标志物与银屑病生物制剂治疗抵抗的关联 | 通过空间转录组学揭示了表皮先天免疫信号和中性粒细胞活性升高与生物制剂治疗反应持久性降低的关联 | 样本量相对较小（87例患者），且为单中心横断面研究 | 阐明影响重度银屑病患者对生物制剂持续治疗反应的炎症微环境因素 | 18岁以上重度银屑病患者 | 生物信息学 | 银屑病 | 空间转录组学 | NA | 组织切片 | 87例患者（平均年龄42.2岁，24例女性，63例男性） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 124 | 2026-05-12 |
Comparative spatial transcriptomics reveals root dryland adaptation mechanism in rice and HMGB1 as a key regulator
2025-05-05, Molecular plant
IF:17.1Q1
DOI:10.1016/j.molp.2025.04.001
PMID:40195115
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研究论文 | 通过比较空间转录组学揭示旱稻根部干旱适应机制及HMGB1作为关键调控因子 | 首次构建了旱稻与水稻节间和根尖的空间转录组图谱，并鉴定了HMGB1作为促进旱稻根系伸长和增厚从而增强抗旱能力的关键转录调控因子 | NA | 揭示旱稻根部适应干旱的分子和发育机制，为培育抗旱水稻提供遗传资源 | 旱稻和水稻的根部 | 自然语言处理 | NA | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | 节间和根尖样本 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 125 | 2026-05-12 |
Impaired megakaryopoiesis due to aberrant macrophage polarization via BTK/Rap1/NF-κB pathway in sepsis-induced thrombocytopenia
2025-Apr-02, Molecular therapy : the journal of the American Society of Gene Therapy
IF:12.1Q1
DOI:10.1016/j.ymthe.2024.12.048
PMID:39741411
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research paper | 该研究揭示了脓毒症诱导的血小板减少症中，巨噬细胞通过BTK/Rap1/NF-κB通路异常极化导致巨核细胞生成受损的机制 | 首次阐明BTK/Rap1/NF-κB通路在巨噬细胞极化调控中对巨核细胞生成和血小板计数的影响，并提供单细胞RNA测序证据 | 研究主要基于小鼠模型，需在人类样本中进一步验证；未明确其他潜在信号通路的参与 | 探索脓毒症诱导的血小板减少症的发病机制，特别是巨噬细胞的作用及BTK信号通路的影响 | 脓毒症血小板减少症患者和小鼠模型中的巨噬细胞与巨核细胞 | machine learning | geriatric disease | 单细胞RNA测序 | NA | 测序数据 | 脓毒症患者和小鼠模型样本 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3'测序 |
| 126 | 2026-05-12 |
CSsingle: A Unified Tool for Robust Decomposition of Bulk and Spatial Transcriptomic Data Across Diverse Single-Cell References
2025-Mar-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.04.07.588458
PMID:38645128
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research paper | 介绍CSsingle，一种通过解决细胞异质性关键挑战来增强bulk和空间转录组数据分解的统一工具 | CSsingle利用ERCC spike-in对照进行细胞大小校正，能准确考虑不同细胞类型间RNA含量差异，实现精确的bulk数据反卷积，并在空间转录组数据中实现精细尺度分析 | 未明确提及局限性 | 开发一种统一工具，用于将bulk和空间转录组数据与单细胞RNA-seq数据整合，推进复杂生物系统和疾病过程的研究 | bulk和空间转录组数据，以及单细胞RNA-seq参考数据 | machine learning | 食管腺癌，巴雷特食管，食管鳞状细胞癌 | RNA-seq, 空间转录组学 | NA | 转录组数据 | 超过700个正常和患病样本（来自胃食管组织） | NA | bulk RNA-seq, 空间转录组学, 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 127 | 2026-05-12 |
Cotton2035: From genomics research to optimized breeding
2025-02-03, Molecular plant
IF:17.1Q1
DOI:10.1016/j.molp.2025.01.010
PMID:39844464
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综述 | 本文回顾了棉花基因组研究在过去十年中的进展，提出通过基因组到育种策略优化棉花育种，并倡议启动棉花ENCODE项目以系统解码基因组功能元件和调控网络 | 提出棉花ENCODE项目以系统解码功能元件和调控网络，强调单细胞测序和高分辨率时空组学技术结合多组学数据、基因编辑及人工智能推动基因组驱动育种 | 未具体讨论现有技术整合的挑战或潜在应用障碍 | 通过从基因组研究到育种的转变，优化棉花关键农艺性状的遗传改良 | 棉花（包括野生和栽培棉属物种） | 基因组学 | NA | 单细胞测序, 高分辨率时空组学, 基因组编辑, 人工智能 | NA | 基因组序列, 多组学数据 | NA | NA | 单细胞测序 | NA | NA |
| 128 | 2026-05-12 |
SpatialSNV: A novel method for identifying and analyzing spatially resolved SNVs in tumor microenvironments
2025-01-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf065
PMID:40515555
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研究论文 | 开发了一种名为SpatialSNV的新方法，用于识别和分析肿瘤微环境中空间分辨的单核苷酸变异 | 首次利用多种空间转录组平台识别肿瘤切片中的有效SNV，揭示SNV反映区域肿瘤进化轨迹并超越RNA表达变化，发现肿瘤边缘具有独特突变谱，且新SNV随距离递减 | 未明确指出局限性 | 理解肿瘤微环境中SNV的动态及其对肿瘤免疫串扰的影响，并识别潜在治疗靶点 | 肿瘤组织切片中的单核苷酸变异 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组数据 | NA | NA | 空间转录组学 | 多种空间转录组平台 | NA |
| 129 | 2026-05-12 |
SeuratExtend: streamlining single-cell RNA-seq analysis through an integrated and intuitive framework
2025-01-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf076
PMID:40627366
|
研究论文 | SeuratExtend是一个基于Seurat框架的R包，通过集成多种工具和数据库，简化单细胞RNA-seq数据分析流程 | 通过统一R接口集成多个流行Python工具（如scVelo、Palantir、SCENIC），并引入通路水平分析和簇注释的新应用 | 未提及具体局限性 | 为scRNA-seq数据提供集成、直观且用户友好的分析框架 | 肿瘤相关高内皮小静脉和自身炎症性疾病的scRNA-seq数据 | 机器学习 | 癌症, 自身炎症性疾病 | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 130 | 2026-05-12 |
A framework to mine laser microdissection-based omics data and uncover regulators of pancreatic cancer heterogeneity
2025-01-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf101
PMID:40910795
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研究论文 | 提出并验证了一个优化框架，用于对激光显微切割获取的多个空间分辨肿瘤区域进行RNA测序，以揭示胰腺导管腺癌的异质性及其调控机制 | 开发了LMD-seq优化框架，提高了检测低表达基因的灵敏度，优于单细胞RNA-seq方法，特别在识别稀有肿瘤细胞群体和低表达转录程序方面 | 未在标题和摘要中明确说明研究的局限性 | 挖掘基于激光显微切割的组学数据，揭示胰腺癌异质性的调控因子 | 胰腺导管腺癌的多个空间分辨肿瘤区域 | 机器学习 | 胰腺癌 | RNA测序 | NA | 测序数据 | 未在标题和摘要中明确说明样本数量 | NA | RNA-seq, 单细胞RNA-seq | NA | 多个空间分辨激光显微切割肿瘤区域的RNA测序 |
| 131 | 2026-05-12 |
AEnet: a practical tool to construct the splicing-associated phenotype atlas at a single cell level
2025-01-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf110
PMID:40990037
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research paper | AEnet是一种结合基因表达与可变剪接模式的新型方法，用于在单细胞水平构建剪接相关表型图谱 | 首次将基因表达水平与可变剪接模式整合，提出'细胞亚群'新概念，并识别关键剪接事件及其调控机制 | 单细胞测序数据存在测序深度浅、高丢失率和批次效应等固有局限性 | 开发AEnet工具以剖析细胞异质性并定义细胞亚群 | 肿瘤细胞、泛癌免疫细胞和胚胎细胞 | machine learning | cancer | scRNA-seq | AEnet | gene expression profiles and splicing patterns | NA | NA | single-cell RNA-seq | NA | NA |
| 132 | 2026-05-12 |
GTestimate: improving relative gene expression estimation in scRNA-seq using the Good-Turing estimator
2025-01-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf084
PMID:41159548
|
研究论文 | 提出了基于Good-Turing估计器的GTestimate方法，改进了scRNA-seq中相对基因表达估计并开发了验证方法cta-seq | 首次将Good-Turing估计器应用于单细胞RNA-seq数据标准化，解决传统方法忽略未观测基因的问题，并开发了细胞靶向PCR扩增方法cta-seq进行验证 | 未提及具体局限性，但依赖Seurat工作流可能限制了与其他工具的兼容性 | 改进单细胞RNA-seq数据中相对基因表达估计的准确性 | 单细胞RNA-seq数据中的相对基因表达估计 | 机器学习 | NA | RNA-seq, 单细胞RNA-seq, PCR扩增 | Good-Turing估计器 | 基因表达数据 | 4个示例数据集 | 10x Genomics | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 133 | 2026-05-12 |
Unsupervised multiscale clustering of single-cell transcriptomes to identify hierarchical structures of cell subtypes
2025-01-06, GigaScience
IF:11.8Q1
DOI:10.1093/gigascience/giaf111
PMID:41066207
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研究论文 | 开发一种无监督多尺度聚类方法MSC，用于从单细胞转录组数据中识别细胞亚型的层次结构 | 提出多尺度聚类方法MSC，通过构建稀疏细胞-细胞关联网络，能够在多个分辨率下无监督识别新的细胞类型和亚型，并揭示有生物学意义的细胞层次结构 | 未在摘要中明确提及局限性 | 开发一种能够更精细解析单细胞RNA测序数据中细胞层次结构的无监督聚类方法 | 模拟银标准、金标准数据以及真实疾病单细胞RNA测序数据中的细胞群体 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | MSC（多尺度聚类） | 单细胞转录组数据 | NA（未明确样本数量） | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 134 | 2026-05-12 |
Microglia phagocytosis of PNNs mediates PV-positive interneuron dysfunction and associated gamma oscillations in neuroinflammation-induced cognitive impairment in mice
2025-01-01, Neuropharmacology
IF:4.6Q1
DOI:10.1016/j.neuropharm.2024.110205
PMID:39489286
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研究论文 | 研究揭示小胶质细胞吞噬周神经网介导PV阳性中间神经元功能障碍及γ振荡在神经炎症诱导的小鼠认知损伤中的作用 | 首次发现小胶质细胞通过ApoE介导的周神经网吞噬作用导致PV阳性中间神经元功能障碍和γ振荡异常，从而引发认知损伤，并通过抑制ApoE或过表达Hapln1改善损伤 | 研究仅使用小鼠模型，未在人类样本中验证；长期神经炎症的影响未评估 | 探讨神经炎症引起认知损伤中周神经网与ApoE的关联机制 | C57BL/6J小鼠和CX3CR1-CreERT2小鼠 | 数字病理学 | 认知障碍 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 未明确说明 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 135 | 2026-05-12 |
Spatial transcriptomics reveals Inhba/Smad2/E2f4 axis in Lrp2high thecal cell proliferation in androgen-induced PCOS mice
2025, Frontiers in cell and developmental biology
IF:4.6Q1
DOI:10.3389/fcell.2025.1633254
PMID:40831751
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research paper | 利用空间转录组学揭示雄激素诱导的PCOS小鼠模型中Lrp2高表达膜细胞增殖的Inhba/Smad2/E2f4轴 | 首次通过空间转录组学在细胞分辨率下揭示PCOS小鼠卵巢中Lrp2高表达膜细胞亚群及其Inhba/Smad2/E2f4信号轴对细胞增殖的调控作用 | 研究基于小鼠模型，尚未在人类PCOS卵巢组织中进行验证；功能验证仅限于体外细胞实验，缺乏体内数据支持 | 阐明PCOS中膜细胞异常增殖的分子机制 | DHEA诱导的PCOS小鼠模型中的卵巢膜细胞 | spatial transcriptomics | 多囊卵巢综合征 | 空间转录组学 | NA | 空间基因表达数据 | DHEA诱导的PCOS小鼠模型卵巢组织样本 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 136 | 2026-05-12 |
Identification of Dendritic Cell-Associated Genes in COPD Based on Bioinformatics
2025, International journal of chronic obstructive pulmonary disease
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/COPD.S543753
PMID:41185886
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研究论文 | 通过生物信息学预测和实验验证，识别慢性阻塞性肺疾病（COPD）肺组织中与树突状细胞相关的基因 | 首次利用单细胞RNA测序和加权基因共表达网络分析综合鉴定COPD中树突状细胞相关基因，并通过体内外实验验证了RASGRP3、C1QB、BLOC1S2和VSIG4的表达变化 | 未提供明确局限性信息 | 利用生物信息学预测和实验验证，识别COPD患者肺组织中与树突状细胞相关的关键基因 | COPD患者肺组织及香烟烟雾诱导的肺气肿小鼠模型 | 生物信息学 | 慢性阻塞性肺疾病 | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、RNA测序（RNA-seq）、加权基因共表达网络分析（WGCNA）、实时定量PCR（RT-qPCR）、蛋白质印迹法（Western blot） | NA | 基因表达数据 | 多个公开数据集（GSE196638、GSE26296、GSE38974）及小鼠模型（香烟烟雾诱导肺气肿小鼠和骨髓来源树突状细胞） | NA | scRNA-seq、RNA-seq | NA | NA |
| 137 | 2026-05-12 |
ER Stress-Related Biomarkers in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Comprehensive Transcriptome, Mendelian Randomization, and Machine-Learning Analysis
2025, International journal of chronic obstructive pulmonary disease
IF:2.7Q2
DOI:10.2147/COPD.S548160
PMID:41328289
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研究论文 | 通过转录组分析、孟德尔随机化和机器学习方法，识别慢性阻塞性肺疾病（COPD）中内质网应激相关基因DNAJB1作为风险基因及其诊断价值 | 首次整合单细胞测序、孟德尔随机化和机器学习方法，系统鉴定DNAJB1作为COPD风险基因，并建立包含9个关键基因的诊断生物标志物组合 | 研究基于公开数据集，需要进一步在独立队列中验证；孟德尔随机化揭示的因果关联需更深入的机制研究证实 | 探究内质网应激相关基因DNAJB1在COPD发病中的风险角色及临床诊断价值 | 慢性阻塞性肺疾病患者及对照样本的转录组数据和遗传变异数据 | 机器学习 | 慢性阻塞性肺疾病 | 单细胞RNA测序、微阵列分析、孟德尔随机化 | 机器学习分类器 | 基因表达数据、遗传变异数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序、微阵列分析 | NA | NA |
| 138 | 2026-05-12 |
Two-Step Positive Selection Method for the Magnetic Isolation of Lymphatic Endothelial Cells
2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
DOI:10.1007/978-1-0716-4706-6_2
PMID:40859071
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研究论文 | 描述了一种利用双抗体磁珠分选法从组织中分离淋巴内皮细胞（LEC）的方法 | 采用两步阳性选择策略，结合双抗体标记，高效富集稀有淋巴内皮细胞，解决了常规分离方法中LEC纯度低的问题 | 未提及与其他分离方法的直接比较，可能对组织来源和细胞状态有依赖性 | 开发一种可靠的稀有细胞分离方法，用于研究淋巴内皮细胞在生理和病理状态下的功能 | 淋巴内皮细胞（LEC） | 分子生物学 | NA | 磁珠分选 | NA | 细胞 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 139 | 2026-05-12 |
Unsupervised multi-scale clustering of single-cell transcriptomes to identify hierarchical structures of cell subtypes
2024-Dec-23, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-5671748/v1
PMID:39764102
|
研究论文 | 提出一种无监督多尺度聚类方法用于单细胞转录组数据，以识别细胞亚型的层次结构 | 开发了多尺度聚类（MSC）方法，能够在无监督模式下构建稀疏细胞-细胞相关网络，以多尺度分辨率识别细胞类型和亚型，相比现有方法性能显著提升 | 未明确说明局限性 | 改进单细胞RNA测序数据中细胞聚类方法，以更精细地解析细胞景观的复杂结构 | 单细胞RNA测序数据中的细胞类型和亚型 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 包括模拟数据、银色标准数据、金色标准数据以及真实疾病相关scRNA-seq数据 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 140 | 2026-05-12 |
STAN, a computational framework for inferring spatially informed transcription factor activity
2024-Sep-03, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.26.600782
PMID:38979296
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研究论文 | 提出了一种计算框架STAN，用于推断空间信息指导的转录因子活性 | 首次利用空间转录组数据系统估计细胞身份相关的转录因子活性，并整合了形态学特征 | 未明确提及局限性 | 开发一种计算方法，从空间转录组数据推断转录因子的空间活性 | 空间转录组数据集中的点（spots） | 机器学习 | NA | 空间转录组学 | 线性混合效应模型 | 基因表达数据、空间坐标、形态学特征 | 三个数据集：淋巴结、乳腺癌、胶质母细胞瘤 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |