Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
19071 публикаций
Поиск: 310 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 5637 с найденным полным текстом
High invasiveness mesothelioma is a malignant tumor of the peritoneum or pleura. The effect of cuproptosis on mesothelioma (MESO) is still unknown, though. The Cancer Genome Atlas (TCGA) and the Gene Expression Omnibus (GEO) datasets were used to identify differential genes linked to cuproptosis in mesothelioma. Multigene features were then created to assess the course of the disease. Use single-cell data and in vitro validation to uncover crucial gene regulation mechanisms. In MESO, we found nine differentially expressed genes linked to cuproptosis. Using univariate Cox and LASSO regression t
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Single-cell analysis has rapidly expanded to produce cell atlases encompassing all human tissues. However, computational methods to deconvolute bulk samples using single-cell reference data have failed to keep pace with the increasing data size. Here we present cellGeometry, which uses non-negative geometric deconvolution (NGD), an intuitive vector projection method featuring non-negative matrix regularisation. Using matrix operations, cellGeometry scales to massive datasets and is ultrafast. Benchmarked using simulations from single-cell/nucleus RNA-Seq datasets with >3 million cells, cellGeo
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Monitoring neutrophil gene expression is a powerful tool for understanding disease mechanisms, developing diagnostics, enhancing therapies, and optimizing clinical trials. Neutrophils are sensitive to the processing, storage, and transportation steps that are involved in clinical sample analysis. This study evaluates the capabilities of technologies from 10× Genomics, PARSE Biosciences, and HIVE (Honeycomb Biotechnologies) to generate single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data from human blood-derived neutrophils. Our comparative analysis shows that all methods produced high-quality data, imp
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Necroptosis, a regulated form of programmed cell death, exacerbates inflammatory responses by releasing damage-associated molecular patterns and inflammatory factors. However, the specific mechanisms underlying necroptosis in periodontitis remain largely unclear. This study integrated single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and bulk RNA sequencing (RNA-seq) data to identify core necroptosis-related genes (NRGs) and validated these findings using external datasets and periodontitis samples collected during our research.
METHODS: Overlapping genes were identified through a comparativ
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Periodontitis is a chronic inflammatory condition linked to systemic diseases, yet the neuroendocrine mechanisms underlying its pathogenesis remain unclear. This study aimed to elucidate neuroendocrine-related molecular pathways involved in periodontitis. Transcriptomic data and neuroendocrine-related genes (NRGs) were integrated to identify candidate genes from the overlap between differentially expressed genes (DEGs) and NRGs. Machine learning, ROC analysis and expression validation were used to screen key genes and construct a diagnostic nomogram. Functional enrichment, immune infiltration,
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Multiple Myeloma (MM) is an incurable malignancy that progresses from asymptomatic precursor stages-Monoclonal Gammopathy of Undetermined Significance (MGUS) and Smouldering Multiple Myeloma (SMM)-to active disease. Despite ongoing research, the molecular mechanisms driving this progression remain poorly understood. In this study, we aimed to uncover key regulatory factors involved in MM progression by integrating single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data with curated a priori biological knowledge of MM. To this end, we first integrated a priori knowledge from databases in a synthetic gene n
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Cell phenotype transition (CPT) is crucial in development and other biological processes. Advances in single-cell sequencing reveal that CPT dynamics are confined to low-dimensional manifolds, yet current methods cannot directly quantify these manifolds. We present SCIM (single-cell information manifolds), a geometry-guided approach using information geometry. SCIM embeds single-cell gene expression profiles as Gaussian distributions, defining the Fisher metric naturally in this space. We compute each cell's coarse Ricci curvature, finding that low-curvature cells mark critical transitions. By
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Symbiotic interactions involving single-celled eukaryotes have been studied for over a century. This is in part because these microbes occupy nearly all environments and have adapted to survive through interactions with other species. Among them, Arcellinida-amoebae enclosed in a test (i.e., shell)-have been studied extensively since the 1800s. The preservability of their tests, and sensitivity to environmental conditions, has made them important in studies of modern and paleoenvironments. However, despite centuries of observation, we have seen no record of protists living within Arcellinida t
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Periodontitis is a chronic inflammatory disease driven by subgingival dysbiosis. Despite progress in characterizing microbial diversity, functional heterogeneity at the single-cell level remains poorly understood, mainly due to challenges from low microbial biomass and host contamination. Here, we present a single-cell RNA sequencing framework for profiling subgingival bacteria, enabling high-resolution analysis of these communities in health and periodontitis. Using 16 subgingival samples, we generated an atlas spanning 133,458 cells across 285 species, including 57 core active species groupe
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) studies are frequently organized around comparisons-disease versus control, treatment response, or genetic perturbation-yet biological interpretation still depends on integrating multiple independent downstream analyses for differential expression, functional enrichment, regulatory network inference, and cell-cell communication analysis. Applying these tools consistently across comparisons typically requires substantial custom scripting, and their heterogeneous outputs must be manually harmonized before the results can be compared or reported together. We
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Diabetic retinopathy (DR) represents a key microvascular disorder resulting from prolonged diabetes mellitus. Hyperglycemia, a common driver of diabetes-related vision loss, can pathologically activate de novo lipogenesis (DNL); however, the underlying mechanisms remain incompletely understood. This work sought to profile signature genes correlated with DNL and DR, and offer novel insights into the disease's underlying pathogenesis.
METHODS: DR-related transcripts and DNL-associated genes were obtained from public databases. Genes with DNL-related signatures associated with DR wer
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
In this Backstory, the authors recount how tailored single-cell sequencing solved a diagnostic puzzle in a young woman who developed myelodysplastic neoplasm after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. Conventional diagnostics could not determine whether the mutant clone was donor- or recipient-derived. Combining transcriptome profiling with targeted U2AF1 enrichment pinpointed the clone's origin and guided a second transplant, leading to remission.
СтатьяКлинический случайПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
We present Tahoe-100M, a giga-scale single-cell perturbation atlas comprising 100 million transcriptomes from 50 diverse cancer cell lines treated with 1,100 drug-dose conditions. This parallel profiling of thousands of perturbations at single-cell resolution with minimal batch effects is enabled by the Mosaic platform, which multiplexes genetically distinct cell models into balanced "cell villages." Beyond cataloging transcriptomic shifts, Tahoe-100M systematically quantifies cellular phenotypes, including proliferation, cytotoxicity, lineage-specific vulnerabilities, and cell-cycle changes.
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Single-cell and single-nucleus RNA sequencing have transformed our understanding of human skeletal muscle biology, yet reproducibility and cross-study comparison remain limited by the lack of a unified reference framework and consistent cell-type annotation.
METHODS: We systematically searched for scRNA-seq and snRNA-seq datasets from adult human skeletal muscle. Seven eligible studies were retrieved and harmonised. We benchmarked multiple integration strategies to construct a joint reference atlas and derived modality-aware marker panels. Selected findings were validated by immun
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) is a major cause of nephrotic syndrome and chronic kidney disease, characterized by podocyte injury and glomerular scarring. Its heterogeneity complicates early diagnosis and treatment.
METHODS: We integrated bulk and single-cell RNA-seq datasets (GSE200818, GSE200828, and GSE176465) to investigate epithelial cell-related molecular alterations in FSGS. Differentially expressed genes (DEGs) were identified and analyzed for functional enrichment. Machine learning algorithms (random forest and support vector machine) were applied to construct
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Smoldering multiple myeloma (SMM) is an asymptomatic plasma cell (PC) neoplasm that may evolve with variable frequency into multiple myeloma (MM). SMM is initiated by chromosomal translocations involving the immunoglobulin heavy-chain locus or by hyperdiploidy and evolves through acquisition of additional genetic lesions. In this scenario, we aimed at establishing a reliable analysis pipeline to infer genomic lesions from transcriptomic analysis, by combining single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) with B-cell receptor sequencing and copy number abnormality (CNA) analysis to identify clonal PCs
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Single-cell RNA sequencing has advanced our understanding of cellular heterogeneity. Ensuring the replicability of identified cell clusters across studies is essential for determining their biological robustness. We assess the replicability of cell clusters identified in two large mouse brain atlases, one generated using single-cell RNA sequencing and the other with single nuclei. Both profile over 4 million cells and group them into over 5,000 clusters. Using transcriptome-wide neighbor voting, we identify 2,009 reciprocally matched cluster pairs with consistent spatial localization and coord
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Single-cell multi-omics technologies profile multiple molecular layers in individual cells, but existing methods often struggle to integrate transcriptomic, proteomic, and epigenomic measurements into an interpretable representation while preserving relationships among cells. Here, we present the single-cell multi-omics adversarial graph convolutional autoencoder (scMAGCA), which constructs cell graphs and uses adversarial alignment to learn interpretable shared embeddings that capture cellular heterogeneity and regulatory complexity. Across diverse datasets, scMAGCA outperforms existing metho
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The intestine is a complex organ that promotes digestion, extracts nutrients, participates in immune surveillance, maintains critical symbiotic relationships with microbiota and affects overall health1. The intesting has a length of over nine metres, along which there are differences in structure and function2. The localization of individual cell types, cell type development trajectories and detailed cell transcriptional programs probably drive these differences in function. Here, to better understand these differences, we evaluated the organization of single cells using multiplexed imaging an
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Due to the high dimensionality and sparsity of the gene expression matrix in single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data, coupled with significant noise generated by shallow sequencing, it poses a great challenge for cell clustering methods. While numerous computational methods have been proposed, the majority of existing approaches center on processing the target dataset itself. This approach disregards the wealth of knowledge present within other species and batches of scRNA-seq data. In light of this, our paper proposes a novel method named graph-based deep embedding clustering (GDEC) that
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.