Single Cell Datasets(단일 셀 데이터세트)란 무엇입니까?
Single Cell Datasets 단일 셀 데이터세트 - Overall, our single-cell datasets demonstrate the utility of zebrafish cell landscape resources in various fields of biological research. [1] We comprehensively evaluated scLINE on eight single-cell datasets. [2] SCALEX substantially outperforms online iNMF and other state-of-the-art non-online integration methods on benchmark single-cell datasets of diverse modalities, (e. [3] Publicly available single-cell datasets also provide a fertile ground to evaluate new computational methods for singlecell data [5] and a basis to assemble comprehensive cell atlases through data integration efforts [6]. [4] Statistical methods developed to address various questions in single-cell datasets are prone to variability and require careful adjustments of multiple parameter space. [5] To evaluate the performance of the proposed semisupervised clustering method, we test on different single-cell datasets and compare with the current semisupervised clustering algorithm in recognizing cell types on various real scRNA-seq data; the results show that it is a more accurate and significant model. [6] We demonstrate how our QC metric easily adapts to different types of single-cell datasets to remove low-quality cells while preserving high-quality cells that can be used for downstream analyses. [7] With the rapid advances of various single-cell technologies, an increasing number of single-cell datasets are being generated, and the computational tools for aligning the datasets which make subsequent integration or meta-analysis possible have become critical. [8] We demonstrate MEDICC2’s ability on simulated data, real-world data of 2,778 single sample tumours from the Pan-cancer analysis of whole genomes (PCAWG), 10 bulk multi-region prostate cancer patients and two recent single-cell datasets of triple-negative breast cancer comprising several thousands of single cells. [9] In this review, we summarize the different scRNA-seq platforms and published single-cell datasets in the cardiovascular field, and describe the utilities and limitations of this technology. [10] MOTIVATION The advancement in technologies and the growth of available single-cell datasets motivate integrative analysis of multiple single-cell genomic datasets. [11] Variational autoencoders offer means to characterize large datasets and have been used effectively to characterize features of single-cell datasets. [12] The advancement in technologies and the growth of available single-cell datasets motivate integrative analysis of multiple single-cell genomic datasets. [13] As single-cell datasets grow in sample size, there is a critical need to characterize cell states that vary across samples and associate with sample attributes like clinical phenotypes. [14] This approach is entirely unsupervised, scales well to thousands of samples and does not depend on dimensionality of the ambient space, which makes it efficient for the analysis of single-cell datasets in biology. [15] Networks and data science offer novel approaches to study gene expression patterns from single-cell datasets, helping to distinguish genes associated with control of differentiation and thus aggressivity. [16] Advances in single-cell sequencing technology provide a unique approach to characterize the heterogeneity and distinctive functional states at single-cell resolution, leading to rapid accumulation of large-scale single-cell datasets. [17] The enrichment is replicated using independent GWAS and single-cell datasets and further validated using PubMed search and existing bulk case-control testing results. [18] Many of the models being deployed are amenable to scalable stochastic inference techniques, and accordingly they are able to process single-cell datasets of realistic and growing sizes. [19] Finally, we show that our CD4+ T cell atlas can be used as a reference to accurately interpret cell states in external single-cell datasets. [20] Connectome includes computational and graphical tools designed to analyze and explore cell-cell connectivity patterns across disparate single-cell datasets. [21] Single-cell datasets confirmed that CXCLs are associated with HNSC-related immune cells. [22] 5% in real and simulated single-cell datasets. [23] In addition, for single-cell datasets with the batch effects, scCAEs can ensure the cell separation while removing batch effects. [24] With enormous generated single-cell datasets, a key analytic challenge is to integrate these datasets to gain biological insights into cellular compositions. [25] To improve the identification of diverse cell types and the accuracy of cell-type classification in multi-omics single-cell datasets, we developed SuPERR-seq, a novel analysis workflow to increase the resolution and accuracy of clustering and allow for the discovery of previously hidden cell subsets. [26] In summary, EcTracker provides an easy-to-perform, integrative and end-to-end single-cell data analysis platform that allows decoding of cellular identities, identification of ectopically expressed genes and their regulatory networks, and therefore, collectively imparts a novel dimension for analyzing single-cell datasets. [27] Here we describe online integrative nonnegative matrix factorization (iNMF), an algorithm for integrating large, diverse, and continually arriving single-cell datasets. [28] Firstly we collected 21 single-cell datasets of COVID-19 across 10 human tissues paired with control datasets. [29] Here we provide a reference single-cell dataset based on phenotypically sorted B cells and an unbiased procedure to better classify functional B cell subsets in the peripheral blood, particularly useful in establishing a baseline cellular landscape and in extracting significant changes with respect to this baseline from single-cell datasets. [30] Methods We analyzed the presence of HSC markers in the human fetal kidneys by analysis of single-cell datasets. [31] We introduce MOSCATO, a technique for selecting features across multi-omic single-cell datasets that relate to clinical outcomes. [32] Existing manifold alignment methods demonstrated the state-of-the-art performance on single-cell multi-omics data integration, but they are often limited by requiring that single-cell datasets be derived from the same underlying cellular structure. [33] Methods We analyzed the presence of HSC markers in human fetal kidneys by analysis of single-cell datasets. [34] Clustering results on six single-cell sequencing datasets show that our method is more advanced than the individual ATV-NMF method and other comparison methods, which can illustrate that our method is effective in finding the heterogeneity in single-cell datasets. [35] AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION We provide the UCSC Cell Browser as a free website where scientists can explore a growing collection of single-cell datasets and a freely available python package for scientists to create stable, self-contained visualizations for their own single-cell datasets. [36] These examples show that CoNGA might help elucidate complex relationships between TCR sequence and T cell phenotype in large, heterogeneous, single-cell datasets. [37] The Inferelator is able to integrate the largest single-cell datasets and learn cell-type specific gene regulatory networks. [38] We apply sciMAP-ATAC to assess cortical lamination in the adult mouse primary somatosensory cortex and in the human primary visual cortex, where we produce spatial trajectories and integrate our data with non-spatial single-nucleus RNA and other chromatin accessibility single-cell datasets. [39] However, compared to these aspects of cellular heterogeneity, relatively little has been gleaned from single-cell datasets regarding cellular mitochondrial heterogeneity. [40] We demonstrate how our QC metric easily adapts to different types of single-cell datasets to remove low-quality cells while preserving high-quality cells that can be used for downstream analyses. [41] UCell is an R package for evaluating gene signatures in single-cell datasets. [42] We then discuss current advances allowed by the single-cell datasets, and envisage how these datasets can be further leveraged to address fundamental questions regarding the regulation of neuronal identity, neuronal circuit development and the evolution of neuronal diversity. [43] UCell is an R package for evaluating gene signatures in single-cell datasets. [44] Current release of scMethBank includes processed single-cell bisulfite sequencing data and curated metadata of 8328 samples derived from 15 public single-cell datasets, involving two species (human and mouse), 29 cell types and two diseases. [45] We performed Beyondcell analysis in four single-cell datasets to validate our score and to demonstrate that TCs can be exploited to target malignant cells both in cancer cell lines and tumour patients. [46] Validating on real single-cell datasets, we showed that regardless of batch information, SCORE outperforms existing methods in accuracy, robustness, scalability and data integration. [47] The effectiveness of DTFLOW is rigorously examined by using four single-cell datasets. [48] Here, we undertake the analysis of alternative splicing across numerous diverse murine cell types from two large-scale single-cell datasets—the Tabula Muris and BRAIN Initiative Cell Census Network—while accounting for understudied technical artifacts and unannotated isoforms. [49] As single-cell datasets grow in sample size, there is a critical need to characterize cell states that vary across samples and associate with sample attributes, such as clinical phenotypes. [50]전반적으로, 우리의 단일 세포 데이터 세트는 다양한 생물학적 연구 분야에서 zebrafish 세포 경관 자원의 유용성을 보여줍니다. [1] 우리는 8개의 단일 세포 데이터 세트에서 scLINE을 종합적으로 평가했습니다. [2] SCALEX는 다양한 양식의 벤치마크 단일 셀 데이터 세트(예: [3] 공개적으로 사용 가능한 단일 세포 데이터 세트는 단일 세포 데이터에 대한 새로운 계산 방법을 평가할 수 있는 비옥한 기반을 제공하고[5], 데이터 통합 노력을 통해 포괄적인 세포 지도책을 조립하기 위한 기초를 제공합니다[6]. [4] 단일 셀 데이터 세트의 다양한 질문을 해결하기 위해 개발된 통계 방법은 변동성이 크고 여러 매개변수 공간을 신중하게 조정해야 합니다. [5] 제안된 반지도 클러스터링 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 단일 세포 데이터 세트를 테스트하고 다양한 실제 scRNA-seq 데이터에서 세포 유형을 인식하는 현재 반지도 클러스터링 알고리즘과 비교합니다. 결과는 그것이 더 정확하고 중요한 모델임을 보여줍니다. [6] 다운스트림 분석에 사용할 수 있는 고품질 셀을 유지하면서 품질이 낮은 셀을 제거하기 위해 QC 메트릭이 다양한 유형의 단일 셀 데이터 세트에 쉽게 적응하는 방법을 보여줍니다. [7] 다양한 단일 셀 기술의 급속한 발전으로 인해 생성되는 단일 셀 데이터 세트의 수가 증가하고 있으며, 후속 통합 또는 메타 분석을 가능하게 하는 데이터 세트를 정렬하기 위한 계산 도구가 중요해졌습니다. [8] 우리는 시뮬레이션된 데이터, 전체 게놈의 범암 분석(PCAWG)에서 얻은 2,778개의 단일 샘플 종양의 실제 데이터, 10명의 벌크 다중 영역 전립선암 환자 및 삼중 음성 유방의 최근 단일 세포 데이터 세트 2개에 대한 MEDICC2의 능력을 입증합니다. 수천 개의 단일 세포로 구성된 암. [9] 이 리뷰에서는 심혈관 분야에서 다양한 scRNA-seq 플랫폼과 발표된 단일 세포 데이터 세트를 요약하고 이 기술의 유용성과 한계를 설명합니다. [10] 동기 부여 기술의 발전과 사용 가능한 단일 세포 데이터 세트의 성장은 여러 단일 세포 게놈 데이터 세트의 통합 분석에 동기를 부여합니다. [11] Variational autoencoder는 대규모 데이터 세트를 특성화하는 수단을 제공하며 단일 셀 데이터 세트의 기능을 특성화하는 데 효과적으로 사용되었습니다. [12] 기술의 발전과 사용 가능한 단일 세포 데이터 세트의 성장은 여러 단일 세포 게놈 데이터 세트의 통합 분석에 동기를 부여합니다. [13] 단일 세포 데이터 세트가 샘플 크기가 증가함에 따라 샘플에 따라 달라지고 임상 표현형과 같은 샘플 속성과 관련된 세포 상태를 특성화해야 할 중요한 필요성이 있습니다. [14] 이 접근 방식은 완전히 감독되지 않고 수천 개의 샘플로 확장되며 주변 공간의 차원에 의존하지 않으므로 생물학에서 단일 세포 데이터 세트의 분석에 효율적입니다. [15] 네트워크 및 데이터 과학은 단일 세포 데이터 세트에서 유전자 발현 패턴을 연구하는 새로운 접근 방식을 제공하여 분화 제어 및 공격성과 관련된 유전자를 구별하는 데 도움이 됩니다. [16] 단일 세포 시퀀싱 기술의 발전은 단일 세포 분해능에서 이질성과 독특한 기능 상태를 특성화하는 고유한 접근 방식을 제공하여 대규모 단일 세포 데이터 세트를 빠르게 축적합니다. [17] 강화는 독립적인 GWAS 및 단일 셀 데이터 세트를 사용하여 복제되고 PubMed 검색 및 기존 대량 사례 제어 테스트 결과를 사용하여 추가로 검증됩니다. [18] 배포되는 많은 모델은 확장 가능한 확률론적 추론 기술을 사용할 수 있으므로 현실적이고 성장하는 크기의 단일 셀 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. [19] 마지막으로 CD4+ T 세포 아틀라스가 외부 단일 세포 데이터세트에서 세포 상태를 정확하게 해석하기 위한 참조로 사용될 수 있음을 보여줍니다. [20] Connectome에는 서로 다른 단일 세포 데이터 세트에서 세포-세포 연결 패턴을 분석하고 탐색하도록 설계된 계산 및 그래픽 도구가 포함되어 있습니다. [21] 단일 세포 데이터 세트는 CXCL이 HNSC 관련 면역 세포와 연관되어 있음을 확인했습니다. [22] 실제 및 시뮬레이션된 단일 셀 데이터 세트에서 5%. [23] 또한 배치 효과가 있는 단일 셀 데이터 세트의 경우 scCAE는 배치 효과를 제거하면서 세포 분리를 보장할 수 있습니다. [24] 생성된 거대한 단일 세포 데이터 세트의 경우 주요 분석 과제는 이러한 데이터 세트를 통합하여 세포 구성에 대한 생물학적 통찰력을 얻는 것입니다. [25] multi-omics 단일 세포 데이터 세트에서 다양한 세포 유형의 식별과 세포 유형 분류의 정확도를 개선하기 위해 우리는 클러스터링의 해상도와 정확도를 높이고 이전에 발견할 수 있는 새로운 분석 워크플로인 SuPERR-seq를 개발했습니다. 숨겨진 셀 하위 집합 [26] 요약하면, EcTracker는 세포 정체성의 디코딩, 이소성 발현 유전자 및 그 조절 네트워크의 식별을 허용하는 수행하기 쉽고 통합적이며 종단 간 단일 세포 데이터 분석 플랫폼을 제공하므로 집합적으로 새로운 차원을 부여합니다. 단일 셀 데이터 세트를 분석하기 위한 것입니다. [27] 여기에서는 크고 다양하며 지속적으로 도달하는 단일 셀 데이터 세트를 통합하기 위한 알고리즘인 온라인 통합 비음수 행렬 분해(iNMF)에 대해 설명합니다. [28] 먼저 우리는 대조군 데이터 세트와 짝을 이루는 10개의 인간 조직에서 21개의 COVID-19 단일 세포 데이터 세트를 수집했습니다. [29] 여기에서 우리는 표현형으로 분류된 B 세포와 말초 혈액에서 기능적 B 세포 하위 집합을 더 잘 분류하기 위한 편견 없는 절차를 기반으로 하는 참조 단일 세포 데이터 세트를 제공합니다. 특히 기준선 세포 환경을 설정하고 이 기준선과 관련하여 중요한 변화를 추출하는 데 유용합니다 단일 셀 데이터 세트. [30] 방법 우리는 단일 세포 데이터 세트를 분석하여 인간 태아 신장에서 HSC 마커의 존재를 분석했습니다. [31] 우리는 임상 결과와 관련된 다중 옴 단일 세포 데이터 세트에서 기능을 선택하는 기술인 MOSCATO를 소개합니다. [32] 기존 매니폴드 정렬 방법은 단일 셀 다중 오믹스 데이터 통합에 대한 최첨단 성능을 보여주었지만 단일 셀 데이터 세트가 동일한 기본 셀룰러 구조에서 파생되어야 하므로 제한되는 경우가 많습니다. [33] 방법 우리는 단일 세포 데이터 세트의 분석을 통해 인간 태아 신장에서 HSC 마커의 존재를 분석했습니다. [34] 6개의 단일 셀 시퀀싱 데이터 세트에 대한 클러스터링 결과는 우리 방법이 개별 ATV-NMF 방법 및 기타 비교 방법보다 더 고급임을 보여주며, 이는 우리 방법이 단일 셀 데이터 세트에서 이질성을 찾는 데 효과적임을 설명할 수 있습니다. [35] 가용성 및 구현 우리는 과학자들이 단일 셀 데이터 세트의 증가하는 컬렉션을 탐색할 수 있는 무료 웹사이트로 UCSC Cell Browser를 제공하고 과학자들이 자신의 단일 셀 데이터 세트에 대한 안정적이고 독립적인 시각화를 생성할 수 있도록 무료로 사용할 수 있는 Python 패키지를 제공합니다. [36] 이러한 예는 CoNGA가 크고 이질적인 단일 세포 데이터 세트에서 TCR 서열과 T 세포 표현형 사이의 복잡한 관계를 설명하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다. [37] Inferelator는 가장 큰 단일 세포 데이터 세트를 통합하고 세포 유형별 유전자 조절 네트워크를 학습할 수 있습니다. [38] 우리는 sciMAP-ATAC를 적용하여 성인 마우스 1차 체감각 피질과 인간 1차 시각 피질에서 피질 적층을 평가합니다. 여기서 우리는 공간 궤적을 생성하고 데이터를 비공간 단일 핵 RNA 및 기타 염색질 접근성 단일 세포 데이터세트와 통합합니다. [39] 그러나 세포 이질성의 이러한 측면과 비교하여 세포 미토콘드리아 이질성에 관한 단일 세포 데이터 세트에서 상대적으로 거의 수집되지 않았습니다. [40] 다운스트림 분석에 사용할 수 있는 고품질 셀을 유지하면서 품질이 낮은 셀을 제거하기 위해 QC 메트릭이 다양한 유형의 단일 셀 데이터 세트에 쉽게 적응하는 방법을 보여줍니다. [41] UCell은 단일 세포 데이터 세트에서 유전자 서명을 평가하기 위한 R 패키지입니다. [42] 그런 다음 단일 세포 데이터 세트가 허용하는 현재의 발전에 대해 논의하고 이러한 데이터 세트를 추가 활용하여 신경 정체성, 신경 회로 개발 및 신경 다양성의 진화에 관한 근본적인 질문을 해결하는 방법을 구상합니다. [43] UCell은 단일 세포 데이터 세트에서 유전자 서명을 평가하기 위한 R 패키지입니다. [44] scMethBank의 현재 릴리스에는 2종(인간 및 마우스), 29개 세포 유형 및 2개 질병과 관련된 15개의 공개 단일 세포 데이터세트에서 파생된 8328개 샘플의 처리된 단일 세포 중아황산염 시퀀싱 데이터 및 선별된 메타데이터가 포함됩니다. [45] 우리는 4개의 단일 세포 데이터 세트에서 Beyondcell 분석을 수행하여 점수를 검증하고 TC가 암세포주와 종양 환자 모두에서 악성 세포를 표적으로 삼는 데 이용될 수 있음을 입증했습니다. [46] 실제 단일 셀 데이터 세트에 대한 검증을 통해 배치 정보에 관계없이 SCORE가 정확도, 견고성, 확장성 및 데이터 통합 면에서 기존 방법을 능가하는 것으로 나타났습니다. [47] DTFLOW의 효과는 4개의 단일 셀 데이터 세트를 사용하여 엄격하게 검사됩니다. [48] 여기에서 우리는 두 개의 대규모 단일 세포 데이터 세트(Tabula Muris 및 BRAIN Initiative Cell Census Network)에서 수많은 다양한 쥐 세포 유형에 대한 대체 접합 분석을 수행하는 동시에 연구되지 않은 기술 인공물 및 주석이 없는 동형을 설명합니다. [49] 단일 세포 데이터 세트가 샘플 크기가 증가함에 따라 샘플에 따라 다양하고 임상 표현형과 같은 샘플 속성과 관련된 세포 상태를 특성화해야 하는 중요한 필요성이 있습니다. [50]