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细胞发育轨迹数据库CellTracer

已有 1873 次阅读 2022-11-21 09:42 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

细胞发育轨迹数据库CellTracer

 

在单细胞层面,生物标志物的应用之一是细胞注释(cell type annotation)。生物标志物之所能够进行细胞注释,其前提条件是不同细胞类型内,生物标志物的表达(例如基因表达)具有差异。这种差异使得细胞群体分为许多细胞亚型。在单细胞研究领域,细胞注释是下游分析的前提,如果细胞注释失效,下游分析将很难开展。所以,好的细胞注释结果离不开高置信度的生物标志物。本次就介绍基于细胞标志物数据库(DISCOCellMarker)进行细胞类型注释的细胞发育轨迹数据库CellTracer(图1)。

 

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1 CellTracer数据库主页

 

CellTracer数据库实际上是一个生物信息分析结果存储库,分析的单细胞数据(scRNA-seq)包含222个单细胞数据集(1,941,552个细胞)、转录组数据(bulk RNA-seq)包含82个数据集(17,777个样本),可以说分析数据量庞大。基于现有的细胞轨迹分析、伪时序分析、主成分分析、聚类分析等方法,CellTracer内置了12个在线工具(只能分析CellTracer数据库里面自带的数据)进行细胞发育轨迹分析、当然,CellTracer能够开放一个接口,用于分析用户自己的数据,会更加实用。

 

参考文献

[1] Guo Q, Wang P, Liu Q, et al. CellTracer: a comprehensive database to dissect the causative multilevel interplay contributing to cell development trajectories. Nucleic Acids Res. 2022;gkac892. doi:10.1093/nar/gkac892

 

以往推荐如下:

1. 细胞特异性因果调控网络识别

2. 因果推理综述推荐一篇

3. miRNA活性识别之因果推理方法

4. miRNA协作之因果推理方法

5. 你想了解因果推理吗?

6. 因果学习工具:Causal ExplorerCausal Learner

7. 小样本学习

8. 样本异质性定量化

9. 生物标志物定义及其应用

10. 分子生物标志物数据库MarkerDB

11. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

 

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