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NC | ezSingleCell:一站式单细胞和空间组学综合分析平台

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尐尐呅
发布2024-07-15 14:56:33
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发布2024-07-15 14:56:33
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文章被收录于专栏:国家基因库生命大数据平台

单细胞和空间组学技术的迅速崛起生成了大量数据,为提供具有用户友好界面的更全面的数据分析平台,近日Nature Communications发表了一款交互式且易于使用的应用程序——ezSingleCell,无需事先具备编程知识即可分析各种单细胞和空间组学数据类型。

ezSingleCell是什么?

ezSingleCell是一个面向实验室科学家的集成的一站式单细胞和空间分析 Web 服务器,由五个模块组成,每个模块都旨在为一种数据类型或任务提供全面的工作流程。此外,ezSingleCell 允许不同模块在统一界面内进行交互接受多种格式的数据输入,例如文本格式(csv 和 tsv)或 10x Cell Ranger/Space Ranger/Cell Ranger-ATAC 输出,并返回可供发布的图表。

ezSingleCell web服务器概述

ezSingleCell对现有的SciAp、ICARUS、CELLAR等单细胞数据分析web服务器进行了以下改进:1)包含更大范围的单细胞数据分析;2)提供了许多超越基本分析流程的高级分析功能;3)scATAC-seq数据集可以用ezSingleCell进行分析,这是大多数web服务器所缺乏的功能;4)ezSingleCell可以使用geometric sketching扩展到大型数据集;5)ezSingleCell允许不同分析模块之间的串扰。

ezSingleCell与现有单细胞学术web服务器在每个模块中的各种任务的比较

ezSingleCell 与 10x Loupe Browser、Partek 和 Bioturing 等流行商业服务在每个模块中各种任务的比较

ezSingleCell有哪些功能?

ezSingleCell由五个模块(scRNA-seq, scIntegration, ST, scMultiomics 和scATAC-seq)组成:

scRNA-seq 模块简化了 scRNA-seq 数据的分析

scRNA-seq模块: scRNA-seq 分析模块依赖 Seurat 进行基本分析,并依赖其他软件包/内部算法进行高级分析,例如细胞类型注释、基因集富集分析和细胞通讯等。

scIntegration 模块对多个 scRNA-seq 数据集进行批量校正

scIntegration模块: ezSingleCell目前提供四种批次校正方法,即 Seurat、Harmony、scVI 和 fastMNN

ST模块执行空间转录组学的聚类、整合和去卷积

ST模块:此模块结合了Seurat和GraphST来处理和分析空间转录组数据。Seurat提供了数据预处理和聚类的关键功能,GraphST执行空间信息的空间聚类、多样本整合和细胞类型去卷积。

ezSingleCell支持亚细胞分辨率数据的分析,例如来自Xenium平台的数据。用户可以进行聚类分析,并以交互方式可视化亚细胞水平的表达模式。此外,用户可以放大以检查细胞组成和潜在的细胞间相互作用;用户还可以查看组织切片上每个基因的表达谱。

scMultiomics模块可对多种模态数据进行联合分析

scMultiomics模块:包括数据质量控制、预处理、聚类、降维、跨组学整合、整合后分析和可视化。目前,Seurat 加权近邻(WNN)和 MOFA+ 可用于交叉组学整合。整合后,可通过 RNA modality 和 Seurat WNN 或 MOFA + 的联合聚类来识别细胞类型。用户可在联合 UMAP 中可视化特定基因和蛋白质。

scATAC-Seq模块可进行 scATAC-seq 数据分析和整合

scATAC-Seq模块:转录起始位点(TSS)富集;数据聚类和降维;数据可视化(小提琴图、coverage plot等);将峰值与基因联系起来;聚类之间的差异表达峰(DE峰)分析;整合scRNA-seq和scATAC-seq数据用于细胞类型鉴定。

ezSingleCell 允许模块间操作,其中用户可以在一个模块中执行数据分析并在另一个模块中使用获得的结果;此外,ezSingleCell 可以处理大型数据集而不影响性能,例如在包含 50,000个细胞的数据用户测试场景中,用户可以在 5-6 分钟内执行由聚类、降维和细胞类型识别组成的基本和高级单细胞数据分析,在 15 分钟内执行 100,000 个细胞的数据分析。

未来,开发团队将继续维护和升级 ezSingleCell,结合新颖的深度学习方法,实现更高效的降维、聚类和批量集成;还将扩展当前的空间转录组学模块,以分析空间蛋白质组学和空间多组学;还将添加基于空间接近度和配体-受体对表达推断细胞间相互作用的功能。随着最新的亚细胞空间技术(如Nanostring CosMX、StereoSeq、Vizgen MERSCOPE、PixelSeq和SeqScope)的出现,开发团队计划结合新颖的算法来更好地进行细胞分割,以处理此类数据集。

ezSingleCell有两种形式:

1)免费安装的web应用程序

https://immunesinglecell.org/ezsc/

2)或带有shinyApp接口的软件包用于离线分析https://github.com/JinmiaoChenLab/ezSingleCell2

ezSingleCell的源代码也可在Zenodo上获得:https://doi.org/10.5281/zenodo.10785313

建议对技术细节感兴趣的小伙伴请参考文献原文~

对于文献整理过程中有翻译不当或错误也欢迎大家在评论区留言指出,互相交流学习!

参考文献:

Sethi, R., Ang, K.S., Li, M. et al. ezSingleCell: an integrated one-stop single-cell and spatial omics analysis platform for bench scientists. Nat Commun 15, 5600 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-48188-2

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-07-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 国家基因库大数据平台 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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