近年来,单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq,scRNA-seq)技术得到了蓬勃的发展,从而使得可在单细胞水平揭示全基因组范围内所有基因的表达情况,非常有利于研究细胞间的表达异质性。目前单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)已经广泛应用于各类物种(特别是人、小鼠等)的不同类型组织和细胞系,包括正常和病变细胞等。自从20...
基于scRNA-seq数据的细胞分类研究成为了学者们研究的一个重点课题.当前最常用的方法是通过聚类或分类算法完成单细胞转录组测序数据的细胞分类任务.然而,随着单细胞技术的全面发展,数据科学与生命科学领域的结合更加紧密,越来越多的单细胞组学数据被随之整合,scRNA-seq数据集呈现出复杂性和多样性,给实验研究带来了诸多挑战...
scPred可以使用跨不同平台生成的scRNA seq数据准确预测细胞亚型。利用来自CEL-seq2,Smart-Seq2和SMARTer平台的胰腺细胞scRNA-seq数据,scPred预测细胞类型的平均准确度为97.68%。 scPred可以准确分类具有非常相似转录特征的细胞。利用94,655个外周血单核细胞分为训练组和测试组进行评估,试验组97.67%的细胞(47,328个中的4...