单细胞与空转测序相关文章

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当前共找到 27366 篇文献,本页显示第 14301 - 14320 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
14301 2024-08-04
Microfluidic-assisted single-cell RNA sequencing facilitates the development of neutralizing monoclonal antibodies against SARS-CoV-2
2024-02-13, Lab on a chip IF:6.1Q2
研究论文 本研究探讨了微流控辅助的单细胞RNA测序在抗SARS-CoV-2中和单克隆抗体开发中的应用 提出了结合单细胞RNA测序技术的新方法,以提高中和单克隆抗体的开发效率 未提供具体的实验数据和样本量 研究开发有效的针对SARS-CoV-2的中和单克隆抗体 中和单克隆抗体候选者及其相关的B细胞转录组 数字病理学 COVID-19 单细胞RNA测序 NA 转录组数据 NA
14302 2024-08-05
Indoximod-based chemo-immunotherapy for pediatric brain tumors: A first-in-children phase I trial
2024-02-02, Neuro-oncology IF:16.4Q1
研究论文 本研究评估了用于儿科脑肿瘤的indoximod联合化疗免疫疗法的I期临床试验 首次在儿童中评估indoximod作为IDO途径抑制剂的安全性和有效性 样本量较小,研究期限较短,且主要关注于特定类型的脑肿瘤 探讨indoximod在儿童复发性脑肿瘤中的疗效和安全性 针对复发性脑肿瘤或新诊断的弥漫性内在脑桥胶质瘤的儿童患者 数字病理学 儿科脑肿瘤 单细胞RNA测序 NA 血液样本 81名儿童患者
14303 2024-08-04
CTISL: a dynamic stacking multi-class classification approach for identifying cell types from single-cell RNA-seq data
2024-02-01, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 提出了一种动态堆叠多类分类方法CTISL,用于从单细胞RNA测序数据中识别细胞类型 CTISL结合了多种分类器,采用二层堆叠模型来提高细胞类型的识别准确性 该研究可能仍需在更多的细胞类型和数据集上进行验证以评估其广泛适用性 研究目标是开发一个更准确的计算模型,以从scRNA-seq数据集中识别细胞类型 研究对象为人类和小鼠的scRNA-seq数据集中的细胞类型 机器学习 NA RNA-seq 堆叠模型 基因表达数据 涉及17个人类和小鼠scRNA-seq数据集的24个基准实验
14304 2024-08-04
scCancer2: data-driven in-depth annotations of the tumor microenvironment at single-level resolution
2024-02-01, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本研究提出了一个数据驱动的框架,以深入注释肿瘤微环境中的细胞类型 开发了一个监督机器学习框架,能在新的数据集中计算地转移细胞子类型标签,并整合了空间转录组数据处理模块 研究中未使用内部机密参考细胞时的分类器表现有限 旨在提高对肿瘤微环境中细胞的准确注释,并改善恶性细胞的识别 使用来自15个单细胞RNA-seq数据集的细胞子类型注释共594个样本 数字病理学 NA 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 监督机器学习分类器 基因表达数据,空间转录组数据 594个样本(来自15个数据集)以及175个样本(来自10种癌症类型)
14305 2024-08-04
SpatialDDLS: an R package to deconvolute spatial transcriptomics data using neural networks
2024-02-01, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文介绍了SpatialDDLS,一个基于神经网络的算法,用于对空间转录组数据进行细胞类型解卷积 SpatialDDLS利用单细胞RNA测序数据来模拟混合转录组特征,并训练一个全连接神经网络以揭示每个点的细胞类型多样性 大多数现有平台无法达到单细胞分辨率,空间转录组技术在分辨率方面仍存在局限性 研究空间转录组数据的细胞类型解卷积 空间转录组数据中的细胞类型 数字病理学 NA RNA测序 全连接神经网络 转录组数据 NA
14306 2024-08-05
Identifying Spatial Co-occurrence in Healthy and InflAmed tissues (ISCHIA)
2024-Feb, Molecular systems biology IF:8.5Q1
研究论文 该文章介绍了ISCHIA框架用于分析健康和炎症组织中细胞类型和转录物的空间共现。 提出了一种新的方法,通过分析转录组在条形码点上的空间关联,来重建细胞网络。 研究依赖于特定的空间转录组数据,可能不适用于其他类型的数据或不同的疾病背景。 研究空间转录组数据中细胞类型和转录物的共现关系。 应用ISCHIA框架于人类溃疡性结肠炎患者的Visium数据集。 数字病理学 肠道炎症 空间转录组学(ST) NA RNA序列 human ulcerative colitis patients的数据集
14307 2024-08-07
Scbean: a python library for single-cell multi-omics data analysis
2024-02-01, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 Scbean是一个用户友好的Python库,用于单细胞多组学数据分析 Scbean提供了一个统一的界面,用于处理单细胞数据中的维度降低、批次效应消除、细胞标签转移和空间变异基因识别等任务,并利用GPU加速提高处理大规模数据集的能力 NA 开发一个高效的计算工具,用于单细胞多组学数据的有效分析 单细胞多组学数据 生物信息学 NA Python编程 NA 单细胞多组学数据 NA
14308 2024-08-07
AGImpute: imputation of scRNA-seq data based on a hybrid GAN with dropouts identification
2024-02-01, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文提出了一种名为AGImpute的混合生成对抗网络,用于识别和填补单细胞RNA测序数据中的dropout事件 AGImpute通过动态阈值估计策略估计不同细胞中的dropout事件数量,并结合自编码器和生成对抗网络进行dropout事件的填补 NA 解决单细胞RNA测序数据分析中dropout事件带来的挑战 单细胞RNA测序数据中的dropout事件 数字病理学 NA 单细胞RNA测序 生成对抗网络(GAN) 基因表达数据 两个模拟数据集和七个真实单细胞RNA测序数据集
14309 2024-08-07
Comprehensive profiling of cell subsets of gastric cancer and liver metastasis based on single cell RNA-sequencing analysis
2024-Jan-31, Translational cancer research IF:1.5Q4
研究论文 本研究利用单细胞RNA测序技术对胃癌及其肝转移的细胞亚型进行全面分析 揭示了胃癌原发肿瘤和肝转移在基因表达上的差异及其对患者预后的影响 NA 通过单细胞RNA测序评估胃癌及其肝转移的细胞亚型,并理解其分子机制 胃癌及其肝转移的细胞亚型和分子机制 数字病理学 胃癌 单细胞RNA测序 NA 基因表达数据 使用了来自Gene Expression Omnibus (GEO)的GSE163558数据集
14310 2024-08-05
Mapping cancer biology in space: applications and perspectives on spatial omics for oncology
2024-01-30, Molecular cancer IF:27.7Q1
研究论文 本文探讨了空间组学技术在肿瘤生物学中的应用和前景 提出了通过空间技术映射肿瘤异质性和微环境的新方法 缺乏针对特定模型应用空间技术的详细说明 研究空间组学在肿瘤学中的应用以解决肿瘤异质性等问题 聚焦于肿瘤及其微环境的空间特征 数字病理学 癌症 空间组学技术 NA 组织样本 NA
14311 2024-08-07
Identification of HSP90B1 in pan-cancer hallmarks to aid development of a potential therapeutic target
2024-01-20, Molecular cancer IF:27.7Q1
研究论文 本研究通过多组学分析和队列验证,探讨了HSP90B1在泛癌中的动态表达,并全面评估其作为新型生物标志物的潜力,以助力精准癌症诊断和治疗的发展。 本研究首次全面评估HSP90B1作为癌症诊断和治疗的新型生物标志物,并发现其表达与多种癌症特征的相关性,包括免疫浸润、微卫星不稳定性、肿瘤突变负荷和肿瘤代谢等。 NA 探讨HSP90B1在泛癌中的表达及其作为潜在治疗靶点的可能性。 HSP90B1在泛癌中的表达及其与癌症发展和预后的关系。 数字病理学 NA 多组学分析、单细胞RNA测序 NA 基因表达数据 多个癌症类型的肿瘤样本
14312 2024-08-05
Assembling spatial clustering framework for heterogeneous spatial transcriptomics data with GRAPHDeep
2024-01-02, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 本文提出了GRAPHDeep以组装异构空间转录组数据的空间聚类框架 提出了新的空间聚类方法并比较了现有算法的有效性,强调了基因或蛋白质数量在空间聚类算法中的重要性 需要进一步探索适当的图深度学习模块和图神经网络 研究空间转录组数据分析中的空间聚类问题 异构空间转录组数据 计算机视觉 NA 图神经网络 变分图自编码器 空间组学数据 NA
14313 2024-08-05
scMAE: a masked autoencoder for single-cell RNA-seq clustering
2024-01-02, Bioinformatics (Oxford, England)
研究论文 提出了一种基于掩码自编码器的细胞聚类新方法scMAE scMAE通过引入掩码预测器,捕捉基因之间的关系,从而增强了聚类性能 未提及具体的限制 旨在提高scRNA-seq数据分析中的细胞聚类效果 针对15个来自不同测序平台的scRNA-seq数据集进行细胞聚类 数字病理学 NA RNA-seq 掩码自编码器 基因表达数据 15个scRNA-seq数据集
14314 2024-08-07
Ribogenesis boosts controlled by HEATR1-MYC interplay promote transition into brain tumour growth
2024-Jan, EMBO reports IF:6.5Q1
研究论文 本文揭示了脑肿瘤启动细胞(TICs)在向肿瘤生长过渡期间,通过HEATR1-MYC相互作用增强核糖体生物发生的过程。 首次提出脑TICs在肿瘤生长前增强核糖体生物发生,并揭示了HEATR1与MYC结合促进核糖体RNA生成和TIC扩大的机制。 NA 研究肿瘤启动细胞向肿瘤生长过渡的早期事件及其分子机制。 脑肿瘤启动细胞(TICs)及其在肿瘤生长过程中的分子调控。 数字病理学 脑肿瘤 单细胞转录组分析 NA 转录组数据 使用果蝇神经干细胞模型进行研究
14315 2024-08-07
Single-Cell RNA Sequencing Revealed That the Enrichment of TPI1+ Malignant Hepatocytes Was Linked to HCC Metastasis and Immunosuppressive Microenvironment
2024, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2
研究论文 本研究利用单细胞RNA测序技术揭示了TPI1+恶性肝细胞在肝细胞癌(HCC)转移和免疫抑制微环境中的作用 首次发现TPI1+恶性肝细胞群与HCC转移和免疫抑制微环境的关联,为HCC免疫治疗提供了新的潜在生物标志物 研究样本量较小,仅基于10个HCC样本的数据,可能影响结果的普遍性 探讨HCC转移相关微环境中特定细胞群的作用 HCC组织及其邻近和正常组织样本中的恶性肝细胞 数字病理学 肝细胞癌 单细胞RNA测序(scRNA-seq) LASSO回归分析 基因表达数据 10个HCC样本
14316 2024-08-05
Unveiling the hidden AP-1: revealing the crucial role of AP-1 in ccRCC at single-cell resolution
2023-12-19, Molecular cancer IF:27.7Q1
研究论文 研究揭示了AP-1在透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中的重要角色 首次在单细胞分辨率下分析了AP-1在ccRCC中的作用 在普通肾脏和ccRCC样本中未检测到AP-1的差异表达可能受到bulk-RNA测序的混杂效应影响 探讨AP-1在ccRCC的肿瘤发生中的作用及其调控机制 通过分析单细胞多组学数据集来研究AP-1在透明细胞肾细胞癌细胞与肾小管细胞中的表达差异 数字病理学 肾癌 单细胞多组学 NA 单细胞数据 多个研究团队的多个单细胞多组学数据集
14317 2024-08-05
Spatial Transcriptomics Reveal Pitfalls and Opportunities for the Detection of Rare High-Plasticity Breast Cancer Subtypes
2023-12, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology
研究论文 该文章研究了高塑性乳腺癌亚型的检测方法及其面临的挑战。 提出使用高分辨率空间转录组学分析来识别特定的乳腺癌标记,并揭示了现有检测方法的局限性。 研究主要集中在三阴性乳腺肿瘤上,其他亚型的分析不足,可能限制了结果的普遍适用性。 探讨高塑性乳腺癌亚型的检测方法及其在临床治疗中的应用。 分析11个三阴性乳腺肿瘤,包括3个claudin-low亚型和4个MpBC亚型。 数字病理学 乳腺癌 空间转录组学 NA 表达数据 11个三阴性乳腺肿瘤样本
14318 2024-08-07
Plasma cells in human pancreatic ductal adenocarcinoma secrete antibodies against self-antigens
2023-Nov-08, JCI insight IF:6.3Q1
研究论文 本研究通过单细胞RNA测序和免疫球蛋白测序,探索了人类胰腺导管腺癌(PDAC)中肿瘤内B细胞反应的驱动抗原,并发现浆细胞产生的自身抗体与细胞内自身抗原反应。 首次揭示了PDAC中浆细胞产生的自身抗体与细胞内自身抗原反应,表明慢性炎症微环境支持适应性免疫反应。 研究样本量较小,仅包括7个原发性PDAC样本,可能影响结果的普遍性。 探索人类胰腺导管腺癌中肿瘤内B细胞反应的驱动抗原。 人类胰腺导管腺癌中的肿瘤内B细胞反应及其驱动抗原。 数字病理学 胰腺癌 单细胞RNA测序(scRNA-Seq)和免疫球蛋白(Ig)测序 NA RNA序列 7个原发性PDAC样本,包括235个浆细胞和12个B细胞
14319 2024-08-07
AP-1/c-Fos supports SIV and HIV-1 latency in CD4 T cells infected in vivo
2023-Oct-20, iScience IF:4.6Q1
研究论文 本文通过单细胞RNA测序分析了未治疗的SIV感染猕猴的CD4 T细胞中的病毒RNA,发现Activator protein 1 (AP-1)转录因子在病毒潜伏建立和维持中的作用,并提出其作为治疗HIV-1潜伏库的潜在靶点。 首次揭示了AP-1在HIV-1和SIV潜伏中的作用,并提出其作为治疗靶点的可能性。 文章未详细讨论实验的具体限制,如样本量、实验重复性等。 阐明宿主细胞基因表达模式如何调控病毒基因表达,并探索治疗HIV-1潜伏库的新策略。 SIV感染的猕猴CD4 T细胞和HIV-1治疗患者的感染细胞。 NA HIV-1感染 单细胞RNA测序 NA RNA 未具体说明样本数量
14320 2024-08-04
Endogenous adenine mediates kidney injury in diabetic models and predicts diabetic kidney disease in patients
2023-10-16, The Journal of clinical investigation IF:13.3Q1
研究论文 内源性腺苷在糖尿病模型中介导肾损伤,并预测患者的糖尿病肾病 首次提出内源性腺苷可能是糖尿病肾病的致病因素,并找到其作为机制生物标志物的潜力 研究集中于特定患者群体,可能无法广泛适用于所有糖尿病患者 探索内源性腺苷在糖尿病肾病中的作用及其机制 糖尿病患者尿液样本及动物模型 数字病理学 糖尿病肾病 空间代谢组学和单细胞转录组学 小鼠模型 尿液和组织样本 来自多个研究的多名糖尿病患者和糖尿病小鼠
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