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單細(xì)胞測序的marker基因

參考內(nèi)容

single cell marker 基因數(shù)據(jù)庫
https://www.jianshu.com/p/9d7789cc6d97
CellMarker:用來做細(xì)胞標(biāo)記,很nice
https://zhuanlan.zhihu.com/p/300613622

數(shù)據(jù)庫:

  1. cellMarker(2019年1月08日)

數(shù)據(jù)庫地址: http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/

關(guān)于該數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)的內(nèi)容發(fā)表在《Nucleic Acids Res》上
數(shù)據(jù)庫介紹:
By manually curating over 100 000 published papers, 4124 entries including the cell marker information, tissue type, cell type, cancer information and source, were recorded. At last, 13 605 cell markers of 467 cell types in 158 human tissues/sub-tissues and 9148 cell makers of 389 cell types in 81 mouse tissues/sub-tissues were collected and deposited in CellMarker. CellMarker provides a user-friendly interface for browsing, searching and downloading markers of diverse cell types of different tissues.
評價(jià):cellmarker數(shù)據(jù)庫是專門用于獲得cellmarker的,從100 000篇文獻(xiàn)中獲得的特征基因數(shù)據(jù)。

  1. panglaodb(2019年1月)

數(shù)據(jù)庫地址:https://panglaodb.se/

關(guān)于該數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)發(fā)表在Database(Oxford)上
數(shù)據(jù)庫介紹:
PanglaoDB contains pre-processed and pre-computed analyses from more than 1054 single-cell experiments covering most major single cell platforms and protocols, based on more than 4 million cells from a wide range of tissues and organs.In addition, we have established a community-curated cell-type marker compendium, containing more than 6000 gene-cell-type associations, as a resource for automatic annotation of cell types.
評價(jià):這個(gè)數(shù)據(jù)庫的基因是來源于原始數(shù)據(jù)后分析得到的結(jié)果,通過tSNE降維聚類后,了解到某基因在某個(gè)細(xì)胞內(nèi),因此并不表明,該基因就是該細(xì)胞簇的特征基因,但有利于,利用該數(shù)據(jù)集去給單細(xì)胞進(jìn)行注釋。

基因表達(dá)的組織細(xì)胞特異性:同一基因,在不同組織,不同細(xì)胞中表達(dá)。


3. CUSABIO
評價(jià):完全不適用。

https://www.cusabio.com/index.php?m=search&c=index&a=init&dosubmit=1&catid=init&typeid=&siteid=1&q=%CE%B3%CE%B4Tcell

  1. rndsystems
    評價(jià):這個(gè)數(shù)據(jù)庫的marker是細(xì)胞表面分子marker,和轉(zhuǎn)錄組的marker還是不一樣。因此不使用。

https://www.rndsystems.com/cn/resources/cell-markers/immune-cells

  1. SCsig:

https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/supplementary_genesets.jsp#SCSig

評價(jià):這是一個(gè)基于GSEA分析獲得的單細(xì)胞測序的marker基因數(shù)據(jù)集,這個(gè)數(shù)據(jù)集包含的數(shù)量比較少。

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