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当前共找到 43167 篇文献，本页显示第 1421 - 1440 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1421 | 2026-08-25 |
Disruption of hippocampal upstream regulators of mTOR and insulin pathways in Down syndrome with Alzheimer's disease neuropathology: Preliminary observations
2026-Aug, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
DOI:10.1002/alz.71776
PMID:42635110
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研究论文 | 本研究利用空间转录组学和局部蛋白质组学技术，初步探讨了唐氏综合征伴阿尔茨海默病神经病理学中，海马体上游mTOR和胰岛素信号通路的破坏情况 | 首次在DS-AD患者海马亚区中，以空间解析的方式揭示mTOR和胰岛素通路的区域特异性改变，并关联特定细胞群体，提出潜在的新药靶点和早期生物标志物 | 初步观察性研究，样本量可能有限，且未阐明因果关系，需进一步验证 | 探究唐氏综合征伴阿尔茨海默病中，海马体上游mTOR和胰岛素信号通路的改变及其与海马功能障碍的关系 | 唐氏综合征伴阿尔茨海默病患者与年龄匹配的神经典型对照个体的死后海马组织 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病, 唐氏综合征 | 空间转录组学, 局部蛋白质组学 | NA | 空间转录组数据, 蛋白质组数据 | NA（初步观察，未提供具体样本数） | NA | 空间转录组学, 局部蛋白质组学 | NA | NA |
| 1422 | 2026-08-25 |
SlotDeconv: spatial transcriptomics deconvolution via diversity-constrained prototype learning and spatial refinement
2026-Aug-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag424
PMID:42635200
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研究论文 | 提出SlotDeconv方法，通过多样性约束原型学习和空间细化，提升空间转录组学数据中细胞类型反卷积的准确性 | 采用槽位原型向量与最大边际多样性约束，结合基因加权非负最小二乘和KL散度空间细化，有效区分相似细胞亚型并利用空间上下文 | 摘要中未提及明确局限性，可能依赖参考数据质量或计算复杂度较高 | 解决空间转录组学中细胞类型混合时的反卷积挑战，特别是在相似亚型表达谱和空间信息利用不足的情况下 | 空间转录组数据中的细胞类型混合比例，涵盖小鼠大脑、人类胰腺癌和小鼠嗅球数据集 | 机器学习 | 胰腺癌 | 空间转录组测序 | 原型学习、非负最小二乘、空间正则化模型 | 空间基因表达数据 | 包含27种细胞类型的小鼠大脑数据集，以及人类胰腺癌和小鼠嗅球数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1423 | 2026-08-25 |
CellTypeAI: cell annotation for scRNA-seq using local generative-AI
2026-Aug-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag425
PMID:42635202
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研究论文 | CellTypeAI是一种用于单细胞RNA测序数据细胞注释的工具，利用本地生成式AI和检索增强生成技术，提高注释准确性并支持敏感数据 | 首次将本地部署的生成式AI模型应用于单细胞RNA测序细胞注释，结合检索增强生成方法，克服传统基于标记基因方法的局限性，并支持敏感数据集的本地化处理 | 摘要中未提及明确局限性 | 开发一种组织上下文相关的、可扩展的单细胞RNA测序细胞注释方法，以提高注释准确性并适用于敏感数据 | 单细胞RNA测序数据集中的细胞群体 | 自然语言处理，机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 生成式AI模型（如ChatGPT、DeepSeek、Claude） | 单细胞RNA测序数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1424 | 2026-08-25 |
SPIDER: spatially integrated denoising via embedding regularization with single cell supervision
2026-Aug-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag430
PMID:42635216
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研究论文 | 提出SPIDER，一种半监督框架，利用带注释的单细胞RNA测序参考数据引导空间转录组数据去噪。 | 通过从scRNA-seq合成伪ST数据注入细胞类型信息，无需配对测量；构建三个图并利用域对齐模块将生物学结构从伪ST转移到真实ST嵌入。 | 依赖独立生成的带注释scRNA-seq参考数据，可能不适用于所有ST数据集。 | 解决空间转录组数据因技术噪声、稀疏性和丢失事件导致的信号模糊问题，提升下游分析性能。 | 人类背外侧前额叶皮层和乳腺癌数据集。 | 机器学习 | 乳腺癌 | 空间转录组学、单细胞RNA测序 | 图注意力网络、图编码器、零膨胀负二项模型 | 基因表达数据 | 两个数据集（人类背外侧前额叶皮层和乳腺癌） | NA | 空间转录组学、单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1425 | 2026-08-25 |
Sensitivity analysis of cell fate trajectories from single-cell transcriptomics
2026-Aug-01, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag473
PMID:42635227
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研究论文 | 介绍了一种基于敏感性的计算框架FateSens，用于分析由单细胞RNA测序数据衍生的基因调控动态，通过分析细胞分化轨迹的稳定性来识别调节基因和命运边界，并在小鼠造血数据上验证了其有效性 | 首次将动力系统理论中的敏感性分析工具应用于高维且稀疏的单细胞RNA测序数据，以研究分化轨迹的稳定性，填补了现有方法在轨迹稳定性分析方面的空白 | 仅依赖于转录组测量数据，且未明确说明对数据质量或技术噪声的敏感性，也未在多系统或大规模数据上广泛验证 | 开发并验证用于分析细胞命运轨迹稳定性及识别关键调节基因的计算框架 | 小鼠造血过程中的中性粒细胞和单核细胞分化轨迹，包括分化细胞和谱系追踪条形码数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | 计算框架（敏感性分析） | 单细胞转录组数据，包含谱系追踪条形码 | 小鼠造血组织的一个数据集，具体细胞数量未给出 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1426 | 2026-08-25 |
Phenotypic heterogeneity in the human gut microbiome revealed by subspecies-resolution single-cell transcriptomics
2026-Jul-31, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.07.30.741866
PMID:42619874
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research paper | 开发了metaSPLiT单细胞RNA测序方法，并用于分析人类粪便微生物组，揭示了物种内功能异质性。 | 首次将单细胞RNA测序应用于复杂微生物组，通过split-pool ligation技术实现无仪器、可扩展的微生物单细胞转录组学，能在物种水平下解析功能亚群。 | 可能受限于方法的技术噪音和覆盖度，且研究仅基于健康人类粪便样本，未涵盖其他微生物组。 | 开发并应用单细胞RNA测序技术以揭示人类微生物组中物种内的功能异质性。 | 人类粪便微生物组中的细菌物种。 | 转录组学 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 70种细菌物种，21,598个单细胞转录组 | NA | 单细胞RNA-seq | metaSPLiT | metaSPLiT（基于split-pool ligation的微生物单细胞RNA测序，无仪器） |
| 1427 | 2026-08-25 |
CellCover defines marker gene panels capturing developmental progression in neocortical neural stem cell identity
2026-Jul-28, eLife
IF:6.4Q1
DOI:10.7554/eLife.107531
PMID:42517345
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研究论文 | CellCover方法利用组合优化中的最小集合覆盖问题，通过二元表达数据识别标记基因组合，以捕获新皮质神经干细胞身份的发育进程 | 提出将标记基因面板选择视为最小集合覆盖问题的变体，能高效搜索候选面板空间，利用大量细胞数据，并对零膨胀具有鲁棒性，减少基因冗余并捕获不同于差异表达分析的细胞类型特异性信号 | 未在摘要中明确提及 | 开发一种新的标记基因面板选择方法，以更好定义单细胞RNA测序图谱中的细胞类别，并追踪神经发育进程 | 新皮质神经干细胞、祖细胞和神经元，以及血细胞和脑细胞数据 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 未具体说明，但涉及小鼠、灵长类和人类数据 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1428 | 2026-08-25 |
Single-cell multiomics connects 3D genome and transcriptome alterations in Alzheimer's disease
2026-Jul-23, Science (New York, N.Y.)
DOI:10.1126/science.adz1652
PMID:42490473
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研究论文 | 该研究应用GAGE-seq技术联合分析阿尔茨海默病（AD）患者和对照个体死后脑组织单细胞中的基因表达和3D染色质结构，揭示与细胞类型特异性失调相关的染色质重组，并结合空间转录组和染色质可及性数据以及深度学习框架Hicformer，阐明了3D基因组特征在预测疾病相关基因表达变化中的重要性 | 首次将GAGE-seq技术应用于AD研究，在单细胞水平联合分析3D基因组结构和转录组，并整合空间转录组和染色质可及性数据，提出深度学习框架Hicformer用于预测基因表达变化 | 研究样本仅限于死后脑组织，可能无法完全反映活体状态下的动态变化；3D基因组特征与基因表达的因果关系尚未完全明确 | 探究3D基因组组织在阿尔茨海默病分子病理中的作用，提供转录调控和3D基因组组织的多尺度视图 | 阿尔茨海默病患者和年龄匹配对照个体的死后脑组织单细胞 | 基因组学 | 阿尔茨海默病 | GAGE-seq、空间转录组学、染色质可及性测序 | 深度学习框架Hicformer | 单细胞基因表达和3D染色质结构数据、空间转录组数据、染色质可及性数据 | AD患者和年龄匹配对照个体的死后脑组织样本（具体数量未在摘要中提及） | NA | GAGE-seq、空间转录组学、染色质可及性测序 | NA | GAGE-seq（基因组结构和基因表达测序） |
| 1429 | 2026-08-25 |
Decoding neoantigen-encoding tumor-specific transcripts unveils a shared target reservoir for immunotherapy in hepatocellular carcinoma
2026-Jul-21, Journal for immunotherapy of cancer
IF:10.3Q1
DOI:10.1136/jitc-2026-015428
PMID:42481156
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研究论文 | 本研究开发了一种计算流程，从肝细胞癌患者的RNA测序数据中识别新抗原编码的肿瘤特异性转录本（neoTSTs），并验证了其作为免疫治疗靶点的潜力 | 首次系统性地利用转录组衍生新抗原（neoTSTs）来弥补突变衍生新抗原（neoMuts）在肝细胞癌中的局限性，并揭示了其共享性、生成机制及免疫治疗潜力 | 研究主要基于计算预测和体外模型，临床验证尚需进一步开展 | 探索肝细胞癌中转录组衍生新抗原（neoTSTs）的特征、生成机制及其在免疫治疗中的应用潜力 | 肝细胞癌（HCC）患者肿瘤样本及其新抗原 | 机器学习和计算生物学 | 肝细胞癌 | RNA测序、蛋白质组学、免疫肽组学、HLA转基因模型、单细胞RNA测序 | 卷积神经网络（CNN）或相关预测模型（netMHCPan） | RNA测序数据、蛋白质组学数据、单细胞RNA测序数据 | 1,013例肝癌患者样本 | NA | RNA测序、单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1430 | 2026-08-25 |
Is adenosine signalling entering the precision medicine era? From receptor pharmacology to patient stratification
2026-Jul-17, Purinergic signalling
IF:3.0Q2
DOI:10.1007/s11302-026-10175-1
PMID:42467297
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评论 | 本文探讨腺苷信号传导从经典受体药理学向精准医学转变的现状与未来，强调通过生物标志物驱动患者分层来实现临床应用。 | 提出超越“一受体一疾病”传统范式，整合单细胞技术、空间转录组学等多组学手段识别疾病和患者特异的嘌呤能特征，推动精准医学策略。 | 本文为评论文章，未提供实验数据验证所提出的策略。 | 讨论腺苷信号传导进入精准医学时代的必要性和途径，强调患者分层的重要性。 | 腺苷信号传导系统及其在炎症、自身免疫、代谢和肿瘤等疾病中的作用。 | 生物信息学 | 炎症性疾病、自身免疫性疾病、代谢性疾病、肿瘤 | 单细胞技术、空间转录组学、代谢组学、人工智能 | NA | NA | NA | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | NA |
| 1431 | 2026-08-25 |
Concurrent genetic and non-genetic resistance mechanisms to KRAS inhibition in colorectal cancer
2026-Jul-13, Cancer cell
IF:48.8Q1
DOI:10.1016/j.ccell.2026.04.009
PMID:42167227
|
研究论文 | 本研究通过靶向外显子测序和空间转录组学分析，揭示结直肠癌在KRAS抑制剂联合EGFR抑制剂治疗后出现的遗传和非遗传耐药机制，并发现TBK1是克服耐药的新型靶点 | 首次在患者匹配的结直肠癌活检中，结合靶向外显子测序和空间转录组学，揭示获得性遗传事件通常是亚克隆的，并与转录适应性状态共存；同时鉴定了肿瘤内异质性及耐药相关的转录特征，并提出抑制TBK1可增强KRAS靶向治疗的疗效 | 研究主要基于有限的患者样本和类器官模型，其临床适用性还需更大规模的前瞻性研究验证；耐药机制的全面性可能受测序深度和空间分辨率限制 | 探究结直肠癌对KRAS抑制剂耐药的遗传和非遗传机制，并寻找增强治疗应答的潜在靶点 | 患者匹配的结直肠癌活检样本，以及人类和小鼠的类器官模型 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 靶向外显子测序、空间转录组学 | NA | 基因组测序数据、空间转录组数据、图像数据 | 患者匹配的结直肠癌活检样本及人类和小鼠类器官模型 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1432 | 2026-08-25 |
Extreme conservation of cnidarian stinging cell identity despite 600 million years of evolution
2026-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.06.16.732747
PMID:42367904
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序和转录谱系重建，研究了珊瑚和海葵中刺细胞（刺胞细胞）的演化，发现FoxL2基因控制刺胞细胞类型的决定，并且缠绕细胞（螺旋细胞）在六亿年间高度保守 | 首次揭示FoxL2基因是控制刺胞细胞多样性的关键开关，并发现缠绕细胞是高度保守的'活化石'细胞类型，不同于刺细胞（线虫细胞）的快速演化 | 摘要中未提及研究的局限性，如物种数量有限、单细胞测序技术的分辨率或功能验证不足等 | 理解细胞特化如何推动生命多样化，特别是刺胞细胞在演化中的多样性形成机制 | 珊瑚和海葵的刺胞细胞，包括刺细胞（线虫细胞）和缠绕细胞（螺旋细胞） | 单细胞转录组学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | 基因表达数据（单细胞转录组） | 摘要中未提供具体样本数量 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1433 | 2026-08-25 |
Spatial transcriptomics in ovarian biology technologies: computational challenges, and biological insights
2026-Jul-03, Reproduction (Cambridge, England)
DOI:10.1093/reprod/xaag079
PMID:42391613
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综述 | 本综述综合了当前空间转录组平台的技术概况，讨论了卵巢组织特有的计算挑战，并综述了卵巢发育、衰老、卵泡动力学和癌症方面的生物学发现，为生殖生物学中的平台选择和计算策略提供了实用框架。 | 系统比较了多种空间转录组平台，并聚焦于卵巢组织的独特计算挑战（如细胞分割、去卷积、质量控制等），提出了结合生物学目标和平台能力的选择框架。 | 没有单一平台适用于所有研究问题，且存在一些未解决的计算挑战。 | 为卵巢生物学研究提供空间转录组平台选择和计算分析的实用指南。 | 卵巢组织，包括卵巢发育、衰老、卵泡动力学和卵巢癌。 | 空间转录组学 | 卵巢癌 | 空间转录组测序（如Visium、Visium HD、Stereo-seq、GeoMx）和成像技术（如Xenium、MERSCOPE、CosMx） | NA | 空间转录组数据、单细胞RNA测序数据、空间蛋白组数据、染色质可及性数据 | 40项已发表的研究 | 10x Genomics, BGI, NanoString, Vizgen, Akoya | 空间转录组学 | 10x Visium, 10x Visium HD, BGI Stereo-seq, NanoString GeoMx, 10x Xenium, Vizgen MERSCOPE, Akoya CosMx | 包括基于测序的平台（Visium, Visium HD, Stereo-seq, GeoMx）和基于成像的平台（Xenium, MERSCOPE, CosMx） |
| 1434 | 2026-08-25 |
HTLV-1-Derived Exosomes Drive Transcriptional Reprogramming of Monocytes Toward a Mixed M1/M2 Phenotype in HAM/TSP
2026-07-03, Pathogens (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/pathogens15070704
PMID:42515031
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研究论文 | 本研究通过单细胞测序技术，探究HTLV-1感染细胞来源的外泌体对HAM/TSP患者外周血单个核细胞中单核细胞转录组的影响，发现其诱导单核细胞向混合M1/M2表型转变。 | 首次利用创新的Honeycomb单细胞测序技术研究HTLV-1感染细胞外泌体对HAM/TSP患者单核细胞的影响，揭示了外泌体在单核细胞免疫失调中的潜在作用。 | 摘要中未提及研究的局限性。 | 探究HTLV-1感染细胞来源的外泌体对HAM/TSP患者单核细胞转录重编程的影响及其在疾病进展中的作用。 | HAM/TSP患者的PBMCs，特别是单核细胞。 | 单细胞测序 | HTLV-1相关脊髓病/热带痉挛性截瘫（HAM/TSP） | 单细胞测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 未明确提及样本数量，但涉及HAM/TSP患者的PBMCs。 | Honeycomb | 单细胞RNA测序 | Honeycomb技术 | 未提供具体平台配置细节。 |
| 1435 | 2026-08-25 |
A comprehensive survey on graph neural networks for gene regulatory network inference
2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbag443
PMID:42632029
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综述 | 本文是关于图神经网络在基因调控网络推断中应用的首次全面综述，分析了16种最新方法 | 首次系统性地统一了图架构、学习范式和数据模式，并提供了共同的基准测试框架 | 存在可扩展性、可解释性和数据集局限性等挑战 | 指导生命科学家选择合适的计算模型，并帮助研究人员开发下一代基于图学习的基因调控网络推断技术 | 基因调控网络推断方法 | 机器学习 | NA | NA | 图神经网络 | 基因表达数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1436 | 2026-08-25 |
The cell-type specific interaction based drug repurposing for psychiatric disorders
2026-Jun-30, Translational psychiatry
IF:5.8Q1
DOI:10.1038/s41398-026-04226-9
PMID:42374032
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研究论文 | 开发了基于细胞类型特异性相互作用的计算流程scPsyDrug，用于精神疾病的药物重定位，并在抑郁症、精神分裂症和帕金森病等疾病及焦虑小鼠模型中进行了验证 | 首次为精神疾病领域开发了专门的药物重定位计算工具，整合单细胞转录组、蛋白质相互作用、药物-靶点相互作用和精神疾病风险基因，构建细胞类型特异性相互作用网络，并成功预测新候选药物 | 依赖公开数据集的可用性和质量，可能限制在其他精神疾病中的适用性 | 开发并验证针对精神疾病的细胞类型特异性药物重定位计算方法 | 抑郁症、精神分裂症、帕金森病患者及Zbtb18焦虑小鼠模型 | 机器学习 | 抑郁症、精神分裂症、帕金森病、焦虑症 | 单细胞RNA测序、蛋白质-蛋白质相互作用分析 | 计算流程（scPsyDrug） | 单细胞转录组数据、药物-靶点相互作用数据、蛋白质-蛋白质相互作用数据、风险基因数据 | 包含抑郁症、精神分裂症和帕金森病患者的单细胞RNA数据集，以及Zbtb18焦虑小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1437 | 2026-08-25 |
Protocol for spatially resolved pathology scores using optimal transport on spatial transcriptomics data
2026-Jun-19, STAR protocols
IF:1.3Q4
DOI:10.1016/j.xpro.2026.104584
PMID:42160174
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研究论文 | 介绍SPaSE协议，通过最优传输在空间转录组数据上计算病理评分，以量化疾病组织与健康组织的差异 | 提出SPaSE协议，利用最优传输将病理评分分配到每个空间转录组点，并建立支持向量回归模型连接基因表达与病理影响 | 未提及 | 开发并验证一种在空间转录组数据上量化组织病理的方法 | 人类和小鼠的空间转录组数据集 | 空间转录组学 | 不特定 | 空间转录组学 | 支持向量回归 | 空间转录组数据 | 多个数据集 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1438 | 2026-08-25 |
Dissecting PCD-driven molecular landscapes in AML: a multi-omic framework for prognostication and therapeutic targeting
2026-Jun-15, Clinical and experimental medicine
IF:3.2Q2
DOI:10.1007/s10238-026-02205-4
PMID:42295454
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研究论文 | 通过整合单细胞RNA测序和多组学数据，研究急性髓系白血病中程序性细胞死亡驱动的分子特征，并开发预后模型PCDRScore及治疗靶向策略 | 首次基于程序性细胞死亡通路对AML进行亚型划分，并开发包含13个PCD相关基因的预后模型，该模型在多个验证队列中优于现有模型，并结合实验验证关键基因表达 | 探索性分析，治疗敏感性预测基于计算，未进行临床验证 | 阐明程序性细胞死亡在AML异质性中的作用，建立预后分层和治疗靶向框架 | 急性髓系白血病细胞和患者样本 | 机器学习和数字病理学 | 急性髓系白血病 | 单细胞RNA测序及多组学分析 | 机器学习模型（包含13个PCD相关基因的预后模型） | 基因表达数据、临床数据、体细胞突变数据 | 2680个AML样本，来自10个队列 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1439 | 2026-08-25 |
Molecular evidence for early deuterostome origins of ovarian cell types and neuroendocrine control of reproduction
2026-Jun-13, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-74401-5
PMID:42288494
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研究论文 | 利用海星作为非脊索动物后口动物代表，通过单细胞RNA测序和3D成像揭示卵巢细胞类型及其空间组织，探讨卵巢细胞类型和神经内分泌调控的进化起源 | 首次在海星中定义棘皮动物卵巢细胞类型库，并发现与哺乳动物相似的卵原干细胞、颗粒样细胞和膜样细胞，提出卵巢内在神经内分泌系统可能调控卵子发生 | 基于单一非脊索动物物种，且结论依赖于推断的细胞类型相似性和信号相互作用，需要更多物种和功能验证 | 探究卵巢细胞类型及其信号相互作用的进化起源，特别是后口动物祖先的卵巢细胞类型和神经内分泌调控机制 | 海星（Patiria miniata）的卵巢细胞 | 单细胞组学 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq）和3D成像 | NA | 单细胞转录组数据、3D图像 | 海星卵巢细胞，具体数量未在摘要中说明 | NA | 单细胞RNA测序（scRNA-seq） | NA | NA |
| 1440 | 2026-08-25 |
Translational potential of GMP-grade human umbilical cord-derived mesenchymal stem cells (UC-MSCs) in traumatic spinal cord injury: a preclinical study in rat
2026-06-10, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-026-08373-x
PMID:42271443
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研究论文 | 本研究在大鼠创伤性脊髓损伤模型中评估了GMP级人脐带间充质干细胞（UC-MSCs）的疗效，发现高剂量治疗能显著改善运动功能、减轻病变、抑制炎症和调节免疫，并揭示了可能的修复机制，为临床转化提供了依据 | 首次使用GMP级UC-MSCs在大鼠SCI模型中系统评估不同剂量下的疗效，并结合scRNA-seq和sRNA-seq多组学分析揭示其多机制修复作用 | 研究仅在大鼠模型中进行，未涉及人体临床试验，且UC-MSCs的体内分布和长期安全性需进一步评估 | 评估GMP级人UC-MSCs对创伤性脊髓损伤的治疗效果及其潜在机制，以支持临床应用 | 50只Sprague-Dawley大鼠，T10级脊髓损伤模型 | 数字病理学 | 创伤性脊髓损伤 | scRNA-seq, sRNA-seq, ELISA, 免疫荧光, MRI | NA | 单细胞转录组数据, 小型RNA测序数据, 图像数据, 生化数据 | 50只大鼠，分为5组（每组10只） | NA | 单细胞RNA测序, 小型RNA测序 | NA | NA |