内容

1简介

scRNAseq包以的形式提供了对几个公开可用数据集的方便访问SingleCellExperiment对象。这个包的重点是捕获不容易读入R的数据集,例如,read.csv ().相反,我们做必要的数据修改,这样用户只需要调用一个函数就可以获得一个格式良好的数据SingleCellExperiment.例如:

library(scRNAseq) fluidigm <- ReprocessedFluidigmData() fluidigm
##类:singlecel实验实验## dim: 26255 130 ##元数据(3):sample_info群集,其中w_qc ## assays(4): tophat_counts cufflinks_fpkm rsem_counts rsem_tpm ## rownames(26255): A1BG A1BG- as1…ZZEF1 ZZZ3 ## rowData names(0): ## colnames(130): SRR1275356 SRR1274090…SRR1275366 SRR1275261 ## colData names(28): NREADS NALIGNED…Cluster1 Cluster2 reducedDimNames(0): ## mainExpName: NULL ## altExpNames(0):

读者请参阅SummarizedExperiment而且SingleCellExperiment有关如何使用的进一步信息的文档SingleCellExperiment对象。

2可用数据集

listDatasets ()函数返回中所有可用的数据集scRNAseq,以及一些汇总统计信息和必要的R命令来加载它们。

out <- listDatasets()
参考 分类 部分 数量 调用
阿兹特金等人(2019) 非洲爪蟾蜍 尾巴 13199 AztekinTailData ()
巴赫等人(2017) 鼠标 乳腺 25806 BachMammaryData ()
Bacher等人(2020) 人类 T细胞 104417 BacherTCellData ()
巴伦等人(2016) 人类 胰腺 8569 BaronPancreasData(人类)
巴伦等人(2016) 鼠标 胰腺 1886 BaronPancreasData(鼠标)
Bhaduri等人(2020) 人类 皮质瀑样 242349 BhaduriOrganoidData ()
比特纳等人(2015) 鼠标 胚胎干细胞 288 BuettnerESCData ()
??? 人类 造血干和祖细胞 5183 BunisHSPCData ()
坎贝尔等人(2017) 鼠标 大脑 21086 CampbellBrainData ()
Chen et al. (2017) 鼠标 大脑 14437 ChenBrainData ()
Darmanis et al. (2015) 人类 大脑 466 DarmanisBrainData ()
恩斯特等人(2019) 鼠标 睾丸 68937 ErnstSpermatogenesisData ()
弗莱彻等人(2017) 鼠标 嗅觉上皮细胞 616 FletcherOlfactoryData ()
Grun等人(2016) 鼠标 造血干细胞 1915 GrunHSCData ()
Grun等人(2016) 人类 胰腺 1728 GrunPancreasData ()
Giladi等人(2018) 鼠标 造血干细胞 81024 GiladiHSCData(模式=“rna”)
He et al. (2020) 人类 各种器官 84363 HeOrganAtlasData ()
赫尔曼等人(2018) 鼠标 精子发生的细胞 2325 HermannSpermatogenesisData ()
Hu et al. (2017) 鼠标 皮质 48000 HuCortexData ()
Kolodziejczyk等人(2015) 鼠标 胚胎干细胞 704 KolodziejczykESCData ()
洁莎等人(2019) 鼠标 大脑 61595 JessaBrainData ()
拉曼诺等人(2016) 人类 胚胎干细胞 1715 LaMannoBrainData(“人类胚胎”)
拉曼诺等人(2016) 人类 胚胎中脑 1977 LaMannoBrainData(“人类胚胎”)
拉曼诺等人(2016) 人类 诱导多能干细胞 337 LaMannoBrainData(人类“诱导多能性”)
拉曼诺等人(2016) 鼠标 成年多巴胺能神经元 243 LaMannoBrainData(“mouse-adult”)
拉曼诺等人(2016) 人类 embyronic中脑 1907 LaMannoBrainData(“老鼠胚胎”)
劳勒等人(2017) 人类 胰腺 638 LawlorPancreasData ()
莱德戈等人(2018) 人类 骨髓浆细胞 51840 LedergorMyelomaData ()
Leng等(2015) 人类 胚胎干细胞 460 LengESCData ()
伦等(2017) 鼠标 416 b细胞 192 LunSpikeInData (416 b)
伦等(2017) 鼠标 滋养层 192 LunSpikeInData(“tropho”)
Macosko等人(2015) 鼠标 视网膜 49300 MacoskoRetinaData ()
马哈塔等人(2014) 鼠标 辅助T细胞 96 ReprocessedTh2Data ()
Mair等人(2020) 人类 外周血单个核细胞 29033 MairPBMCData ()
Kotliarov等人(2020) 人类 外周血单个核细胞 58654 KotliarovPBMCData ()
马奎斯等人(2016) 鼠标 大脑 5069 MarquesBrainData ()
梅斯默等人(2019) 人类 胚胎干细胞 1344 MessmerESCData ()
穆拉罗等人(2016) 人类 胰腺 3072 MuraroPancreasData ()
Nestorowa等人(2016) 鼠标 造血干细胞 1920 NestorowaHSCData ()
诺瓦科夫斯基等人(2017) 人类 皮质 4261 NowakowskiCortexData ()
Paul et al. (2015) 鼠标 造血干细胞 10368 PaulHSCData ()
花粉等(2014) 人类 皮质 65 ReprocessedFluidigmData ()
花粉等(2015) 人类 外放射状神经胶质 367 PollenGliaData ()
理查德等人(2018) 鼠标 CD8+ T细胞 572 RichardTCellData ()
罗曼诺夫等人(2017) 鼠标 大脑 2881 RomanovBrainData ()
Segerstolpe等人(2016) 人类 胰腺 3514 SegerstolpePancreasData ()
Shekhar等人(2016) 鼠标 视网膜 44994 ShekharRetinaData ()
Stoeckius等人(2018) 鼠标 外周血单个核细胞 50000 StoeckiusHashingData(模式=“老鼠”)
Stoeckius等人(2018) 人类 外周血单个核细胞 50000 StoeckiusHashingData(模式=‘人类’)
Stoeckius等人(2018) 人类 HEK, THP1, K562, KG1细胞 30000 StoeckiusHashingData(类型=“混合”)
Usoskin et al. (2015) 鼠标 大脑 864 UsoskinBrainData ()
Tasic等人(2016) 鼠标 大脑 1809 TasicBrainData ()
Tasic等人(2016) 鼠标 视觉皮层 379 ReprocessedAllenData ()
Wu et al. (2019) 鼠标 肾脏 17542 WuKidneyData ()
Xin等(2016) 人类 胰腺 1600 XinPancreasData ()
Zeisel et al. (2015) 鼠标 大脑 3005 ZeiselBrainData ()
Zeisel等人(2018) 鼠标 神经系统 160796 ZeiselNervousData ()
Zhao et al. (2020) 人类 肝免疫细胞 68100 ZhaoImmuneLiverData ()
Zhong et al. (2018) 人类 前额叶皮层 2394 ZhongPrefrontalData ()
Zilionis等人(2019) 人类 173954 ZilionisLungData ()
Zilionis等人(2019) 鼠标 17549 ZilionisLungData(鼠标)

如果原始数据集没有提供Ensembl注释,我们可以将标识符映射为运用= TRUE.任何没有对应的Ensembl标识符的基因都将从数据集中被丢弃。

- ZeiselBrainData(ensembl=TRUE) head(rownames(sce))
##[1]“ensmusg00000029669”“ensmusg00000046982”“ensmusg00000039735”##[4]“ensmusg00000033453”“ensmusg00000046798”“ensmusg00000034009”

函数也有位置= TRUE参数加载到基因坐标中。

sce <- ZeiselBrainData(ensemble =TRUE, location=TRUE) head(rowRanges(sce))
GRanges对象有6个范围和2个元数据列:# # seqnames范围链| featureType # # < Rle > < IRanges > < Rle > | <人物> # # ENSMUSG00000029669 6 21771395 - 21852515 |内生# # ENSMUSG00000046982 18 84011627 - 84087706 |内生# # ENSMUSG00000039735 3 122538719 - 122619715 |内生# # ENSMUSG00000033453 9 30899155 - 30922452 |内生# # ENSMUSG00000046798 5 5489537 - 5514958 |内生# # ENSMUSG00000034009 3 79641611 - 79737880 |内生# # originalName # # <人物> # # ENSMUSG00000029669 Tspan12 # #ENSMUSG00000039735 Fnbp1l ## ENSMUSG00000033453 Adamts15 ## ENSMUSG00000046798 Cldn12 ## ENSMUSG00000034009 Rxfp1 ## ------- # seqinfo: GRCm38基因组118个序列(1个循环)

3.添加新的数据集

如果您希望将数据集添加到此包中,请与我们联系。唯一的要求是数据集具有公开可用的表达式值(理想情况下是计数)和示例注释。格式越难/自定义越好,因为它包含在这个包中将为R/Bioconductor社区的其他用户提供更多的价值。

如果您已经编写了处理所需数据集的代码SingleCellExperiment-like形式,我们将欢迎一个拉请求在这里.确保你有以下文件可以加快这个过程:

建议潜在的贡献者检查包中的一些现有脚本,以了解编码约定。请记住,我们更有可能接受那些与我们自己写的东西没有区别的贡献!

参考文献

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