单细胞与空转测序相关文章

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当前共找到 41796 篇文献，本页显示第 141 - 160 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
141	2026-07-27	Deep learning models for cell cycle phase prediction from single-cell RNA sequencing data 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag342 PMID:42437449	研究论文	评估传统机器学习与深度学习方法从单细胞RNA测序数据预测细胞周期阶段的表现	首次系统比较深度学习模型（DNN、CNN、混合模型、集成模型）与传统机器学习在单细胞RNA测序数据细胞周期预测中的跨数据集泛化能力，并通过SHAP分析验证特征与细胞周期基因集的关联	模型在跨物种小鼠胚胎干细胞基准上准确率较低（56.9%），且细胞周期标记物回收率低的样本训练效果较差	开发并评估用于从单细胞RNA测序数据预测细胞周期阶段的深度学习模型	人类白血病细胞系（REH）、外周血单核细胞（PBMC）、人类多能干细胞及其分化衍生物、小鼠胚胎脑细胞、小鼠造血干细胞和祖细胞	数字病理学	癌症	单细胞RNA测序	DNN3、DNN5、CNN、混合模型、集成模型、AdaBoost、随机森林、LightGBM	基因表达数据	训练数据包含多种生物背景的单细胞基因表达数据集（如REH细胞系、PBMC等），独立验证集包括人类胚胎干细胞（247个细胞）、人骨肉瘤细胞（1152个细胞）和小鼠胚胎干细胞（288个细胞）	10x Genomics	单细胞RNA测序	10x Chromium	10x Chromium Single Cell 3'（用于PBMC数据）
142	2026-07-27	Multi-task spatial distillation reveals cell-type-resolved programmed cell death landscapes in the human kidney 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag362 PMID:42447337	研究论文	提出了CoDeST，一种多任务空间推断框架，用于从空间转录组数据中联合推断细胞类型组成和程序性细胞死亡程序活动	CoDeST采用三阶段伪到真训练策略，结合自监督预训练、监督解卷积和师生蒸馏，实现从伪点向真实空间组织的迁移，同时引入置信度加权的AUCell/ssGSEA监督和边界保留空间正则化	尚需进一步验证在更广泛的组织类型和疾病场景中的泛化能力	从空间转录组数据中联合推断细胞类型组成和程序性细胞死亡程序活动	人肾脏组织	机器学习	肾脏疾病	空间转录组学	CNN, LSTM, GAN	图像，文本	NA	NA	空间转录组学	Visium HD	Visium HD衍生的基准数据
143	2026-07-27	Variational sparse Gaussian-process method for detecting spatially variable genes and cellular interactions in spatial transcriptomics 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag371 PMID:42447338	研究论文	提出一种变分推断辅助的稀疏高斯过程（VISGP）框架，用于从空间转录组数据中识别空间可变基因并推断空间依赖的细胞相互作用	VISGP结合稀疏高斯过程近似与变分推断，通过引入变量降低计算和内存成本，同时实现空间协方差结构的基因特异性自适应	在模拟数据和四个真实SRT数据集上进行了验证，但未提及在更大规模或更复杂数据集上的性能及潜在局限性	开发可扩展且统计稳健的方法，用于解码空间基因调控和细胞间通讯	空间转录组数据中的空间可变基因和配体-受体对	数字病理学	癌症病理学	空间转录组学	稀疏高斯过程与变分推断	空间转录组数据	模拟数据及四个真实SRT数据集	NA	空间转录组学	NA	NA
144	2026-07-27	Multi-Omics Integration in Stroke: Neuroinflammatory Endotypes, Immune Cell Crosstalk, and Precision Biomarker Discovery 2026-Jul-03, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms27135984 PMID:42450251	综述	综述多组学整合方法在脑卒中研究中的应用，探讨神经炎症内型、免疫细胞相互作用及精准生物标志物发现	提出从单纯描述脑卒中组学发现转向重新定义具有生物学意义的神经炎症内型，并通过多组学整合实现精准脑血管医学	未详细讨论多组学整合中面临的批次效应校正、数据缺失和异质性处理等技术挑战，以及临床转化中所需的成本和时间考虑	探索多组学整合在脑卒中神经炎症机制、精准生物标志物发现和临床分层中的应用前景	脑卒中患者的神经炎症内型及免疫细胞（小胶质细胞、单核细胞来源巨噬细胞、星形胶质细胞、中性粒细胞、T细胞、内皮细胞）	机器学习	脑血管疾病	多组学整合	人工智能和机器学习框架	文本	NA	NA	单细胞RNA测序,空间转录组学	NA	NA
145	2026-07-27	Spatial Transcriptomics in Breast Cancer: Advances and Applications 2026-Jul-03, Biology DOI:10.3390/biology15131061 PMID:42450609	综述	系统追踪空间转录组学的发展及其在乳腺癌研究中的应用价值	全面回顾空间转录组平台及其与单细胞RNA测序和空间多组学整合分析在乳腺癌中的应用，强调其对肿瘤微环境组织、瘤内异质性及免疫细胞空间分布的解析能力	空间转录组技术面临数据整合、空间分辨率、标准化及功能验证需求的瓶颈	阐明空间转录组学在乳腺癌研究中的应用进展并评估其临床转化潜力	乳腺癌组织中的肿瘤微环境、瘤内异质性、免疫细胞及癌症相关成纤维细胞的空间分布	数字病理学	乳腺癌	空间转录组学	NA	基因表达数据	NA	10x Genomics	空间转录组学	10x Visium	空间转录组学平台（如10x Visium）用于组织原位基因表达检测
146	2026-07-27	The Lomb-Scargle periodogram-based differentially expressed gene detection along pseudotime 2026-Jul-03, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkag682 PMID:42460448	研究论文	基于Lomb-Scargle周期图的拟时序差异表达基因检测方法	提出scLS框架，利用频率域方法分析单细胞RNA-seq数据中的拟时序差异表达，无需显式回归模型或分支分配，能检测瞬态或复杂拟时序相关模式	论文未明确讨论计算复杂度或对大规模数据集的扩展性限制	开发一种计算高效的差异表达基因筛选方法，用于单细胞RNA-seq轨迹推断的下游分析	单细胞RNA-seq数据中的伪时间相关差异表达基因和条件依赖性差异表达轨迹	机器学习, 自然语言处理	NA	单细胞RNA测序	Lomb-Scargle周期图	基因表达数据	模拟数据集和真实数据集	NA	单细胞RNA-seq	NA	NA
147	2026-07-27	RAG: a regularized adaptive graph-based method for rare-cell identification from single-cell expression data 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag379 PMID:42467986	研究论文	提出了一种基于正则化自适应图的RAG方法，用于从单细胞表达数据中识别稀有细胞	通过从欧几里得-余弦混合相异性估计细胞特异性半径来构建正则化自适应图，从而更好分离稀有细胞	NA	提高稀有细胞识别的准确性，以推动疾病机制和发育程序的研究	稀有细胞	机器学习	结直肠癌	单细胞RNA测序	自适应图模型	基因表达数据	10个真实单细胞RNA测序数据集及结直肠肿瘤组织样本	NA	单细胞RNA-seq	NA	NA
148	2026-07-27	Decoding apoptosis, ferroptosis, and inflammatory cell death in adenomyosis at single-cell resolution 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag386 PMID:42467989	研究论文	提出基于图谱的通路活性评分方法GraphPAS，从单细胞RNA测序数据中推断凋亡、铁死亡和炎症性细胞死亡在子宫腺肌症中的通路活性	GraphPAS是一种分层图学习框架，能够从单细胞RNA测序数据中恢复连贯的通路级结构，相比现有方法（如AUCell和scapGNN），在调整兰德指数、归一化互信息和轮廓宽度上表现更优，且对噪声具有更强鲁棒性	未明确提及局限性	开发一种新的通路活性评分方法，以克服单细胞RNA测序数据稀疏性和技术噪声带来的挑战，并应用于子宫腺肌症中细胞死亡机制的研究	子宫腺肌症组织样本的巨噬细胞	机器学习	子宫腺肌症	单细胞RNA测序	图学习框架	基因表达数据	未明确提及样本数量	NA	单细胞RNA测序	NA	NA
149	2026-07-27	CTMAP: an adversarial cross-modal learning framework for accurate and robust cell-type annotation in single-cell resolution spatial transcriptomics 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag391 PMID:42476546	研究论文	提出CTMAP，一种基于对抗性跨模态学习的框架，用于单细胞分辨率空间转录组学中准确且稳健的细胞类型注释	采用对抗性学习策略对齐scRNA-seq参考数据与scST数据特征，在共享隐空间中使用参考数据的细胞类型质心进行注释	未提及具体局限性	解决单细胞分辨率空间转录组学中细胞类型注释准确性低、对罕见细胞群敏感度不足及跨平台泛化能力弱的问题	六组真实scST数据集及其对应的scRNA-seq参考数据集	计算机视觉，自然语言处理，机器学习	NA	空间转录组学，单细胞RNA测序	深度学习，对抗性神经网络	基因表达数据	六组真实scST数据集和对应的scRNA-seq参考数据集	NA	单细胞RNA测序，空间转录组学	NA	NA
150	2026-07-27	Annotation-free phenotype prediction using knowledge-augmented clustering from single-cell RNA sequencing data 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag395 PMID:42476548	研究论文	提出scCap框架，利用知识增强聚类实现无注释表型预测，在单细胞RNA测序数据上取得较好效果	通过知识增强聚类与预训练单细胞基础模型嵌入空间相结合，避免了对预定义细胞类型注释的依赖，提升了模型泛化能力和预测准确性	未在更多样化的数据集或临床样本中进行验证，对数据质量或批次效应可能仍存在敏感性	开发无需注释的鲁棒表型预测方法，提升单细胞RNA测序数据的可解释性和泛化能力	单细胞RNA测序数据中的细胞亚群和疾病相关表型	机器学习	NA	单细胞RNA测序	多层多实例学习框架（包含双级注意力机制）	单细胞基因表达数据	三个公开scRNA-seq数据集	NA	单细胞RNA测序	NA	NA
151	2026-07-27	PLNFGL: joint estimation of multi-condition gene networks from single-cell RNA-seq data 2026-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag485 PMID:42398025	研究论文	提出PLNFGL框架，用于从单细胞RNA测序数据中联合估计多条件下的基因网络	首次将泊松对数正态模型与融合图套索结合，解决单细胞RNA测序数据中的缺失事件和分布不匹配问题，实现多条件共有的基因网络联合估计	未说明	开发一种能够从单细胞RNA测序数据中联合估计多条件特异性基因网络的方法	阿尔茨海默病和肺癌的空间转录组学数据中的细胞类型特异性相互作用网络	机器学	阿尔茨海默病，肺癌	单细胞RNA测序	泊松对数正态模型，图套索	基因表达数据	未说明	未说明	单细胞RNA测序	未说明	未说明
152	2026-07-27	REG4 serves as a prognostic biomarker for pancreatic cancer with long-standing diabetes mellitus by modulating chemoresistance 2026-Jul-02, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2026.102888 PMID:42398462	研究论文	该研究整合单细胞RNA测序分析、临床血清生物标志物检测和功能验证，发现REG4可作为长期糖尿病胰腺癌患者的预后生物标志物，通过调节化疗耐药发挥作用	首次揭示REG4在长期糖尿病胰腺癌患者中特异性表达，并作为糖尿病持续时间依赖的预后和预测生物标志物，通过WNT/β-catenin信号通路调控化疗耐药	需要在前瞻性更大规模队列中验证，且糖尿病持续时间与肿瘤生物学关联的具体机制尚未完全阐明	研究糖尿病持续时间对胰腺导管腺癌化疗耐药的影响及REG4作为潜在生物标志物的价值	胰腺导管腺癌患者（包括糖尿病和非糖尿病亚组）、胰腺癌细胞系、患者来源类器官	数字病理学	胰腺癌	单细胞RNA测序、临床血清生物标志物检测、类器官培养	NA	单细胞转录组数据、临床血清样本数据	独立胰腺癌队列血清样本（具体数量未在摘要提及）	NA	单细胞RNA测序	NA	公共单细胞RNA测序数据集（具体平台未详述）
153	2026-07-27	SpatialPEFT: a parameter-efficient fine-tuning framework for spatial transcriptomics foundation models 2026-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag503 PMID:42421217	研究论文	提出SpatialPEFT，一个参数高效微调框架，用于空间转录组基础模型在消费级GPU上的鲁棒适应	集成低秩适应、梯度检查点和空间感知适配器，在单张16 GB消费级GPU上微调多达14亿参数的大型空间转录组模型，峰值显存减少超过87%并显著提升下游空间注释精度	NA	开发参数高效的微调框架，使大型空间转录组基础模型能够在资源受限的GPU上高效适应下游任务	空间转录组基础模型	计算生物学	NA	空间转录组学	低秩适应（LoRA）、梯度检查点、空间感知适配器	空间转录组数据	NA	NA	空间转录组学	NA	NA
154	2026-07-27	Structural-information guided fusion for spatial domain identification from spatial transcriptomics 2026-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag508 PMID:42423290	研究论文	提出SGFST框架，通过融合空间图与信号图并联合优化多种损失函数，提升空间转录组学中空间域识别的准确性	首次将空间图与信号图结合，利用双分支图卷积网络和注意力融合机制捕获互补的空间与功能信息，并联合优化贝叶斯个性化排序损失、零膨胀负二项损失和距离结构信息约束以保留局部邻域连续性和全局拓扑一致性	未明确说明局限性	为空间转录组学数据开发更准确的空间域识别方法	空间转录组学数据中的空间域	机器学习	NA	空间转录组学	双分支图卷积网络、注意力融合	空间表达数据（含表达谱与空间坐标）	NA	NA	空间转录组学	NA	NA
155	2026-07-27	SpaBiT: enhancing spatial transcriptomics resolution via bidirectional attention transformers 2026-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag443 PMID:42391614	研究论文	提出SpaBiT模型，通过双向注意力变换器提升空间转录组学的分辨率	采用双向交叉注意模块，在图像特征与图注意网络学习的邻域感知表示之间实现精确信息交换，显式建模局部形态与空间图拓扑之间的协同约束	现有方法在捕捉组织学背景与空间拓扑之间的内在约束或忽视点之间复杂的局部邻域关系方面存在局限	提升空间转录组学分辨率，生成高保真、高密度的基因表达图谱	空间转录组学数据	机器学习	NA	空间转录组学	双向注意力变换器、图注意网络	图像、空间坐标、基因表达数据	NA	NA	空间转录组学	NA	NA
156	2026-07-27	MCFST: spatial domain identification method based on multi-view graph convolutional network and graph fusion network 2026-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag469 PMID:42397221	研究论文	提出一种基于多视图图卷积网络和图融合网络的 MCFST 框架，用于空间转录组数据中的空间域识别	通过多视图图卷积结合互信息最大化的融合模块，有效整合基因表达、空间坐标和空间信息表达谱等多种异构数据，增强空间域识别的准确性和鲁棒性	现有方法在整合多视图异构信息时存在一致性差和相似关系扭曲的问题	提高空间转录组数据的空间域识别精度和鲁棒性	空间转录组数据中的空间域	机器学习	NA	空间转录组学	图神经网络（图卷积网络、图融合网络）	基因表达数据、空间坐标数据	两个模拟数据集和三个真实空间转录组数据集	NA	空间转录组学	NA	NA
157	2026-07-27	Odon: an ultra-fast viewer for spatial proteomics 2026-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btag514 PMID:42435412	研究论文	介绍Odon，一个用于空间蛋白质组学数据快速交互式可视化的原生Rust桌面查看器	Odon采用优化的渲染引擎、视口驱动瓦片加载和基于GPU的合成技术，在标准笔记本上实现高效、平滑的交互与大规模数据集（超过100万个分割细胞）的可视化	未明确提及局限性，但主要围绕合成数据基准测试，实际临床或复杂样本性能需进一步验证	解决多重空间蛋白质组学和空间转录组学大数据可视化效率低下的问题	多重空间蛋白质组学和转录组学成像数据集	计算机视觉	不适用	空间蛋白质组学	不适用	图像	不适用	不适用	空间蛋白质组学, 空间转录组学	不适用	不适用
158	2026-07-27	Matrix Stiffness Induces Endothelial Network Senescence 2026-Jul-02, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.76304 PMID:42389866	研究论文	研究基质刚度如何诱导内皮细胞网络衰老，并揭示机械应力在血管功能衰退中的作用	开发了3D人体体外模型，将机械应力与炎症或生化信号解耦，独立研究组织硬化对衰老的影响，并发现Notch信号介导的机械诱导衰老可通过FDA批准的γ-分泌酶抑制剂缓解	未提及具体局限性	探索细胞外基质硬化诱导的内皮细胞衰老机制及其潜在治疗靶点	内皮细胞（EC）及纤维化组织样本	机器学习	老年疾病	单细胞RNA测序	NA	文本	纤维化囊组织样本（来自接受乳房假体植入的患者），以及单细胞RNA测序数据	10x Genomics	单细胞RNA-seq	10x Chromium	10x Chromium单细胞3'测序平台用于单细胞RNA测序
159	2026-07-27	Targeting p21-High Senescent Kupffer Cells Nanotherapeutically Potentiates Antitumor Immunity in Advanced Hepatocellular Carcinoma with Portal Vein Tumor Thrombus 2026-Jul-02, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.76384 PMID:42389919	研究论文	通过靶向p21高表达的衰老库普弗细胞，开发仿生纳米递送系统，增强晚期肝细胞癌伴门静脉癌栓的抗肿瘤免疫	首次发现p21高表达的衰老库普弗细胞在肝细胞癌伴门静脉癌栓肿瘤微环境中富集，并开发基于衰老库普弗细胞来源外泌体的仿生纳米递送系统靶向清除这些细胞	研究主要在动物模型中进行，需进一步验证在人体中的安全性和有效性	开发靶向衰老库普弗细胞的纳米治疗策略，增强肝细胞癌伴门静脉癌栓的抗肿瘤免疫	肝细胞癌伴门静脉癌栓患者和小鼠模型中的衰老库普弗细胞	机器学习	肝细胞癌	单细胞RNA测序	NA	基因表达数据	动物模型样本（具体数量未详述）	10x Genomics	单细胞RNA测序	10x Chromium	10x Chromium单细胞3端测序
160	2026-07-27	Single-cell and machine learning-based neural regulation signature for prognosis prediction and immunotherapy response in lung adenocarcinoma 2026-Jul-02, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2026.102879 PMID:42391672	研究论文	通过单细胞RNA测序和机器学习，开发了一种基于神经调节特征的预后预测和免疫治疗反应评估模型	首次利用单细胞RNA测序和机器学习相结合的方法，识别出CRABP2阳性上皮细胞作为神经调节富集的干细胞样恶性亚群，并构建了优化的预后签名模型NR.Sig	未明确提及局限性，但基于摘要，可能包括样本来源的偏倚或外部验证的不足	开发基于神经调节特征的稳健机器学习签名，以精确评估肺腺癌预后并指导个性化免疫治疗	神经调节相关的细胞表型及预后签名基因	机器学习	肺癌	单细胞RNA测序、机器学习	随机生存森林	单细胞RNA测序数据、转录组数据	整合了三个LUAD单细胞RNA测序队列和十个转录组队列（含免疫治疗记录）	NA	单细胞RNA测序	NA	NA