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Rediscovering publicly available single-cell data with the DISCO platform
Nucleic Acids Research ( IF 16.6 ) Pub Date : 2024-11-13 , DOI: 10.1093/nar/gkae1108 Mengwei Li, Kok Siong Ang, Brian Teo, Uddamvathanak Rom, Minh N Nguyen, Sebastian Maurer-Stroh, Jinmiao Chen
Nucleic Acids Research ( IF 16.6 ) Pub Date : 2024-11-13 , DOI: 10.1093/nar/gkae1108 Mengwei Li, Kok Siong Ang, Brian Teo, Uddamvathanak Rom, Minh N Nguyen, Sebastian Maurer-Stroh, Jinmiao Chen
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has emerged as the key technique for studying transcriptomics at the single-cell level. In our previous work, we presented the DISCO database (https://www.immunesinglecell.org/) that integrates publicly available human scRNA-seq data. We now introduce an enhanced version of DISCO, which has expanded fourfold to include >100 million cells from >17 thousand samples. It provides uniformly realigned read count tables, curated metadata, integrated tissue and phenotype specific atlases, and harmonized cell type annotations. It also hosts a single-cell enhanced knowledgebase of cell type ontology and gene signatures relating to cell types and phenotypes. Lastly, it offers a suite of tools for data retrieval, integration, annotation, and mapping, allowing users to construct customized atlases and perform integrated analysis with their own data. These tools are also available in a standalone R package for offline analysis.
中文翻译:
使用 DISCO 平台重新发现公开可用的单细胞数据
单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 已成为在单细胞水平研究转录组学的关键技术。在我们之前的工作中,我们介绍了 DISCO 数据库 (https://www.immunesinglecell.org/),它集成了公开可用的人类 scRNA-seq 数据。我们现在推出 DISCO 的增强版本,它已扩展四倍,包括来自 >17000 个样本的 >1 亿个细胞。它提供统一重新对齐的读取计数表、精选元数据、集成的组织和表型特异性图谱以及统一的细胞类型注释。它还托管着一个单细胞增强知识库,其中包含与细胞类型和表型相关的细胞类型本体和基因特征。最后,它提供了一套用于数据检索、集成、注释和映射的工具,允许用户构建自定义图谱并使用自己的数据进行集成分析。这些工具还包含在独立的 R 包中,用于离线分析。
更新日期:2024-11-13
中文翻译:
使用 DISCO 平台重新发现公开可用的单细胞数据
单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 已成为在单细胞水平研究转录组学的关键技术。在我们之前的工作中,我们介绍了 DISCO 数据库 (https://www.immunesinglecell.org/),它集成了公开可用的人类 scRNA-seq 数据。我们现在推出 DISCO 的增强版本,它已扩展四倍,包括来自 >17000 个样本的 >1 亿个细胞。它提供统一重新对齐的读取计数表、精选元数据、集成的组织和表型特异性图谱以及统一的细胞类型注释。它还托管着一个单细胞增强知识库,其中包含与细胞类型和表型相关的细胞类型本体和基因特征。最后,它提供了一套用于数据检索、集成、注释和映射的工具,允许用户构建自定义图谱并使用自己的数据进行集成分析。这些工具还包含在独立的 R 包中,用于离线分析。