细胞标志物(Cellmarker
)可以用来定义、区别不同细胞。随着单细胞测序(scRNA-seq
)的普及(主要是便宜了),相关的研究也越来越多。
在进行细胞注释的时候,我们也介绍过,其实最准确的方法并不是使用什么包,而是使用手动注释。
本期就介绍一下这个由已知实验支持的人
或小鼠
各器官中不同细胞类型
的标志物
数据库,CellMarker 2.0
。
这个数据库首次发布是在2019年,不到4年就更新了第二版,效率可见一斑呀,而且本次还添加了强大的网页工具功能。(请左右滑动查看:)
一张图总结一下CellMarker 2.0
数据库概况:
本次更新的亮点如下:
- 新增
36300
个tissue-cell type-marker
条目、474
个 组织、1901
个 细胞类型和4566
个marker
;- 新增
48
种测序技术
分类的细胞marker
,包括10×Chromium
、Smart-seq2
和Drop-seq
等;- 新增
29
种细胞Marker
,包括蛋白编码基因
,lncRNA
和processed pseudogene
等;- 新增
6
个 网页工具,用于scRNA-seq
数据的 分析与 可视化。
1️⃣ 大家一登陆网站的话就是这个页面了,可以按组织器官进行Marker
查找,本次我们以bone
为例。
2️⃣ 点击对应的组织器官图标就会出来包含的细胞类型啦,以Endothelial cell
为例。
3️⃣ 这里以词云的方式展示出Endothelial cell
的常见Marker
的,大家可以点击Excel或者csv下载文件,本地使用。
4️⃣ 还有就是一些结果来源,大家可以点击DETAIL
进行查看。
1️⃣ 假设我们想看一下CD31
在不同器官组织中的不同细胞的情况,可以在这里进行搜索:
2️⃣ 再往下面继续看会有具体的Results
,也是可以下载的,支持剪贴板、Excel、csv和PDF。
1️⃣ 另外一个查找功能就是Quick search
了,可以输入Cell name
, Cell marker
, Tissue type
或者Tissue class
。
2️⃣ 假设我们通过scRNA-seq
发现了在某个细胞的特征基因是PROM1
,这里我们就可以输入PROM1
进行查找。
3️⃣ 提交后就是具体的信息啦,按需下载吧。
4️⃣ 我们随便点开一个吧,看一下DETAIL
。
有具体的Gene Symbol
, Gene ID
, Gene Name
, Gene Type
等等。
我个人比较关注的是Marker Source
,这个跟可信度就比较相关啦。
5️⃣ 这里数据库还提供了原文链接,大家可以通过点击PMID跳转到原文。
个人习惯,下载所有数据,整理成.rds
文件,方便在R
中使用。
如何引用:
Hu C, Li T, Xu Y, et al. CellMarker 2.0: an updated database of manually curated cell markers in human/mouse and web tools based on scRNA-seq data [published online ahead of print, 2022 Oct 27]. Nucleic Acids Res. 2022;gkac947. doi:10.1093/nar/gkac947
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