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Cell BLAST:scRNA序列数据查询和注释工具

作者:jcmp      发布时间:2021-04-23      浏览量:0
1、Cell BLAST2、Cell B

1、Cell BLAST

2、Cell BLAST

https://cblast.gao-lab.org/

Cell BLAST使用的生成模型的结构

3、Cell BLAST的优点:

克服批次效应:Cell BLAST使用对抗自编码器进行转录组数据降维,利用对抗学习策略来消除数据集间的批次效应。

4、自带高质量注释参考库:ACA

Animal Cell Atlas (ACA) 是一个涵盖2,989,582个单细胞、8个物种、27个不同的组织器官的数据库对ACA中的细胞注释进行了详细的整理,并使用Cell Ontology构建了一套结构化的细胞类型标注,用于统一不同数据集中的标注以及支持细胞类型的推断。

5、Cell BLAST工作流程

6、问: Cell BLAST能做什么?

细胞类型鉴定、发现新细胞类型、注释连续细胞状态……全不在话下。

将基因ID或将单细胞表达矩阵文件拖放到输入栏中(本次以SGIP1为例),点击运行后会有进度条,根据需要选择cellby gene or gene by cell。

呈现的结果:文件名为segerstolpe_disease_gc.tsv.gz,文件类型是application / gzip,档案大小是655.38 KB,单元数是50,基因数量是21882。

按物种、器官等筛选ACA参考面板(选择与查询数据匹配的物种),下面黄色框框是输入邮箱地址,用户可以自主选择留不留邮箱,对查询结果无影响。

点击blast后可以看到结果,在该参考文献要求的769个基因中,在查询数据中找不到11个基因,并将它们设置为全零。表格如下,点击可以下载。

网站还有ACA参考面板,展示了数据集名称、生物、器官、平台、细胞数量、出版物等信息。

最后,这个网站也是刚运行不久,比较新,同时网站也提供了高级玩家所使用的的Python软件包Cell BLAST(https://github.com/gao-lab/Cell_ BLAST)。用户可以使用软件包在自定义的参考数据集上进行模型训练、检索和定制化分析,如果对网站还有更多疑问,可戳https://cblast.gao-lab.org/FAQs,这里有针对使用Cell BLAST的常见问题解答。