| 强势推荐！亲师兄总结的单细胞数据库汇总！ | 您所在的位置：网站首页 › infercnv怎么读 › 强势推荐！亲师兄总结的单细胞数据库汇总！ |
强势推荐！亲师兄总结的单细胞数据库汇总！
|
0
分享至
用微信扫码二维码 分享至好友和朋友圈 单细胞测序技术能够揭示每个细胞独特的基因表达特征，精细区分细胞类型，深入系统的研究细胞间的相互作用关系，在肿瘤研究、免疫研究、神经生物学研究、发育研究等领域发挥着重要作用。 古有云：工欲善其事，必先利其器。单细胞测序技术优势明显，目前已有大量单细胞文献发表。那么如何快速找到单细胞数据？有没有可以在线分析单细胞数据的工具呢？今天小编就跟大家分享一些好用不踩坑的单细胞数据库，供大家参考。 1.scRNASeqDB scRNASeqDB是由美国研究人员开发的第一个人类单细胞转录组数据库。 scRNASeqDB包含了目前几乎所有可用的人类单细胞转录组数据集（n=38），覆盖200个人类细胞系或细胞类型和13440个样本。用户可根据基因或细胞类型搜索基因表达的信息，同时scRNASeqDB还提供可查询和可视化工具，包括基因、细胞类型或群体间差异表达基因的注释信息，另外用户还可以通过Dataset View功能浏览数据库的数据信息。 网址： https://bioinfo.uth.edu/scrnaseqdb/
2.HCA 人类细胞图谱（Human Cell Atlas）计划，是目前规模比较大、覆盖比较全面的单细胞数据库，致力于建立一个健康人体所包含的所有细胞的参考图谱。由欧洲EBI、BROAD研究所、Chan Zuckerberg Initiative (CZI) 和UCSC大学共同牵头，全球超过327个实验室参与。主要聚焦于人正常组织，获取人体各个组织器官的单细胞层面数据均可使用这个网站进行下载。 包括2.5k个供者、33种组织器官、20M个细胞，DCP2.0还加入了小鼠的图谱数据。目前总计36个人类、13个小鼠的图谱项目。可以搜索project的详细信息、并下载Metadata和Matrices数据自行分析。 网址： https://data.humancellatlas.org/
3.SCEA SCEA(Single Cell Expression Atlas)是欧洲EMBL-EBI的单细胞数据库，收录了各种疾病类型的单细胞数据，包括18个物种、229个study、597万个细胞。可以按gene和experiment检索实验设计、分析参数、下载marker基因和表达数据矩阵等。 网址： https://www.ebi.ac.uk/gxa/sc/home
4.HCL HCL(Human Cell Landscape)是2020年3月25日，由浙江大学基础医学院与浙江大学附属医院合作完成的人类细胞图谱相关研究成果于《Nature》在线发表。 数据库包含来源于702,968个单细胞转录组数据鉴定的人体102种细胞大类和843种细胞亚类的可视化数据资源，同时scHCL单细胞比对系统可用于人体细胞类型的鉴定。其中几大功能介绍如下：
5.CancerSEA CancerSEA是由哈尔滨医科大学研发，提供了一个破译癌症单细胞功能状态的数据库，并在单细胞水平上将这些功能状态与蛋白编码基因(PCGs)和lncRNA联系起来，以促进对癌细胞功能差异的机制性理解。 包含25种癌症的41900个肿瘤细胞，14种癌症相关功能状态，允许用户查询基因(包括PCGs和lncrna)与14种功能状态之间的关系。Easy-to-use接口提供搜索、浏览、可视化和下载数据功能。可以通过基因查询其功能状态、通过功能状态寻找基因、通过癌症名称和功能状态查询相关基因。 网站： http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/
6.SCP SCP(Single Cell Portal)由BRAOD研究所开发，数据库首页非常简洁，包括数据检索框，可以按 study 或者 gene 进行检索，以查询实验设计和基因在不同cell type中的表达情况。 目前收录419个研究、超过1934万细胞的单细胞数据库，而且持续更新，数据维护的很好，还可以进行简单的在线分析。 网址： https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell
7.CDCP CDCP（Cell-omics Data Coordinate Platform）是国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）上线的一个数据库，非常适合0代码基础小白入门单细胞数据分析。 集成了CNGBdb平台的单细胞数据资源（包括7015个样本和1775570个细胞），为用户提供单细胞数据分析、可视化、下载和递交功能。 网址： https://db.cngb.org/cdcp/
8.PanglaoDB PanglaoDB由瑞典和美国的研究人员共同开发，是2019年年初发布的一个单细胞转录组数据库包含了超过1000个单细胞实验的预处理和预计算分析，涵盖了大多数主要的单细胞平台和分析流程，致力于探索人类和小鼠的单细胞转录组数据。 收集小鼠组织184种、样本1063个、近446W个细胞；人类组织74种、样本305个、细胞112w+。同时包含了6000多个marker基因，可用于细胞分群注释的marker数据库。适合零基础的人使用、探索和挖掘，无论你是做人类研究还是小鼠研究，都能用的到。 网址： https://panglaodb.se/index.html
9.Cell Blast Cell Blast由北京大学的生命科学学院、生物医学前沿创新中心、蛋白质与植物基因研究国家重点实验室等单位研发，成果发表在了国际期刊Nature Communications上。为有效利用现有数据进行细胞注释和跨数据集研究提供了新的工具和资源，是一个自带高质量参考数据库的scRNA-seq数据检索/注释工具，能做细胞类型鉴定、发现新细胞类型、注释连续细胞状态。 Cell Blast自带单细胞转录组参考数据库Animal Cell Atlas(ACA)，以及简便实用的网页界面以方便对细胞的分析。高质量的ACA参考数据库包含来自8个物种、27类组织/器官的2989582个单细胞信息。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以及推断细胞类型。 网址： https://cblast.gao-lab.org/
10.CellMarkrer 该数据库通过手动收集超过100,000篇发表的论文，涵盖细胞标志物信息，组织类型，细胞类型，癌症信息和来源等4,124个条目。 共包含158种人类组织/亚组织（涵盖467种细胞类型，13605个细胞标志物）及81种小鼠组织/亚组织（涵盖389种细胞类型，9148个细胞标志物），旨在为人类和小鼠组织中的各种细胞类型提供全面而准确的细胞标志物资源。 网址： http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/
11.SCPortalen SCPortalen由日本的研究人员开发，涵盖了人类和小鼠单细胞转录组学全面的元数据和转录组数据以及细胞图像信息。通过SCPortalen的web界面，用户可以轻松地搜索、浏览和下载感兴趣的单细胞数据集。 网址： http://single-cell.riken.jp/SCPortalen_Database/Home/
12.signatureDB B细胞数据库，成果在2018年发表在新英格兰杂志上，数据以表格的形式进行展示，仅供自行下载研究。 网址： https://lymphochip.nih.gov/signaturedb/
13.LnCeCell 由哈尔滨医科大学李霞教授团队研发，对来自25种癌症的数千种细胞的细胞特异性ceRNA调控的整理，包含： >9000个实验支持的肿瘤转移、复发、预后、循环和耐药性的lncRNA生物标志物； 原发性、恶性和转移性癌细胞和免疫细胞的细胞特异性ceRNA网络； 从文献和相关数据源手工输入的ceRNA亚细胞位置的详细信息； 表现出血管生成、凋亡、细胞周期、侵袭、增殖和干性等不同行为的不同细胞群集群。 LnCeCell提供超便捷、超颜值的搜索和浏览界面，并贴心的提供了一系列灵活的工具，方便数据的检索和分析，包含：在不同细胞群中发现的ceRNAs的全局图、ceRNAs的亚细胞位置、可视化单个细胞中失调的ceRNA网络、查看每个细胞的功能状态、识别ceRNA的失调功能、识别ceRNA的癌症Hallmark、进行Cox回归分析、绘制ceRNAs的生存曲线。 网址： http://www.bio-bigdata.net/LnCeCell/
14.Tabula Muris 由斯坦福大学团队于2018年发表在Nature杂志，该团队基于来自小鼠整个生命周期内20个器官的529823个单细胞的RNA测序数据，使用两种方法分离出100,000多种细胞类型进行功能注释：①基于荧光激活细胞分选：覆盖度高，可富集特定类型细胞，用于研究低表达基因，可变剪接和序列变异分析等；②基于3’末端的微流体液滴计数法：检测的细胞数量多，优势在于能够发现稀少的细胞和细胞状态。 网址： https://tabula-muris.ds.czbiohub.org/
15.SpatialDB 2019年11月，来自中国科学院生物物理研究所高通量测序中心的研究人员发布第一个单细胞空间转录组数据库及数据在线可视化平台，为研究组织的空间细胞结构提供了一个资源库，并可能为理解疾病中的细胞微环境带来新的见解。 收录来自5个物种（人类、小鼠、果蝇、秀丽隐杆线虫和斑马鱼）的24个空间转录组数据集，由8种空间转录组技术（ST、Slide-seq、LCM-seq、seqFISH、MERFISH、Liver single cell zonation、Geo-seq和Tomo-seq）产生的数据，建立了空间转录组数据分析处理流程，实现了空间转录组数据的在线可视化，同时提供了空间差异表达基因及其功能富集分析的注释。此外，还可以下载多种疾病模型的单细胞空间转录组的数据。 网址： https://www.spatialomics.org/SpatialDB/
16.ColorCells 由中山大学郑凌伶教授团队开发，发表于Briefings in Bioinformatics (IF=8.99)。这是一个用于比较分析单细胞RNA-Seq数据中lncRNAs表达、分类和功能的数据库。从6个物种的167913个公开的scRNA-Seq数据集进行分析，发现了一批细胞特异性lncRNAs。研究单细胞lncRNA的话可以关注！ ColorCells是lncRNA表达分类和功能预测的综合资源，提供了一系列新颖的工具和友好的可视化界面，包括：1）应用PCA和t-SNE算法在2D和3D显示细胞簇；2）开发了一个tissue map工具来显示人类和小鼠的各种组织和细胞类型；3）建立了超几何分布的统计测试方法来自动分配细胞对细胞簇进行类型标记；4）基于SNN和pearson相关分析估计细胞间的相似性；5）构建共表达网络预测lncRNAs功能。 网址： https://rna.sysu.edu.cn/colorcells/
17.GRNdb GRNdb（Gene Regulatory Network, GRN）由华东师范大学联合多家机构的科研团队开发，是一个免费访问和用户友好的数据，旨在方便搜索和分析转录因子(TFs)和下游靶基因(称为调控子)在各种组织/条件下形成的调控网络。 基于已知的TF-target关系和从公共数据库收集的大规模单细胞转录组数据，以及TCGA和GTEx数据。适用于各种人类和小鼠条件。GRNdb可搜索、比较、浏览、可视化和下载77746个GRN、19687841个TF-target以及相关结合基序的预测信息。 网址： http://www.grndb.com/
18. SC2disease 由哈尔滨工业大学等团队合作开发，旨在提供病病例与健康对照之间、病例中不同细胞类型之间以及不同病理程度病例之间基因表达的差异。 SC2disease数据库提供了一个用户友好的界面，用于浏览各种感兴趣基因的表达，搜索细胞类型marker，以探索多种疾病的生物标志物，比较疾病和非疾病状态下各种细胞类型的表达谱。总的来说，SC2disease是用户探索不同细胞类型、组织和疾病中细胞类型特异性基因的综合资源。 网址： http://easybioai.com/sc2disease/
19.CancerSEA 是由哈尔滨医科大学研发，提供了一个破译癌症单细胞功能状态的数据库，并在单细胞水平上将这些功能状态与蛋白编码基因(PCGs)和lncRNA联系起来，以促进对癌细胞功能差异的机制性理解。 包含25种癌症的41900个肿瘤细胞，14种癌症相关功能状态，允许用户查询基因(包括PCGs和lncrna)与14种功能状态之间的关系。Easy-to-use接口提供搜索、浏览、可视化和下载数据功能。可以通过基因查询其功能状态、通过功能状态寻找基因、通过癌症名称和功能状态查询相关基因。 网站： http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/
20.Jingle Bells 免疫一直是科研中经久不衰的话题，不管是在肿瘤领域还是在非肿瘤领域都有着一席之地，Jingle Bells便是一个专门存放免疫相关的单细胞数据库。 Jingle Bells数据来源为公开可用的数据（该数据库只是把公开数据进行了整合），数据来源相对集中，收集免疫（120个数据集）以及非免疫（183个数据集）的单细胞文献，且数据库仍在持续更新中。这是标准化单细胞RNA-Seq数据集的存储库，用于在单细胞水平上进行分析和可视化。 网址： https://jinglebells.bgu.ac.il/
21.VascularSingleCell 血管单细胞数据库，收录了人和小鼠的脑血管、肺血管的单细胞数据。 网址： http://betsholtzlab.org/VascularSingleCells/database.html
22.BloodSpot BloodSpot 包括了正常人及AML患者、正常鼠的各种血细胞类型的基因表达。虽然只收录了循环系统的单细胞数据，但是功能强大，可使用这个数据库进行多种在线分析，而且可以将分析结果以各种图片的形式导出。 网址： http://servers.binf.ku.dk/bloodspot/
23.非小细胞肺癌数据库 由北京大学生命科学学院BIOPIC中心、北京未来基因诊断高精尖创新中心等联合拜耳公司研发，在Nature Medicine杂志发表。该项研究完成了来自14例非小细胞癌初治患者外周血、癌组织和癌旁组织的12,346个T细胞的单细胞测序工作，刻画了非小细胞肺癌的16个T细胞功能亚群、各亚群的组织分布特征及亚群间的状态转换关系等免疫特征。 非小细胞肺癌T淋巴细胞图谱：单细胞数据获取流程、T细胞亚群分类、亚群间的状态转换关系和调节性T细胞的异质性等免疫特征。 网址： http://lung.cancer-pku.cn/index.php
24.KIT KIT（Kidney Interactive Transcriptomics）由华盛顿大学医学院的Dr. Humphreys 对一些肾脏单细胞文章进行了整理，收录了各种肾脏组织的单细胞数据，构建肾脏单细胞数据集的在线分析数据库。 KIT数据总共收录了1.3million个细胞，包括17+种细胞类型：
25.CeDR Atlas CeDR Atlas（细胞药物应答数据库）基于文献中人类、小鼠和不同细胞系的特异性药物反应信息，综合分析了细胞类型特异性药物反应分析，涵盖疾病状态下的细胞类型和正常细胞类型，为细胞药物反应谱提供直接参考。此外，在细胞分辨率上，CeDR Atlas精细地描绘了药物反应，并阐明了组合治疗、耐药性甚至药物副作用。 收录超过582个人类、小鼠和细胞系的单细胞数据结果，包括约140个表型和1250个组织/细胞类型的约188,157个人类相关、42660个小鼠相关和10299个细胞系相关的细胞药物反应信息。 网址： https://ngdc.cncb.ac.cn/cedr
最后： 近几年，单细胞的研究蔚然成风，受到很多科研人员的青睐。小编为大家整理了这些单细胞线上数据库，不能说最全，也可以说比较全了。希望可以帮助同学们研究前期进行数据探索、更准确地进行细胞注释和分析。 想要了解单细胞相关课程的同学，可以联系下方客服小姐姐哦 课程安排 《单细胞scRNA-seq数据分析实战》 第一天 8:30- 12:00 单细胞scRNA-seq测序分析的基本流程和关键技术鸟瞰 单细胞测序的目的、意义和常见平台基本介绍（优缺点） 常见单细胞测序论文的主要内容 R软件包的安装、检查等 R语言的基本操作（变量、列表、矩阵和文件读取和保存等） 13:30- 17:00 单细胞数据的基本分析内容 单细胞数据的获取，读入和质量控制 数据初步分析、分群和亚群鉴定 DoubleFinder分析Doublets 不同批次、来源数据的整合 细胞注释、Heatmap和细胞分布 实战演练以及学员提问和讨论 第二天 8:30- 12:00 单细胞scRNA-seq的高级分析 1 单细胞种类的自动化注释 GSVA和GSEA对细胞功能进行注释和作图 inferCNV对肿瘤细胞基因组拷贝变异分析和恶性细胞亚群鉴定 单细胞数据的拟时序分析（monocle2和monocle3） SCENIC对单细胞亚群转录调控的分析 13:30- 17:00 单细胞scRNA-seq的高级分析 2 细胞间通讯分析和分组比较（以CellChat为主） TCGA数据库的下载以及预处理 TCGA数据与单细胞测序数据的结合和数据挖掘 实战演练以及学员提问和讨论 注：1、实际授课过程中，老师可能根据学员接受程度对授课进度进行微调。2、学员电脑配置：Mac或者Windows系统的笔记本均可（内存16G以上）（Windows系统推荐Win10），老师将用MAC系统进行讲解。3、课后赠送课堂同步视频，可无限重复回放。参加培训的学员可通过微信群继续和老师交流，获得答疑机会。 时间： 2022年2月26-27日（周六、周日） 地点： 在线直播授课 注册费（可开发票）： 2人组团报名，每人可优惠100元 3人及以上组团报名，每人可优惠200元 注： 报名请联系下方叮当猫·小姐姐（微信号：KYM008008），加微信时请注明“姓名+单细胞"。 ↓ ↓ 报名通道 ↓ ↓ 特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。 Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services. /阅读下一篇/ 返回网易首页 下载网易新闻客户端 |
【本文地址】