Name: Globale und aktuelle Forschungstrends der Einzelzellsequenzierung bei Krebs: Eine bibliometrische und Visualisierungsstudie (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-04-18T13:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 50 s
Description: Erfahren Sie bibliometrische Analysetrends der Einzelzellsequenzierung in der Krebsforschung. Diese Methode identifiziert Forschungsschwerpunkte wie intratumorale Heterogenität und klare Evolutionsmuster für zukünftige Studien.

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<ol><li>Kocarnik, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+incidence%2C+mortality%2C+years+of+life+lost%2C+years+lived+with+disability%2C+and+disability-adjusted+life+years+for+29+cancer+groups+from+2010+to+2019%3A+A+systematic+analysis+for+the+global+burden+of+disease+study+2019%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA+Oncol%22%5BJournal%5D)">Cancer incidence, mortality, years of life lost, years lived with disability, and disability-adjusted life years for 29 cancer groups from 2010 to 2019: A systematic analysis for the global burden of disease study 2019.</a> JAMA Oncol. 8 (3), 420-444 (2022).</li>
<li>Soerjomataram, I., Bray, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Planning+for+tomorrow%3A+Global+cancer+incidence+and+the+role+of+prevention+2020-2070%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Planning for tomorrow: Global cancer incidence and the role of prevention 2020-2070.</a> Nat Rev Clin Oncol. 18 (10), 663-672 (2021).</li>
<li>Bray, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+cancer+statistics+2022%3A+Globocan+estimates+of+incidence+and+mortality+worldwide+for+36+cancers+in+185+countries%5BTitle%5D)+AND+%22CA+Cancer+J+Clin%22%5BJournal%5D)">Global cancer statistics 2022: Globocan estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries.</a> CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).</li>
<li>Zhang, Y., Zhang, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+history+and+advances+in+cancer+immunotherapy%3A+Understanding+the+characteristics+of+tumor-infiltrating+immune+cells+and+their+therapeutic+implications%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Mol+Immunol%22%5BJournal%5D)">The history and advances in cancer immunotherapy: Understanding the characteristics of tumor-infiltrating immune cells and their therapeutic implications.</a> Cell Mol Immunol. 17 (8), 807-821 (2020).</li>
<li>Xu, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Metabolic+reprogramming+and+epigenetic+modifications+in+cancer%3A+From+the+impacts+and+mechanisms+to+the+treatment+potential%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Mol+Med%22%5BJournal%5D)">Metabolic reprogramming and epigenetic modifications in cancer: From the impacts and mechanisms to the treatment potential.</a> Exp Mol Med. 55 (7), 1357-1370 (2023).</li>
<li>Hanahan, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hallmarks+of+cancer%3A+New+dimensions%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Discov%22%5BJournal%5D)">Hallmarks of cancer: New dimensions.</a> Cancer Discov. 12 (1), 31-46 (2022).</li>
<li>Kashyap, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantification+of+tumor+heterogeneity%3A+From+data+acquisition+to+metric+generation%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Quantification of tumor heterogeneity: From data acquisition to metric generation.</a> Trends Biotechnol. 40 (6), 647-676 (2022).</li>
<li>Vredevoogd, D. W., Peeper, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heterogeneity+in+functional+genetic+screens%3A+Friend+or+foe%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Immunol%22%5BJournal%5D)">Heterogeneity in functional genetic screens: Friend or foe.</a> Front Immunol. 14, 1162706(2023).</li>
<li>Jovic, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+RNA+sequencing+technologies+and+applications%3A+A+brief+overview%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Transl+Med%22%5BJournal%5D)">Single-cell RNA sequencing technologies and applications: A brief overview.</a> Clin Transl Med. 12 (3), e694(2022).</li>
<li>Hong, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA+sequencing%3A+New+technologies+and+applications+in+cancer+research%5BTitle%5D)+AND+%22J+Hematol+Oncol%22%5BJournal%5D)">RNA sequencing: New technologies and applications in cancer research.</a> J Hematol Oncol. 13 (1), 166(2020).</li>
<li>Moed, H. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+developments+in+the+use+of+citation+analysis+in+research+evaluation%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Immunol+Ther+Exp+%28Warsz%29%22%5BJournal%5D)">New developments in the use of citation analysis in research evaluation.</a> Arch Immunol Ther Exp (Warsz). 57 (1), 13-18 (2009).</li>
<li>Ninkov, A., Frank, J. R., Maggio, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bibliometrics%3A+Methods+for+studying+academic+publishing%5BTitle%5D)+AND+%22Perspect+Med+Educ%22%5BJournal%5D)">Bibliometrics: Methods for studying academic publishing.</a> Perspect Med Educ. 11 (3), 173-176 (2022).</li>
<li>Li, X., Wang, L., Wang, L., Feng, Z., Peng, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+sequencing+of+hepatocellular+carcinoma+reveals+cell+interactions+and+cell+heterogeneity+in+the+microenvironment%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Gen+Med%22%5BJournal%5D)">Single-cell sequencing of hepatocellular carcinoma reveals cell interactions and cell heterogeneity in the microenvironment.</a> Int J Gen Med. 14, 10141-10153 (2021).</li>
<li>Li, Y., Jin, J., Bai, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+biology+deciphered+by+single-cell+transcriptomic+sequencing%5BTitle%5D)+AND+%22Protein+Cell%22%5BJournal%5D)">Cancer biology deciphered by single-cell transcriptomic sequencing.</a> Protein Cell. 13 (3), 167-179 (2022).</li>
<li>Bai, X., Li, Y., Zeng, X., Zhao, Q., Zhang, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+sequencing+technology+in+tumor+research%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Chim+Acta%22%5BJournal%5D)">Single-cell sequencing technology in tumor research.</a> Clin Chim Acta. 518, 101-109 (2021).</li>
<li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Worldwide+research+trends+on+tumor+burden+and+immunotherapy%3A+A+bibliometric+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Surg%22%5BJournal%5D)">Worldwide research trends on tumor burden and immunotherapy: A bibliometric analysis.</a> Int J Surg. 110 (3), 1699-1710 (2024).</li>
<li>Ghorbani, B. D. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGhorbani%2C+BD+%22A+scientometrics+research+perspective+in+applied+linguistics%22">A scientometrics research perspective in applied linguistics</a>. Meihami, H., Esfandiari, R. , Springer Nature. Switzerland, Cham. 197-234 (2024).</li>
<li>Chen, C. M., Leydesdorff, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Patterns+of+connections+and+movements+in+dual-map+overlays%3A+A+new+method+of+publication+portfolio+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Assoc+Inf+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">Patterns of connections and movements in dual-map overlays: A new method of publication portfolio analysis.</a> J Assoc Inf Sci Technol. 65 (2), 334-351 (2014).</li>
<li>Shen, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analyzing+and+mapping+the+research+status%2C+hotspots%2C+and+frontiers+of+biological+wound+dressings%3A+An+in-depth+data-driven+assessment%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Pharm%22%5BJournal%5D)">Analyzing and mapping the research status, hotspots, and frontiers of biological wound dressings: An in-depth data-driven assessment.</a> Int J Pharm. 629, 122385(2022).</li>
<li>Small, H., Sweeney, E., Greenlee, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clustering+the+science+citation+index+using+co-citations+.2.+Mapping+science%5BTitle%5D)+AND+%22Scientometrics%22%5BJournal%5D)">Clustering the science citation index using co-citations .2. Mapping science.</a> Scientometrics. 8 (5-6), 321-340 (1985).</li>
<li>Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P., Papalexi, E., Satija, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrating+single-cell+transcriptomic+data+across+different+conditions%2C+technologies%2C+and+species%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species.</a> Nat Biotechnol. 36 (5), 411-420 (2018).</li>
<li>Stuart, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comprehensive+integration+of+single-cell+data%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Comprehensive integration of single-cell data.</a> Cell. 177 (7), 1888-1902.e21 (2019).</li>
<li>Baysoy, A., Bai, Z., Satija, R., Fan, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+technological+landscape+and+applications+of+single-cell+multi-omics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Mol+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">The technological landscape and applications of single-cell multi-omics.</a> Nat Rev Mol Cell Biol. 24 (10), 695-713 (2023).</li>
<li>Macosko, E. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Highly+parallel+genome-wide+expression+profiling+of+individual+cells+using+nanoliter+droplets%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets.</a> Cell. 161 (5), 1202-1214 (2015).</li>
<li>Tirosh, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dissecting+the+multicellular+ecosystem+of+metastatic+melanoma+by+single-cell+RNA-seq%5BTitle%5D)+AND+%22Science+%28New+York%2C+N.Y.%29%22%5BJournal%5D)">Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq.</a> Science (New York, N.Y.). 352 (6282), 189-196 (2016).</li>
<li>Martinez-Simon, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Covid-19+publications+in+anaesthesiology+journals%3A+A+bibliometric+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Anaesth%22%5BJournal%5D)">Covid-19 publications in anaesthesiology journals: A bibliometric analysis.</a> Br J Anaesth. 128 (3), e239-e241 (2022).</li>
<li>Wen, L., Tang, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+sequencing+in+stem+cell+biology%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Single-cell sequencing in stem cell biology.</a> Genome Biol. 17, 71(2016).</li>
<li>Zhang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+RNA+sequencing+in+cancer+research%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Clin+Cancer+Res%22%5BJournal%5D)">Single-cell RNA sequencing in cancer research.</a> J Exp Clin Cancer Res. 40 (1), 81(2021).</li>
<li>Tang, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MRNA-seq+whole-transcriptome+analysis+of+a+single-cell%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">MRNA-seq whole-transcriptome analysis of a single-cell.</a> Nat Methods. 6 (5), 377-382 (2009).</li>
<li>Navin, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumour+evolution+inferred+by+single-cell+sequencing%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Tumour evolution inferred by single-cell sequencing.</a> Nature. 472 (7341), 90-94 (2011).</li>
<li>Tang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+exome+sequencing+reveals+multiple+subclones+in+metastatic+colorectal+carcinoma%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Med%22%5BJournal%5D)">Single-cell exome sequencing reveals multiple subclones in metastatic colorectal carcinoma.</a> Genome Med. 13 (1), 148(2021).</li>
<li>Song, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+analysis+of+human+primary+prostate+cancer+reveals+the+heterogeneity+of+tumor-associated+epithelial+cell+states%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Single-cell analysis of human primary prostate cancer reveals the heterogeneity of tumor-associated epithelial cell states.</a> Nat Commun. 13 (1), 141(2022).</li>
<li>Zheng, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+transcriptomic+profiling+unravels+the+adenoma-initiation+role+of+protein+tyrosine+kinases+during+colorectal+tumorigenesis%5BTitle%5D)+AND+%22Signal+Transduct+Target+Ther%22%5BJournal%5D)">Single-cell transcriptomic profiling unravels the adenoma-initiation role of protein tyrosine kinases during colorectal tumorigenesis.</a> Signal Transduct Target Ther. 7 (1), 60(2022).</li>
<li>Chan, T. J., Zhang, X., Mak, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biophysical+informatics+reveals+distinctive+phenotypic+signatures+and+functional+diversity+of+single-cell+lineages%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Biophysical informatics reveals distinctive phenotypic signatures and functional diversity of single-cell lineages.</a> Bioinformatics. 39 (1), btac833(2023).</li>
<li>Chen, Y. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+transcriptomics+reveals+regulators+underlying+immune+cell+diversity+and+immune+subtypes+associated+with+prognosis+in+nasopharyngeal+carcinoma%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Res%22%5BJournal%5D)">Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma.</a> Cell Res. 30 (11), 1024-1042 (2020).</li>
<li>Small, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Co-citation+in+scientific+literature+-+new+measure+of+relationship+between+2+documents%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Soc+Inf+Sci%22%5BJournal%5D)">Co-citation in scientific literature - new measure of relationship between 2 documents.</a> J Am Soc Inf Sci. 24 (4), 265-269 (1973).</li>
<li>Villani, A. -C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+RNA-seq+reveals+new+types+of+human+blood+dendritic+cells%2C+monocytes%2C+and+progenitors%5BTitle%5D)+AND+%22Science+%28New+York%2C+N.Y.%29%22%5BJournal%5D)">Single-cell RNA-seq reveals new types of human blood dendritic cells, monocytes, and progenitors.</a> Science (New York, N.Y.). 356 (6335), eaah4573(2017).</li>
<li>Sun, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+phenotype-associated+subpopulations+by+integrating+bulk+and+single-cell+sequencing+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Identifying phenotype-associated subpopulations by integrating bulk and single-cell sequencing data.</a> Nat Biotechnol. 40 (4), 527-538 (2022).</li>
<li>Pe'er, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+heterogeneity%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Cell%22%5BJournal%5D)">Tumor heterogeneity.</a> Cancer Cell. 39 (8), 1015-1017 (2021).</li>
<li>Liu, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+transcriptomics+links+malignant+T+cells+to+the+tumor+immune+landscape+in+cutaneous+T-cell+lymphoma%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Single-cell transcriptomics links malignant T cells to the tumor immune landscape in cutaneous T-cell lymphoma.</a> Nat Commun. 13 (1), 1158(2022).</li>
<li>Yan, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clonal+phylogeny+and+evolution+of+critical+cytogenetic+aberrations+in+multiple+myeloma+at+single-cell+level+by+qm-fish%5BTitle%5D)+AND+%22Blood+Adv%22%5BJournal%5D)">Clonal phylogeny and evolution of critical cytogenetic aberrations in multiple myeloma at single-cell level by qm-fish.</a> Blood Adv. 6 (2), 441-451 (2022).</li>
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<table><tbody><tr><td>bibliometrix-Paket</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>bibliometrix 4.3.0</td><td>Ein Forest-Plot, der mehrere Konfidenzintervalle pro Zeile, benutzerdefinierte Schriftarten für jedes Textelement, benutzerdefinierte Konfidenzintervalle, Text gemischt mit Ausdrücken und vieles mehr ermöglicht.</td></tr><tr><td>CiteSpace</td><td>Chaomei Chen, Drexel University</td><td>CiteSpace 6.2.R4 (64-bit) beta Basic</td><td>&zwnj; CiteSpace&zwnj; ist ein Instrument zur Analyse wissenschaftlicher Literatur. Seine Hauptfunktion besteht darin, das zugrunde liegende Wissen in der wissenschaftlichen Literatur mit visuellen Mitteln zu analysieren und die Struktur, Regeln und Verteilung des wissenschaftlichen Wissens aufzuzeigen. Zu den Hauptfunktionen von CiteSpace gehören: Analyse der Forschungszusammenarbeit &zwnj;, Bewertung wichtiger Fachzeitschriften &zwnj;, Kernthemen-Mining und so weiter.</td></tr><tr><td>dplyr</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>dplyr 1.1.4</td><td>dbplyr ist das Datenbank-Backend für dplyr. Es ermöglicht Ihnen, entfernte Datenbanktabellen so zu verwenden, als wären sie In-Memory-Datenrahmen, indem dplyr-Code automatisch in SQL konvertiert wird.</td></tr><tr><td>esquisse</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>esquisse 2.0.1</td><td>Dieses Addin ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten interaktiv zu erkunden, indem Sie sie mit dem ggplot2-Paket visualisieren. Es ermöglicht Ihnen, Balkendiagramme, Kurven, Streudiagramme, Histogramme, Boxplot- und SF-Objekte zu zeichnen, dann das Diagramm zu exportieren oder den Code abzurufen, um das Diagramm zu reproduzieren.</td></tr><tr><td>forcats</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>forcats 1.0.0</td><td>R verwendet Faktoren, um kategoriale Variablen zu behandeln, d. h. Variablen, die über einen festen und bekannten Satz möglicher Werte verfügen. Faktoren sind auch hilfreich, um Zeichenvektoren neu anzuordnen, um die Anzeige zu verbessern. Das Ziel des Pakets forcats ist es, eine Suite von Werkzeugen bereitzustellen, die häufige Probleme mit Faktoren lösen, einschließlich der Änderung der Reihenfolge der Ebenen oder der Werte.</td></tr><tr><td>ggplot2</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>ggplot2 3.5.1</td><td>ggplot2 ist ein System zur deklarativen Erstellung von Grafiken, basierend auf The Grammar of Graphics. Du stellst die Daten zur Verfügung, sagst ggplot2, wie Variablen auf Ästhetik abgebildet werden sollen, welche grafischen Primitive verwendet werden sollen, und es kümmert sich um die Details.</td></tr><tr><td>ggpmisc</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>ggpmisc 0.6.1</td><td>Paket ' ggpmisc' (Verschiedene Erweiterungen von ' ggplot2') ist ein Satz von Erweiterungen für das R-Paket ' ggplot2' (>= 3.0.0) mit Schwerpunkt auf Anmerkungen und Plotten in Bezug auf angepasste Modelle. Schätzungen aus Modellanpassungsobjekten können in ggplots als Text, Tabellen oder Gleichungen dargestellt werden. Vorhergesagte Werte, Residuen, Abweichungen und Gewichte können für verschiedene Modellanpassungsfunktionen aufgetragen werden.</td></tr><tr><td>ggsci</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>ggsci 3.2.0</td><td>ggsci bietet eine Sammlung von ggplot2-Farbpaletten, die von wissenschaftlichen Zeitschriften, Datenvisualisierungsbibliotheken, Science-Fiction-Filmen und TV-Shows inspiriert sind.</td></tr><tr><td>openxlsx</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>openxlsx 4.2.7.1</td><td>Dieses R-Paket vereinfacht die Erstellung von .xlsx Dateien, indem es eine High-Level-Schnittstelle zum Schreiben, Formatieren und Bearbeiten von Arbeitsblättern bereitstellt. Durch die Verwendung von Rcpp sind die Lese-/Schreibzeiten vergleichbar mit den Paketen xlsx und XLConnect, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass die Abhängigkeit von Java beseitigt wird.</td></tr><tr><td>readxl</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>readxl 1.4.3</td><td>Das readxl-Paket macht es einfach, Daten aus Excel in R zu holen. Im Vergleich zu vielen der bestehenden Pakete (z.B. gdata, xlsx, xlsReadWrite) hat readxl keine externen Abhängigkeiten, so dass es' ist einfach zu installieren und auf allen Betriebssystemen zu verwenden. Es ist für die Arbeit mit tabellarischen Daten konzipiert.</td></tr><tr><td>reshape2</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>reshape2 1.4.4</td><td>Reshape2 ist ein Reboot des reshape-Pakets. Es sind über fünf Jahre seit der ersten Veröffentlichung von Reshape vergangen, und in dieser Zeit habe ich enorm viel über die Programmierung von R gelernt und darüber, wie man mit Daten in R arbeitet. Reshape2 nutzt dieses Wissen, um ein neues Paket zum Umformen von Daten zu erstellen, das viel fokussierter und viel schneller ist.</td></tr><tr><td>stringr</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>stringr 1.5.1</td><td>Strings sind keine glamourösen, hochkarätigen Komponenten von R, aber sie spielen eine große Rolle bei vielen Datenbereinigungs- und -aufbereitungsaufgaben. Das stringr-Paket bietet einen zusammenhängenden Satz von Funktionen, die das Arbeiten mit Strings so einfach wie möglich machen sollen.</td></tr><tr><td>tidytext</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>tidytext 0.4.2</td><td>Die Verwendung von Tidy-Data-Prinzipien kann viele Text-Mining-Aufgaben einfacher, effektiver und konsistenter mit Tools machen, die bereits weit verbreitet sind. Ein Großteil der Infrastruktur, die für das Text-Mining mit aufgeräumten Datenrahmen benötigt wird, existiert bereits in Paketen wie dplyr, broom, tidyr und ggplot2. In diesem Paket stellen wir Funktionen und unterstützende Datensätze zur Verfügung, die die Konvertierung von Text in und aus übersichtlichen Formaten ermöglichen und einen nahtlosen Wechsel zwischen Tidy-Tools und bestehenden Text-Mining-Paketen ermöglichen. Schauen Sie sich unser Buch an, um mehr über Text-Mining mit Tidy-Data-Prinzipien zu erfahren</td></tr><tr><td>tidyverse</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>tidyverse 2.0.0</td><td>Das tidyverse ist eine eigenwillige Sammlung von R-Paketen, die für Data Science entwickelt wurden. Allen Paketen liegt eine Entwurfsphilosophie, Grammatik und Datenstrukturen zugrunde.</td></tr><tr><td>VennDiagram</td><td>Comprehensive R Archive Network (CRAN)</td><td>VennDiagram 1.7.3</td><td>VennDiagram ist ein R-Paket zur Generierung von hochauflösenden, anpassbaren Venn-Diagrammen mit bis zu vier Sätzen und Euler-Diagrammen mit bis zu drei Sätzen. Umfasst die Handhabung mehrerer Sonderfälle, einschließlich der Zwei-Fall-Skalierung und der umfangreichen Anpassung von Plotform und -struktur.</td></tr><tr><td>VOSviewer</td><td>&nbsp; Centre for Science and Technology Studies, Universität Leiden, Niederlande</td><td>VOSviewer Version 1.6.19</td><td>VOSviewer ist ein Software-Tool zum Aufbau und zur Visualisierung bibliometrischer Netzwerke. Diese Netzwerke können beispielsweise Zeitschriften, Forscher oder einzelne Publikationen umfassen und auf der Grundlage von Zitations-, bibliographischen Kopplungs-, Co-Citation- oder Co-Autorenschaftsbeziehungen konstruiert werden. VOSviewer bietet auch Text-Mining-Funktionen, mit denen Kookkurrenznetzwerke wichtiger Begriffe aus einer wissenschaftlichen Literatur konstruiert und visualisiert werden können.</td></tr></tbody></table>

globale und aktuelle forschungstrends der einzelzellsequenzierung bei krebs: eine bibliometrische und visualisierungsstudie

Global and Current Research Trends of Single-Cell Sequencing in Cancer: A Bibliometric and Visualization Study

Jährlicher Wachstumstrend bei Publikationen und Zitationen Von 2010 bis 2023 wurden insgesamt 6.767 Publikationen im Zusammenhang mit der Einzelzellsequenzierung bei Krebs in der WoSCC-Datenbank identifiziert. Insgesamt wurden 602 Studien, die zwischen 2010 und 2023 veröffentlicht wurden, von der Analyse ausgeschlossen, gefolgt vom Ausschluss von fünf Studien, die nicht in englischer Sprache veröffentlicht wurden. Darüber hinaus wurden 480 Artikel auf der Grundlage vordefinierter Ausschlusskriterien a...

Globale und aktuelle Forschungstrends der Einzelzellsequenzierung bei Krebs: Eine bibliometrische und Visualisierungsstudie

Cancer poses a significant challenge to human health due to its complex biological systems, necessitating in-depth analysis. Single-cell sequencing has ...

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Research

Forschung

JoVE Journal

Cancer Research

Krebsforschung

Einzelne Zell Sequenzierung ist ein immer beliebter und zugängliches Werkzeug für genomische Veränderungen bei hoher Auflösung Adressierung. Wir bieten ein Protokoll, das einzelne Zelle Sequenzierung verwendet Kopienzahl Veränderungen in einzelnen Zellen zu identifizieren.

Der Nachweis von Copy Number Änderungen Single Cell-Sequenzierung

Einzellige Sequenzierung zeigt genotypischen Heterogenität in biologischen Systemen, aber aktuelle Technologien fehlen des Durchsatzes für die Tiefe Profilierung der Zusammensetzung und Funktion notwendig. Hier beschreiben wir einen mikrofluidischen Workflow für die Sequenzierung &gt; 50.000 einzellige Genome aus verschiedenen Zell-Populationen.

Eine höchste Durchsatz mikrofluidischen Plattform für einzellige Genom-Sequenzierung

Intratumorale Heterogenität ist ein inhärentes Merkmal von Tumoren, einschließlich Gliomen. Wir haben ein einfaches und effizientes Protokoll entwickelt, das eine Kombination aus Puffern und Gradientenzentrifugation verwendet, um einzelne Kerne aus frischem gefrorenem Gliomgewebe für Einzelkern-RNA- und ATAC-Sequenzierungsstudien zu isolieren.

Kernisolierung aus frischen gefrorenen Hirntumoren für Einzelkern-RNA-seq und ATAC-seq

Hier zeigen die Autoren den Nutzen von MULTI-seq für die Phänotypisierung und nachfolgende gepaarte scRNA-seq und scATAC-seq bei der Charakterisierung der transkriptomischen und chromatinischen Zugänglichkeitsprofile in der Netzhaut.

Multiplexe Analyse der retinalen Genexpression und der Chromatinzugänglichkeit mittels scRNA-seq und scATAC-seq

Hier wird ein Protokoll vorgestellt, in dem mehrere bioinformatische Werkzeuge kombiniert werden, um die biologischen Funktionen von TMEM200A bei Krebs zu untersuchen. Darüber hinaus validieren wir die bioinformatischen Vorhersagen auch experimentell.

Multiomics-Analyse von TMEM200A als Pan-Cancer-Biomarker

Dieses Protokoll beschreibt das Verfahren zur schnellen Dissoziation von menschlichen und Maustumorproben für die Einzelzell-RNA-Sequenzierung.

Dissoziation von humanen und Maus-Tumorgewebeproben für die Einzelzell-RNA-Sequenzierung

Dieses Protokoll beschreibt Methoden zur Kultivierung, Manipulation und Analyse von murinen CAFs, einschließlich funktioneller In-vitro-/In-vivo-Assays , Transkriptomik und computergestützter Analyse. Darüber hinaus wird eine webbasierte Plattform beschrieben, die entwickelt wurde, um die öffentlich zugänglichen Transkriptome von mikropräparierten stromalen und epithelialen Komponenten aus einer Sammlung von menschlichen Brustkrebstumoren zu analysieren.

Krebsassoziierte Fibroblasten aus Mammatumoren der Maus als Werkzeuge für molekulare und computergestützte Studien

Zirkulierende Tumorzellen (CTCs) sind entscheidend für die Untersuchung des Fortschreitens und der Metastasierung von Krebs. In diesem Artikel wird ein integriertes Protokoll mit hohem Durchsatz für die CTC-Anreicherung und die Einzel-CTC-Sequenzierung vorgestellt, das die Abscheidungseffizienz und CTC-Reinheit verbessert und gleichzeitig die Kontaminations- und Sequenzierungskosten senkt und so die Präzisionsonkologieforschung und klinische Anwendungen voranbringt.

Mikrofluidik-basierte Hochdurchsatz-Sortierung von zirkulierenden Tumorzellen und Einzelzellsequenzierungstechnologie

Dieses Protokoll stellt eine detaillierte Methode zur Isolierung hochwertiger Einzelzell-Suspensionen sowohl aus gesundem als auch tumortragendem Mauslungengewebe vor. Dieses Protokoll kann auf scRNA-Seq, Durchflusszytometrieanalyse und primäre Zellisolation angewendet werden.

Optimierte Vorbereitung von ganzem, tumortragendem Lungengewebe der Maus für Durchflusszytometrie und Einzelzell-RNA-Sequenzierung

Dieses Manuskript beschreibt klinische Protokolle für zwei Next-Generation-Sequencing-Panels. Ein Panel befasst sich mit hämatologischen Malignomen, während das andere Panel auf Gene abzielt, die in soliden Tumoren häufig mutiert sind. Die molekulare Klassifikation von Treibermutationen bei humanen Malignomen bietet wertvolle prognostische und prädiktive Informationen.

Next Generation Sequencing für den Nachweis von Mutationen umsetzbare in fester und flüssiger Tumoren

Erfahren Sie bibliometrische Analysetrends der Einzelzellsequenzierung in der Krebsforschung. Diese Methode identifiziert Forschungsschwerpunkte wie intratumorale Heterogenität und klare Evolutionsmuster für zukünftige Studien.

Globale und aktuelle Forschungstrends der Einzelzellsequenzierung bei Krebs: Eine bibliometrische und Visualisierungsstudie

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