ShinySC:一个基于R/Shiny的桌面应用程序,用于无地分析scRNA-Seq数据
Po-Jung Huang1, Fang-Yu Tsai2, Yi-Ju Wu3
1Department of Biomedical Sciences, Chang Gung University, Taoyuan, Taiwan; Genomic Medicine Research Core Laboratory, Chang Gung Memorial Hospital, Linkou, Taiwan; Molecular Medicine Research Center, Chang Gung University, Taoyuan, Taiwan; Graduate Institute of Biomedical Sciences, Chang Gung University, Taoyuan, Taiwan.
Biomedical journal
|July 3, 2025
概括
ShinySC是一个用户友好的桌面应用程序,简化了研究人员的单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 分析. 它为复杂的数据提供了直观的工具,提高了转录学研究中的可访问性和可重复性.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 提供了对细胞异质性的深入洞察.
- 复杂的工作流程和多样化的数据格式给非程序员带来了可访问性挑战.
研究的目的:
- 介绍ShinySC,一个基于R/Shiny的桌面应用程序,用于简化scRNA-seq分析.
- 为没有编程专业知识的研究人员提供直观的图形界面.
主要方法:
- ShinySC支持多种输入格式 (10x Genomics,Seurat,Scanpy等). ) 的情况.
- 集成质量控制,规范化,缩小维度,聚类和标记基因识别.
- 具有自动化的单元类型注释 (SingleR,ScType,scCATCH,GPTCelltype) 的功能,可进行手动改进.
- 包括批量校正,差异表达式分析和轨迹推断.
主要成果:
- 在标准台式机上,ShinySC可以处理高达20万个单元的数据集.
- 分析持续时间因任务和注释方法而异.
- 在PBMC和干扰素刺激数据集中证明了精确的细胞类型注释和转录动态的捕获.
结论:
- ShinySC提供了一个统一的,用户友好的,可扩展的平台,用于scRNA-seq分析.
- 可容纳多种数据格式和注释策略,生成准备发布的数字.
- 提高跨平台单细胞转录组研究的可访问性和可重复性.
