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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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161 | 2025-04-02 |
CellPie: a scalable spatial transcriptomics factor discovery method via joint non-negative matrix factorization
2025-Mar-20, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkaf251
PMID:40167331
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研究论文 | 介绍了一种名为CellPie的快速无监督因子发现方法,用于联合非负矩阵分解空间RNA转录本和组织学图像特征 | CellPie采用加速分层最小二乘法显著减少计算时间,适用于高维空间转录组数据集 | NA | 开发一种高效的空间转录组学因子发现方法 | 空间RNA转录本和组织学图像特征 | 空间转录组学 | 癌症 | 非负矩阵分解(NMF) | NA | 空间RNA转录本和组织学图像 | 三种不同空间分辨率的人类癌症类型数据集,包括高分辨率Visium HD数据集 |
162 | 2025-04-02 |
scMEDAL for the interpretable analysis of single-cell transcriptomics data with batch effect visualization using a deep mixed effects autoencoder
2025-Mar-19, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6081478/v1
PMID:40166015
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research paper | 介绍了一种名为scMEDAL的框架,用于单细胞转录组数据的可解释性分析,通过深度混合效应自编码器进行批次效应可视化 | scMEDAL通过两个互补的自编码器网络分别建模批次不变和批次特异性效应,结合对抗学习和贝叶斯自编码器,增强了数据的准确性和可解释性 | NA | 解决单细胞RNA测序数据中技术和生物批次效应的混淆问题 | 单细胞转录组数据 | 生物信息学 | 自闭症、白血病、心血管疾病 | scRNA-seq | 深度混合效应自编码器(deep mixed effects autoencoder) | 单细胞转录组数据 | NA |
163 | 2025-04-02 |
Accurate trajectory inference in time-series spatial transcriptomics with structurally-constrained optimal transport
2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.19.644194
PMID:40166168
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research paper | 提出了一种基于最优传输的时空轨迹推断方法SOCS,用于时间序列空间转录组数据,以保持生物结构单元的完整性 | SOCS方法在轨迹推断中保持了生物结构单元的空间连贯性,相比现有方法能产生更合理的轨迹估计 | 未提及具体的应用限制或数据规模限制 | 提高时间序列空间转录组数据中轨迹推断的准确性 | 时间序列空间转录组数据 | computational biology | NA | spatial transcriptomics | Optimal Transport | gene expression data | NA |
164 | 2025-04-02 |
Lineage Tracing Reveals Clone-Specific Responses to Doxorubicin in Triple-Negative Breast Cancer
2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.18.643980
PMID:40166195
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research paper | 该研究利用谱系追踪系统ClonMapper结合单细胞RNA测序技术,探索了三阴性乳腺癌对阿霉素的克隆特异性反应 | 揭示了在阿霉素治疗过程中,三阴性乳腺癌中存在两种转录组学上不同的克隆亚群,并且克隆持久性表现出与克隆身份无关的治疗反应 | 研究仅基于模型进行,未涉及临床患者样本,可能无法完全反映人类三阴性乳腺癌的复杂性 | 阐明三阴性乳腺癌对阿霉素治疗的克隆特异性反应机制 | 三阴性乳腺癌模型中的克隆群体 | digital pathology | breast cancer | scRNA-seq, lineage-tracing | NA | RNA-seq数据 | NA |
165 | 2025-04-02 |
Spatial Transcriptomics Identifies Immune-Stromal Niches Associated with Cancer in Adult Dermatomyositis
2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.19.644147
PMID:40166232
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研究论文 | 本研究通过空间转录组学和单细胞转录组学分析,揭示了成人皮肌炎(DM)中与癌症相关的独特免疫和基质微环境 | 首次全面绘制了成人皮肌炎中免疫和基质细胞的空间分布图,并发现了与癌症相关的独特免疫-基质微环境 | 研究样本可能有限,且未涉及其他自身免疫性疾病的广泛比较 | 探索成人皮肌炎中免疫和基质微环境的特征及其与癌症的关联 | 成人皮肌炎(DM)和皮肤红斑狼疮(CLE)患者的皮肤组织 | 数字病理学 | 皮肌炎 | 空间转录组学、单细胞转录组学 | NA | 转录组数据 | 未明确说明样本数量,但涉及DM和CLE患者的皮肤组织 |
166 | 2025-04-02 |
A tissue-scale strategy for sensing threats in barrier organs
2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.19.644134
PMID:40166266
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research paper | 研究揭示了屏障器官在组织尺度上采用分层威胁感知策略,以平衡宿主保护与组织损伤 | 通过单分子成像和空间转录组学技术,发现了屏障器官中PRR表达的空间梯度导致细胞类型特异性威胁感知概率的分层策略 | 研究主要基于流感感染的肺部模型,可能不适用于所有屏障器官或感染类型 | 探究屏障器官如何评估威胁并调整免疫反应以平衡宿主保护与组织损伤 | 流感感染中的肺部组织 | 免疫学 | 流感 | 单分子成像, 空间转录组学 | NA | 图像, 转录组数据 | NA |
167 | 2025-04-02 |
Spatial analysis of IPMNs defines a paradoxical KRT17-positive, low-grade epithelial population harboring malignant features
2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.18.643943
PMID:40166305
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research paper | 该研究通过空间转录组学分析IPMNs,发现了一个具有恶性特征的KRT17阳性低级别上皮细胞亚群 | 识别出IPMN中KRT17阳性低级别上皮细胞亚群,这些细胞具有恶性转录特征,可能代表向高级别不典型增生过渡的状态 | 研究样本量有限,需要更大规模的验证 | 探究IPMN进展过程中的转录变化,提高对IPMN恶性风险的评估准确性 | 胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤(IPMN)患者样本 | digital pathology | pancreatic cancer | spatial transcriptomics, single cell RNA sequencing, immunofluorescence | NA | transcriptomic data, imaging data | 包含IPMN疾病全谱的患者样本(低级别不典型增生、高级别不典型增生和IPMN来源的癌) |
168 | 2025-04-02 |
Machine learning predictions from unpredictable chaos
2025-Mar-19, ArXiv
PMID:40166748
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research paper | 本文介绍了一种名为混沌学习的新型多尺度拓扑范式,能够从混沌系统中进行准确预测 | 首次提出混沌学习范式,通过多尺度拓扑拉普拉斯算子将现实世界数据嵌入混沌动力系统,实现前所未有的定量预测 | NA | 探索混沌系统中的预测可能性,改变对混沌的传统认知 | 混沌系统(如Lorenz和Rossler吸引子)和现实世界数据(脑电波、蛋白质数据、单细胞RNA测序数据和图像数据) | machine learning | NA | multiscale topological Laplacians | NA | 脑电波数据、蛋白质数据、单细胞RNA测序数据、图像数据 | 28个数据集(10个脑电波数据集、4个基准蛋白质数据集、13个单细胞RNA测序数据集和1个图像数据集) |
169 | 2025-04-02 |
VISTA Uncovers Missing Gene Expression and Spatial-induced Information for Spatial Transcriptomic Data Analysis
2025-Mar-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.26.609718
PMID:40166134
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research paper | 本文介绍了一种名为VISTA的新方法,旨在预测空间转录组学(SST)数据中未观测到的基因表达水平 | VISTA通过变分推理和几何深度学习联合建模scRNA-seq数据和SST数据,并引入不确定性量化,填补了SST数据中基因表达缺失的空白 | 尽管VISTA在SST数据中表现出色,但其性能可能受到SST技术本身基因数量限制的影响 | 解决空间转录组学(SST)数据中基因表达缺失的问题,提升空间诱导细胞状态和特征的理解 | 空间转录组学(SST)数据和单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据 | digital pathology | NA | scRNA-seq, SST | variational inference, geometric deep learning | gene expression data | 四个SST数据集 |
170 | 2025-04-02 |
Integrated 'omics analysis reveals human milk oligosaccharide biosynthesis programs in human lactocytes
2025-Mar-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.17.643803
PMID:40166160
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研究论文 | 通过整合单细胞RNA测序数据和特定HMO浓度测量,揭示了人乳寡糖(HMO)在乳腺中的复杂生物合成途径 | 鉴定了已知HMO合成基因在乳腺上皮细胞亚群中的差异表达模式,并提名了几个与HMO浓度变化相关的候选基因,同时发现了可能调控HMO生物合成基因表达的新基因模式和转录因子 | 研究主要基于单细胞RNA测序数据,可能未完全覆盖HMO生物合成的所有调控机制 | 揭示人乳寡糖(HMO)在乳腺中的生物合成途径及其调控机制 | 乳腺上皮细胞(lactocytes) | 生物信息学 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | NA | RNA测序数据 | 未明确提及样本数量 |
171 | 2025-04-02 |
Human Neonatal MR1T Cells Have Diverse TCR Usage, are Less Cytotoxic and are Unable to Respond to Many Common Childhood Pathogens
2025-Mar-18, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.17.643805
PMID:40166301
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research paper | 该研究探讨了新生儿MR1T细胞的TCR使用多样性、细胞毒性降低以及对常见儿童病原体的反应能力不足 | 首次通过单细胞RNA测序和TCR测序揭示了新生儿MR1T细胞的TCR使用多样性及其功能特性 | 样本量较小(n=5),且仅针对特定病原体进行了功能测试 | 了解新生儿MR1T细胞的免疫特性及其在感染易感性中的作用 | 新生儿和成人的MR1T细胞 | 免疫学 | 新生儿败血症 | scRNA-seq/scTCR-seq | NA | 单细胞转录组和TCR序列数据 | 5例脐带血样本和5例成人样本 |
172 | 2025-04-02 |
Inhibition of astrocyte signaling leads to sex-specific changes in microglia phenotypes in a diet-based model of small cerebral vessel disease
2025-Mar-17, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6198453/v1
PMID:40166012
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research paper | 研究探讨了在高同型半胱氨酸血症(HHcy)饮食模型中,星形胶质细胞信号对微胶质细胞表型的性别特异性影响 | 揭示了星形胶质细胞通过CN/NFAT信号通路对微胶质细胞表型的性别特异性调控机制 | 研究仅在小鼠模型中进行,未涉及人类样本 | 探究星形胶质细胞信号在HHcy诱导的小脑血管疾病中对微胶质细胞表型的影响 | C57BL/6J小鼠的星形胶质细胞和微胶质细胞 | 神经科学 | 小脑血管疾病 | 免疫组织化学、单细胞RNA测序(scRNAseq) | NA | 基因表达数据、免疫组织化学图像 | 7至8周龄的雄性和雌性C57BL/6J小鼠 |
173 | 2025-04-02 |
Androgen Signaling in Type 2 Innate Lymphoid Cells Drives Sex Differences in Helicobacter -Induced Gastric Inflammation and Atrophy
2025-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.14.643321
PMID:40166158
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research paper | 研究雄激素信号在2型先天淋巴细胞中的作用及其对幽门螺杆菌诱导的胃炎症和萎缩的性别差异的影响 | 揭示了雄激素通过调节ILC2活性抑制幽门螺杆菌诱导的胃炎症,为男性胃癌发病率与年龄相关的增加提供了机制性解释 | 研究主要基于小鼠模型,结果在人类中的适用性需要进一步验证 | 探讨雄激素如何影响幽门螺杆菌感染的胃炎症反应并导致疾病进展的性别差异 | 雄激素和2型先天淋巴细胞(ILC2s)在幽门螺杆菌感染中的作用 | 免疫学 | 胃癌 | 单细胞RNA测序,ILC2和T细胞缺陷小鼠模型 | 小鼠模型 | 基因表达数据 | 雄性和雌性C57BL/6小鼠 |
174 | 2025-04-02 |
Epigenomic subtypes of late-onset Alzheimer's disease reveal distinct microglial signatures
2025-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.15.643144
PMID:40166175
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研究论文 | 本研究通过分析三个独立尸检脑队列的全基因组DNA甲基化数据,识别出晚发性阿尔茨海默病的两种表观基因组亚型,并探讨了它们的细胞类型特异性及功能影响 | 首次在晚发性阿尔茨海默病中鉴定出两种具有不同细胞类型特异性DNA甲基化模式的表观基因组亚型,并揭示了它们与特定小胶质细胞状态的关联 | 研究基于尸检脑组织样本,可能无法完全反映疾病早期阶段的表观遗传变化 | 探索晚发性阿尔茨海默病的分子异质性,识别新的表观基因组亚型及其生物学意义 | 晚发性阿尔茨海默病患者 | 数字病理学 | 老年性疾病 | 全基因组DNA甲基化分析、单细胞RNA测序、批量RNA测序 | 无监督聚类方法 | 基因组数据、转录组数据 | 三个独立尸检脑队列共831例样本 |
175 | 2025-04-02 |
High-throughput single cell -omics using semi-permeable capsules
2025-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.14.642805
PMID:40166174
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research paper | 介绍了一种基于半透性胶囊(SPCs)的高通量单细胞组学技术,用于多种核酸分析 | SPCs技术支持单细胞长期培养和克隆扩增,克服了液滴微流控系统的基本限制,并在转录组捕获方面表现出色 | 未明确提及技术的具体局限性 | 开发一种高效、可扩展的单细胞组学技术,用于研究细胞表型和基因型 | 白细胞,特别是急性髓系白血病(AML)患者的成熟粒细胞和单核细胞 | digital pathology | acute myeloid leukemia | scRNA-Seq, digital PCR, genome sequencing, FACS | NA | nucleic acid, transcriptome | 来自造血系统疾病患者的白细胞样本 |
176 | 2025-04-02 |
Single-cell multiomics reveals disrupted glial gene regulatory programs in Alzheimer's disease via interpretable machine learning
2025-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.14.643349
PMID:40166228
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研究论文 | 本研究通过单细胞多组学技术和可解释机器学习,揭示了阿尔茨海默病中胶质细胞基因调控程序的紊乱 | 结合单细胞转录组和染色质可及性数据,开发了多组学整合分析流程,并发现了SLC家族基因在多种胶质细胞类型中的重要作用 | 样本量相对有限(26个人脑样本),且仅针对胶质细胞亚群进行研究 | 探究阿尔茨海默病的细胞和分子机制 | 人脑胶质细胞亚群 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | scRNA-seq, scATAC-seq | 可解释机器学习 | 单细胞多组学数据 | 26个人脑样本 |
177 | 2025-04-02 |
LSD1 inhibition corrects dysregulated MHC-I and dendritic cells activation through IFNγ-CXCL9-CXCR3 axis to promote antitumor immunity in HNSCC
2025-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.17.643710
PMID:40166238
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研究论文 | 本研究探讨了LSD1抑制在头颈鳞状细胞癌(HNSCC)中通过IFNγ-CXCL9-CXCR3轴调节MHC-I和树突状细胞激活以促进抗肿瘤免疫的机制 | 揭示了LSD1抑制通过上调H3K4me2与MHC-I直接相互作用的新机制,促进抗肿瘤免疫 | 研究主要基于小鼠模型和体外实验,人类临床应用的直接证据有限 | 阐明LSD1在HNSCC抗肿瘤免疫中的作用机制 | 头颈鳞状细胞癌(HNSCC)小鼠模型和人类HNSCC细胞 | 肿瘤免疫学 | 头颈鳞状细胞癌 | 流式细胞术、单细胞RNA-seq分析 | 小鼠HNSCC模型、人类HNSCC细胞与PBMCs共培养模型 | 基因表达数据、单细胞RNA-seq数据 | 包括小鼠模型和人类HNSCC细胞与PBMCs共培养的实验样本 |
178 | 2025-04-02 |
Intrinsic OASL expression licenses interferon induction during influenza A virus infection
2025-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.03.14.643375
PMID:40166309
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研究论文 | 本文研究了流感A病毒(IAV)感染期间,宿主细胞内在OASL表达对干扰素(IFN)诱导的调控作用 | 发现干扰素刺激基因(ISGs)的内在表达是细胞间干扰素诱导异质性的关键调控因素,特别是OASL对IFNL的诱导具有重要作用 | 研究主要关注流感A病毒感染,其他病毒感染情况下的机制尚不明确 | 揭示细胞在病毒感染期间产生干扰素反应的异质性机制 | 流感A病毒感染的细胞 | 免疫学 | 病毒感染 | scRNA-seq | NA | 单细胞RNA测序数据 | 未明确说明具体样本数量 |
179 | 2025-04-02 |
Biology as vulnerability in follicular lymphoma: genetics, epigenetics, and immunogenetics
2025-Mar-16, Blood
IF:21.0Q1
DOI:10.1182/blood.2024026020
PMID:40089999
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review | 本文综述了滤泡性淋巴瘤(FL)的遗传学、表观遗传学和免疫遗传学特征,探讨了其生物学机制及潜在治疗靶点 | 总结了高通量测序、空间转录组学和成像技术在揭示FL生物学特征方面的最新进展,并提出了针对FL前体细胞的靶向治疗策略 | 未提及具体临床研究数据或实验验证结果 | 探讨滤泡性淋巴瘤的生物学特征及其治疗脆弱性 | 滤泡性淋巴瘤及其前体细胞 | 肿瘤生物学 | 滤泡性淋巴瘤 | 高通量测序、空间转录组学、成像技术 | NA | 基因组数据、表观遗传数据、免疫组数据 | NA |
180 | 2025-04-02 |
Simultaneous inference for generalized linear models with unmeasured confounders
2025-Mar-15, ArXiv
PMID:37744467
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研究论文 | 本文研究了在存在混杂效应的情况下,多元广义线性模型的大规模假设检验问题,并提出了一种统一的统计估计和推断框架 | 提出了一种利用正交结构并将线性投影整合到三个关键阶段的统一框架,以解决混杂效应导致的偏差问题 | 需要样本和响应量趋近于无穷大才能保证渐近z检验的有效性 | 解决基因组研究中由于未测量的混杂因素导致的标准统计方法偏差问题 | 多元广义线性模型中的大规模假设检验 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序(scRNA-seq) | 广义线性模型 | 基因表达数据 | NA |