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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 |
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121 | 2025-05-10 |
Single-cell sequencing elucidates the mechanism of NUSAP1 in glioma and its diagnostic and prognostic significance
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1512867
PMID:39975552
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研究论文 | 通过单细胞测序技术探索NUSAP1在神经胶质瘤中的作用机制及其诊断和预后意义 | 利用单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据结合基础实验,揭示了NUSAP1作为神经胶质瘤终末亚群的关键标记物及其与不良预后的关联 | 研究主要基于TCGA和GEO数据库的RNA-seq和微阵列数据,可能需要更多独立样本验证 | 探索神经胶质瘤的个性化精准治疗策略 | 神经胶质瘤细胞亚群 | 数字病理学 | 神经胶质瘤 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq), RNA-seq, 微阵列 | NA | RNA-seq数据, 微阵列数据, scRNA-seq数据 | 来自TCGA和GEO数据库的神经胶质瘤患者样本 |
122 | 2025-05-10 |
Advancements in single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics: transforming biomedical research
2025, Acta biochimica Polonica
IF:1.4Q4
DOI:10.3389/abp.2025.13922
PMID:39980637
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综述 | 本文综述了单细胞RNA测序(scRNA-seq)和空间转录组学在生物医学研究中的最新进展和应用 | 强调了空间转录组学在保留RNA转录组空间信息方面的突破,克服了传统scRNA-seq的局限性 | scRNA-seq技术无法保留RNA转录组的空间信息,因为需要组织解离和细胞分离 | 探讨单细胞测序技术和空间转录组学在生物医学研究中的应用和进展 | 单细胞RNA测序和空间转录组学技术 | 生物医学研究 | 癌症研究 | scRNA-seq, 空间转录组学 | NA | RNA测序数据 | NA |
123 | 2025-05-10 |
Cancer stem cells and tumor-associated macrophages as mates in tumor progression: mechanisms of crosstalk and advanced bioinformatic tools to dissect their phenotypes and interaction
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1529847
PMID:39981232
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review | 本文综述了癌症干细胞(CSCs)与肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)在肿瘤进展中的相互作用机制,以及利用先进生物信息学工具解析它们的表型和互作 | 整合了最新的单细胞RNA测序、空间转录组学和轨迹分析技术,提供了对CSCs与TAMs互作的多细胞对话的全面理解 | 未提及具体实验数据或样本量,主要基于现有研究的综述 | 阐明CSCs生物学及其与TME免疫细胞(特别是TAMs)的复杂相互作用,从原发肿瘤到转移形成的全面场景 | 癌症干细胞(CSCs)和肿瘤相关巨噬细胞(TAMs) | digital pathology | cancer | single-cell RNA sequencing, spatial transcriptomics, trajectory analysis | NA | biological and computational data | NA |
124 | 2025-05-10 |
An anoikis-related signature predicts prognosis and immunotherapy response in gastrointestinal cancers
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1477913
PMID:39981252
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研究论文 | 研究通过构建与失巢凋亡相关的基因特征(Anoscore),预测胃肠道癌症的预后和免疫治疗反应 | 首次构建了基于失巢凋亡相关基因的预后特征(Anoscore),并验证其在胃肠道癌症预后预测和个性化治疗方案选择中的潜力 | 研究主要基于公共数据库的回顾性数据,需要进一步的前瞻性临床研究验证 | 探索失巢凋亡相关基因在胃肠道癌症预后中的作用 | 胃肠道癌症患者(包括食管癌、胃癌、结肠癌和直肠癌) | 生物信息学 | 胃肠道癌症 | RNA测序、单细胞测序分析、LASSO回归分析 | Cox回归模型 | RNA测序数据和临床数据 | 来自TCGA和GEO数据库的胃肠道癌症患者数据 |
125 | 2025-05-10 |
Advancing personalized, predictive, and preventive medicine in bladder cancer: a multi-omics and machine learning approach for novel prognostic modeling, immune profiling, and therapeutic target discovery
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1572034
PMID:40330458
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研究论文 | 本研究通过整合单细胞RNA测序和批量RNA测序数据,识别并分析了膀胱癌中与免疫原性细胞死亡相关的多组学特征,构建了一个预后标志物ICDRS,并探讨了其临床和生物学意义 | 利用多组学数据和机器学习算法构建了膀胱癌的预后标志物ICDRS,揭示了其与免疫细胞浸润、肿瘤微环境及药物敏感性的关联 | 研究依赖于公开数据集,样本量有限,且未进行实验验证 | 推进膀胱癌的个性化、预测性和预防性医学研究 | 膀胱癌患者 | 数字病理学 | 膀胱癌 | 单细胞RNA测序(scRNA-seq), 批量RNA测序(bulk RNA-seq), WGCNA, ssGSEA | Lasso, Ridge, CoxBoost | RNA测序数据 | 单细胞RNA测序数据9个样本,批量RNA测序数据TCGA-BLCA 403个样本,GSE13507 160个样本 |
126 | 2025-05-10 |
METTL1-driven nucleotide metabolism reprograms the immune microenvironment in hepatocellular carcinoma: a multi-omics approach for prognostic biomarker discovery
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1582203
PMID:40330476
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research paper | 本研究揭示了METTL1通过驱动核苷酸代谢重编程在肝细胞癌(HCC)中调节肿瘤免疫微环境的新机制,并开发了一个基于多组学方法的预后生物标志物模型 | 首次揭示了METTL1驱动的核苷酸代谢重编程在HCC免疫微环境重塑中的关键作用,并构建了整合METTL1表达和免疫检查点特征的预后预测模型 | 研究主要基于计算分析和体外实验,需要更多体内实验和临床样本验证 | 探索HCC中代谢和免疫失调的分子机制,并开发预后预测模型 | 肝细胞癌(HCC)患者样本和细胞模型 | digital pathology | liver cancer | 多组学分析(包括单细胞RNA测序)、NMF聚类、WGCNA、机器学习算法 | 预后预测模型(基于多种机器学习算法) | 基因组数据、转录组数据、临床数据 | 来自TCGA、GEO和ICGC数据库的HCC患者样本 |
127 | 2025-05-10 |
Comprehensive analysis of plasma cell heterogeneity and immune interactions in multiple myeloma
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1549742
PMID:40330467
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研究论文 | 本研究通过单细胞测序和转录组数据分析,深入探讨了多发性骨髓瘤中浆细胞的异质性及其免疫相互作用 | 首次通过单细胞测序鉴定出10种主要细胞类型,并构建了预后预测模型,揭示了风险组与免疫特征的关联 | 研究依赖于公共数据库的数据,可能受到样本来源和数量的限制 | 探索多发性骨髓瘤发展的潜在机制,为改进治疗方法和提高患者预后提供新方向 | 多发性骨髓瘤中的浆细胞及其异质性 | 生物信息学 | 多发性骨髓瘤 | 单细胞测序,转录组分析,NMF,WGCNA,LASSO,multiCox回归分析 | 预后预测模型 | 转录组数据 | 多个公共数据库中的样本,具体数量未明确说明 |
128 | 2025-05-10 |
Multi-omics identification of a polyamine metabolism related signature for hepatocellular carcinoma and revealing tumor microenvironment characteristics
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1570378
PMID:40330470
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研究论文 | 本研究通过多组学方法鉴定了一个与多胺代谢相关的肝细胞癌特征,并揭示了肿瘤微环境特征 | 使用101种机器学习算法构建了一个包含9个基因的多胺代谢相关特征(PMRS),并验证了其在肝细胞癌患者中的预后价值 | 研究结果需要进一步的临床实验验证 | 探索多胺代谢在肝细胞癌中的作用,并开发预后风险特征 | 肝细胞癌(HCC)患者 | 生物信息学 | 肝细胞癌 | RNA-seq, scRNA-seq, RT-qPCR, 机器学习算法 | 机器学习算法(未指定具体模型) | RNA测序数据, 单细胞RNA测序数据 | TCGA和GEO数据库中的肝细胞癌样本 |
129 | 2025-05-10 |
Single-Cell RNA Sequencing Analysis Reveals the Role of Macrophage-Mediated CD44-AKT-CCL2 Pathways in Renal Tubule Injury during Calcium Oxalate Crystal Formation
2025, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0690
PMID:40330661
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序分析揭示了巨噬细胞介导的CD44-AKT-CCL2通路在草酸钙晶体形成过程中肾小管损伤的作用 | 发现了肾小管损伤和S1近端小管细胞通过SPP1-CD44对与巨噬细胞的主要通讯方式,以及CD44-AKT通路介导的CCL2分泌在草酸钙晶体形成中的关键作用 | 研究仅基于小鼠模型,尚未在人体中进行验证 | 深入了解草酸钙晶体形成过程中肾脏功能的改变及其分子机制 | 小鼠肾脏组织 | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 单细胞RNA测序 | 小鼠草酸钙模型 | RNA测序数据 | 5个时间点的小鼠肾脏组织样本 |
130 | 2025-05-10 |
The first single-cell sequencing of Plasmodiophora brassicae reveals genetic diversity and clonal dynamics
2025, Frontiers in microbiology
IF:4.0Q2
DOI:10.3389/fmicb.2025.1581233
PMID:40330724
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研究论文 | 首次对芸薹根肿菌进行单细胞测序,揭示其遗传多样性和克隆动态 | 首次对芸薹根肿菌进行单细胞测序,揭示了其遗传多样性和克隆动态,支持了平衡选择维持病原体种群内多基因型的假说 | 研究仅基于单个根的样本,可能无法完全代表田间种群的遗传多样性 | 研究芸薹根肿菌的遗传多样性和繁殖生物学 | 芸薹根肿菌 | 基因组学 | 植物病害 | 单细胞测序 | NA | DNA序列数据 | 4,000个原生质体(来自单个根),其中500个细胞进行了更详细的分析 |
131 | 2025-05-10 |
Neuroinflammation and stress-induced pathophysiology in major depressive disorder: mechanisms and therapeutic implications
2025, Frontiers in cellular neuroscience
IF:4.2Q2
DOI:10.3389/fncel.2025.1538026
PMID:40336842
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综述 | 本文综述了神经炎症与压力诱导的病理生理学在重度抑郁症中的作用机制及治疗意义 | 聚焦于压力诱导的神经炎症过程及其在抑郁症发病和进展中的作用,探讨了抗炎活性小分子在治疗中的潜在效果 | 未提及具体实验数据或样本量,主要基于现有研究的总结和分析 | 探讨神经炎症在重度抑郁症中的机制及治疗潜力 | 神经炎症过程,特别是小胶质细胞和星形胶质细胞的过度激活及促炎细胞因子水平升高 | 神经科学 | 重度抑郁症 | 单细胞RNA测序 | NA | NA | NA |
132 | 2025-05-10 |
Spatial visualization provides insight into immune modulation by an L-DBF vaccine formulation against Shigella
2025, Frontiers in immunology
IF:5.7Q1
DOI:10.3389/fimmu.2025.1577040
PMID:40336950
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研究论文 | 本研究探讨了L-DBF疫苗配方在肺部免疫调节中的作用,通过空间转录组学方法分析了两剂L-DBF/ME疫苗对肺部免疫景观的影响 | 首次使用空间转录组学方法揭示L-DBF/ME疫苗如何重塑肺部免疫架构,包括B细胞、T细胞标记物表达的变化,以及成纤维细胞和心肌细胞的重新编程 | 研究仅在小鼠模型中进行,尚未在人体临床试验中验证 | 评估L-DBF/ME疫苗配方对肺部免疫反应的调节作用 | L-DBF疫苗配方及其对肺部免疫系统的影响 | 免疫学 | 志贺菌病 | 空间转录组学 | NA | 转录组数据 | NA |
133 | 2025-05-10 |
Multivariate stochastic modeling for transcriptional dynamics with cell-specific latent time using SDEvelo
2024-12-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-55146-5
PMID:39738101
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研究论文 | 本文提出了一种名为SDEvelo的生成方法,通过多元随机微分方程(SDE)建模未剪接和剪接RNA的动态,以推断RNA速度 | SDEvelo首次通过多元随机微分方程建模RNA速度,显式地模拟转录动态中的固有不确定性,并估计跨基因的细胞特异性潜在时间 | 未提及具体局限性 | 改进单细胞RNA测序(scRNA-seq)研究中的动态建模方法,以更准确地重建和预测细胞分化和状态转换的定向轨迹 | 未剪接和剪接RNA的动态 | 生物信息学 | 癌症 | scRNA-seq, 空间转录组学 | SDE | 单细胞RNA测序数据, 空间转录组学数据 | 模拟数据和四个scRNA-seq及空间转录组学数据集 |
134 | 2025-05-10 |
Systemic immune profiling analysis identifying M2-TAM related genes predicted colon cancer prognosis and chemotherapy responses
2024-Dec-27, Medicine
IF:1.3Q2
DOI:10.1097/MD.0000000000040979
PMID:39969348
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research paper | 该研究通过系统性免疫分析识别与M2-TAM相关的基因,预测结肠癌的预后和化疗反应 | 开发了新的M2样巨噬细胞标记物,构建了基于M2的预后模型,并验证了其独立预后因素的作用 | 研究依赖于公共数据库数据,可能受到数据质量和样本量的限制 | 探索与M2样巨噬细胞相关的基因特征,以预测结肠癌的预后和化疗反应 | 结肠癌患者 | digital pathology | colon cancer | bulk transcriptome, single-cell RNA sequencing, weighted gene coexpression network analysis, least absolute shrinkage and selection operator, Cox regression | risk model | RNA sequencing data, clinical data | 来自The Cancer Genome Atlas和Gene Expression Omnibus数据库的结肠癌患者数据 |
135 | 2025-05-10 |
Interpretable single-cell factor decomposition using sciRED
2024-Dec-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.01.605536
PMID:39149356
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研究论文 | 本文介绍了一种名为sciRED的方法,用于改进单细胞RNA测序数据的因子分析解释性 | 开发了sciRED方法,通过消除已知混杂效应、使用旋转提高因子可解释性、将因子映射到已知协变量等方式,改进了单细胞RNA测序数据的因子分析 | NA | 提高单细胞RNA测序数据因子分析的解释性 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | sciRED | 基因表达数据 | 多个scRNA-seq数据集(包括肾脏图谱、PBMC数据集、大鼠肝脏图谱和健康人类肝脏图谱) |
136 | 2025-05-10 |
cfDiffusion: diffusion-based efficient generation of high quality scRNA-seq data with classifier-free guidance
2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbaf071
PMID:39987461
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research paper | 提出了一种基于扩散模型的新方法cfDiffusion,用于高效生成高质量的单细胞RNA测序数据 | 结合了Classifier-Free Guidance和高层次特征缓存机制,显著降低了模型开发的训练成本,并提高了生成多属性单细胞数据的表达能力和效率 | 推理时间仍比scDiffusion长 | 解决单细胞RNA测序数据模拟中数据分布预定义和多属性细胞模拟的问题 | 单细胞RNA测序数据 | machine learning | NA | scRNA-seq | diffusion models | gene expression data | 多组测序平台的数据集 |
137 | 2025-05-10 |
Lamination-based organoid spatially resolved transcriptomics technique for primary lung and liver organoid characterization
2024-Nov-12, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
IF:9.4Q1
DOI:10.1073/pnas.2408939121
PMID:39514315
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research paper | 介绍了一种基于层压的类器官空间转录组学技术(LOSRT),用于原代肺和肝脏类器官的表征 | 开发了一种新的空间转录组学技术LOSRT,适用于原代组织来源的类器官,解决了标准化组织切片方法不适用的问题 | 尚未证明该技术在其他类型类器官中的适用性 | 开发一种自动化、集成的空间转录组学方法,用于原代组织来源类器官的表征 | 原代小鼠肺和肝脏来源的类器官 | digital pathology | NA | spatial transcriptomics, droplet-engineering method | NA | spatial transcriptomic data | 原代小鼠肺和肝脏来源的类器官 |
138 | 2025-05-10 |
Interpretable single-cell factor decomposition using sciRED
2024-Aug-07, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-4819117/v1
PMID:39149508
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research paper | 本文介绍了一种名为sciRED的单细胞RNA测序数据分析方法,旨在提高数据因子分析的解读性 | sciRED通过消除已知混杂效应、使用旋转提高因子可解释性、将因子映射到已知协变量、识别可能捕获隐藏生物现象的未解释因子,并确定结果因子代表的基因和生物过程,改进了单细胞RNA测序数据的因子分析 | NA | 改进单细胞RNA测序数据的因子分析解读性 | 单细胞RNA测序数据 | 生物信息学 | NA | scRNA-seq | sciRED | 基因表达数据 | 多个scRNA-seq数据集(包括肾脏图谱、PBMC数据集、大鼠肝脏图谱和健康人类肝脏图谱) |
139 | 2025-05-10 |
Endogenous FGFs drive ERK-dependent cell fate patterning in 2D human gastruloids
2024-Jul-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.07.08.602611
PMID:39026750
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research paper | 研究FGF在人类2D胃泌素样干细胞模型中驱动ERK依赖性细胞命运模式的作用 | 发现了FGF依赖性ERK信号在2D胃泌素样细胞中以前未知的作用,并揭示了FGF4和FGF17通过基底定位的FGFR1诱导原始条纹样细胞的机制 | 研究基于体外2D胃泌素样模型,可能不完全反映体内胚胎发育的复杂性 | 探究FGF在人类胃泌素过程中的功能及其机制 | 2D胃泌素样干细胞模型 | 发育生物学 | NA | scRNA-seq, in situ hybridization | 2D gastruloid | 基因表达数据 | NA |
140 | 2025-05-10 |
Mutual information for detecting multi-class biomarkers when integrating multiple bulk or single-cell transcriptomic studies
2024-Jun-13, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.06.11.598484
PMID:38915481
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研究论文 | 提出了一种名为MICA的统计框架,用于从信息论角度检测多个组学研究中具有一致多类表达模式的生物标志物 | MICA框架首次从信息论角度解决了多类设计(如多种疾病亚型、治疗、组织或细胞类型)的生物标志物检测问题,相比现有方法具有更高的准确性和错误发现率控制 | 未明确提及方法在样本量极小时的表现,也未讨论在不同类型组学数据整合时的适用性 | 开发一种能够整合多个组学研究并检测具有一致多类表达模式的生物标志物的统计方法 | 多类设计的组学数据(如多种疾病亚型、治疗、组织或细胞类型的样本) | 生物信息学 | 三阴性乳腺癌 | RNA-Seq(包括单细胞RNA-Seq) | MICA(基于互信息的统计框架) | 转录组数据(包括批量转录组和单细胞转录组数据) | 未明确说明具体样本量,但涉及多个研究(包括小鼠代谢相关转录组研究和雌激素处理表达谱研究) |