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武汉爱基百客生物科技有限公司(简称爱基百客),位于武汉高农生物园,办公面积逾3000平方米,是一家专业提供单细胞与空间组学测序分析、表观组学科研服务和高通量测序分析的新型生物科技服务企业。

公司旨在为客户提供最专业的科研服务,运营至今合作的科研客户近千家,涵盖国内知名科研院所、高校以及相关生物企业,运营至今销售额超1亿元,科研成果曾多次在Science、Cancer Cell、Plant Cell、Nature Communications、J HEMATOL ONCOL等国际高水平学术期刊发表,受到了客户广泛好评,是国内成长最迅速的高通量测序科研服务企业之一。

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小白如何挑选单细胞标记的marker基因?

单细胞研究正以前所未有的速度不断拓展和深化,从基础生物学到疾病诊断、药物研发等多个领域。通过单细胞测序技术,我们能够获取单个细胞的基因表达谱、表观遗传修饰等多维信息,还可以构建细胞图谱,揭示细胞类型的多样性和功能特异性。在这一过程中,挑选合适的marker基因是深入探究细胞异质性的关键一步。

对于初涉单细胞研究的小白来说,挑选marker基因虽然具有一定的挑战,但只要掌握了正确的方法和资源,就能逐步建立起自己的研究体系。一方面,丰富的数据库如CellMarker为我们提供了便捷的参考,海量文献也蕴含着宝贵经验;另一方面,各类先进的分析工具如Seurat可助力筛选。成功挑选marker基因,不仅能精准识别细胞类型,还将为揭示细胞功能、疾病机制等打开大门,引领我们走向单细胞研究的广阔前景。接下来介绍几个单细胞研究中最常用的数据库,供大家参考使用,助力大家的单细胞研究之旅更加顺畅。


医学方向
 ◆ 01
 CellMarker 2.0 


2018年,哈尔滨医科大学李霞团队建设完成CellMarker数据库。2022年,CellMarker 2.0数据库升级版在期刊Nucleic Acids Research发布,新增一系列单细胞测序数据分析相关的功能。与旧版本相比,CellMarker 2.0除丰富了marker基因的数目和细胞种类外,最主要的是增加了scRNA参考文献的marker基因表格。当前版本收录了人类和小鼠共656个组织、2578种细胞类型和26915个细胞标记,还开发了6个在线小工具,功能包括细胞注释、细胞聚类、细胞分化和细胞通讯等。同时也新增来自10x Chromium、Smart-seq2、Drop-seq等48种技术来源的标记信息。CellMarker 2.0的最大特点是可以通过物种-组织-细胞来检索marker基因,同时也可以输入marker基因来获得细胞注释,即实现marker基因和细胞的双向检索。

  • 数据库链接:http://117.50.127.228/CellMarker/

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 ◆ 02
 人类细胞图谱(HCA)计划 


HCA(Human Cell Atlas)致力于构建人类细胞的全面图谱,整合了来自全球多个研究机构的单细胞测序数据。该数据库不仅提供了详细的细胞类型特异性基因表达信息,还结合了细胞的空间位置等多维度数据。这使得研究者能够在更宏观的层面理解细胞在组织中的分布和相互作用关系,进而更精准地挑选marker基因。例如,在研究肝脏组织时,借助HCA可以了解不同区域肝细胞以及肝内其他细胞类型(如胆管细胞、星状细胞等)的基因表达特征,为肝脏疾病的研究和治疗提供全新的视角和依据。

  • 数据库链接:https://www.humancellatlas.org/

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  03
  MCA  


MCA(Mouse Cell Atlas)数据库是由浙江大学医学院郭国骥团队于2018年建立的,收录了小鼠近50种组织、40,0000个细胞的基因表达数据。它系统地收集和整理了小鼠各种组织和器官中的单细胞数据,为研究小鼠生理过程和疾病模型提供了丰富的细胞类型和基因表达信息。在研究小鼠发育生物学过程中,MCA能够帮助研究者追踪不同发育阶段细胞类型的变化,确定每个阶段的关键marker基因,从而揭示发育的分子机制。同时,MCA与其他数据库的协同使用,还能实现跨物种的细胞类型比较和分析,进一步拓展我们对生物学过程的理解。

  • 数据库链接:https://bis.zju.edu.cn/MCA/index.html


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  04
  CancerSEA  


CancerSEA是哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院开发的单细胞数据库,它具有独特的价值。作为首个专门用于全面解码癌细胞单细胞水平不同功能状态的数据库,其涵盖了来自27种癌症类型的93475个癌症单细胞的数据,并手动整理了14种癌症相关功能状态,如干细胞特性、侵袭、转移等。该数据库具备多种实用功能,在基因搜索方面,能查询单个基因或基因列表与不同癌症中14种功能状态的相关性,提供包括基因基本信息、在不同癌症中跨功能状态的相关性等多方面结果;状态搜索可依据选择的癌症类型和功能状态,查询与之相关的基因或lncRNA;浏览功能则允许查看所有癌细胞的功能状态图集并选择数据集。CancerSEA为癌症研究在单细胞层面提供了丰富的数据资源和有力的分析工具。

  • 数据库链接:http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/

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 ◆ 05
  ColorCells


单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术揭示了不同细胞群之间基因表达水平的显著差异。然而,大多数研究都集中于mRNAs的分析,而忽略了长非编码RNAs(lncRNAs),这些RNAs已被证明更为丰富且具有显著的细胞特异性。ColorCells单细胞数据库使用指南用于比较分析单细胞RNA-Seq数据中长非编码RNA(lncRNAs)和mRNAs的表达、分类和功能。它整合了来自人、小鼠、斑马鱼等6个物种的167,913个公开scRNA-Seq实验数据。该数据库具备多种功能,如运用PCA和t-SNE算法进行细胞簇的2D和3D空间显示,开发TissueMap工具展示人类和小鼠的组织及细胞类型,利用超几何分布统计测试方法分配细胞类型标签,基于SNN和Pearson相关分析估计细胞间相似性,构建蛋白质-lncRNA共表达网络预测lncRNA功能等。用户可通过其提供的一系列工具和友好可视化界面,从lncRNAs和mRNAs图谱搜索相似样本,按多种方式进行数据查询和浏览,且数据经综合注释揭示了细胞特异性lncRNA及其特性,包括其在细胞簇间的表达变异、分类能力以及与mRNA的共表达关系等,为单细胞RNA-Seq数据研究提供了重要资源。

  • 数据库链接:http://rna.sysu.edu.cn/colorcells/

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农学方向
  01
 PCMDB 


PCMDB(Plant Cell Marker Data Base)是一个专门针对植物细胞的细胞标记数据库,它为植物研究领域提供了重要的资源支持。该数据库通过人工收集了13万+已发表文章(包括实验、bulk和单转数据),最终在6种植物(拟南芥、水稻、玉米、大豆、番茄和烟草)的22个组织中收集了263种细胞类型的81117个marker基因。这个数据库也包含了多种工具可对组织和细胞表达模式进行可视化。考虑到计算资源的消耗,PCMDB还支持两种预测类型的工具:SCSA和SingleR。对于PCMDB目前数据库中不支持的物种,也可支持同源比对搜索潜在的标记基因,可以说是非常方便了。

  • 数据库链接:https://www.tobaccodb.org/pcmdb/homePage

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 ◆ 02
 PlantPhoneDB 


PlantPhoneDB是由厦门大学环境与生态学院构建的一个植物的配体-受体相互作用数据库。该数据库收录了拟南芥、水稻、番茄、玉米和杨树五个物种的配体-受体互作对。除此之外,还收集了这5个物种15个组织的29份单细胞数据的信息,包括处理条件、细胞个数以及测序平台等。不仅如此,PlantPhoneDB还提供可视化功能,将复杂的细胞通讯网络以直观易懂的图形展示出来,帮助研究者更好地理解植物细胞通讯的全景,洞察细胞间如何协同运作以维持植物的正常生理机能,在推动植物细胞生物学、发育生物学以及植物逆境生理等多方面研究向前发展上扮演着不可或缺的角色。

  • 数据库链接:https://jasonxu.shinyapps.io/PlantPhoneDB/

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  03
 scPlantDB 


scPlantDB是由南京大学生命科学学院陈迪俊课题组开发,整合植物细胞图谱和标记的综合数据库。其数据覆盖面广泛,整合了来自17个植物物种的67个高质量数据集,涵盖约250万个细胞、259种细胞类型以及近23万个标记基因,无论是常见的粮食作物,还是观赏花卉等植物,都能在这里找到对应的单细胞信息。为了方便用户交互和分析,作者开发了两个交互工具:第一个工具允许用户根据自定义的基因列表预测细胞类型,从而实现定制化的分析和探索。第二个工具使用户能够比较不同细胞类型的细胞标记,提供对标记表达模式和潜在细胞关系的见解。

  • 数据库链接:https://biobigdata.nju.edu.cn/scplantdb/home

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  04
 Plant Single Cell Hub 


Plant Single Cell Hub(PsctH)是由华中农业大学植物科学技术学院金双侠课题组研发的植物单细胞分析一站式网站。其主要收录了拟南芥、玉米、水稻、花生、番茄5个物种,9个组织,51个细胞类型,98个marker基因。该网站具有以下特点和功能:

首先,收录了从2019年到2024年的植物单细胞文章,可通过筛选物种、年份、关键词等查看相关文献,为研究提供思路。

其次,提供基于原生质体的解离方法,帮助了解植物样本解离步骤。再者,提供对用户友好的脚本生成方法,用户可通过拖动滑块自定义设置细胞过滤阈值、归一化方法、降维算法、marker基因阈值等多个参数来生成R代码,还给出基于conda的分析环境构建方法。

另外,提供的marker基因数据库中,所有marker基因都经过RNA原位杂交或GFP报告基因表达验证,准确性高,可通过关键词,如基因ID、物种、组织和细胞类型等进行搜索,相关信息还可在“下载” 页面以制表符分隔的文件形式下载。

  • 数据库链接:http://jinlab.hzau.edu.cn/PsctH/

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 ◆ 05
 PlantscRNAdb 


PlantscRNAdb是一个在植物单细胞研究领域极具价值的数据库,由浙江大学樊龙江课题组精心建立。它汇聚了来自15种植物的丰富数据资源,涵盖38个组织、451种细胞类型以及多达114,770个marker基因。该数据库具备众多实用功能,在浏览与搜索方面,用户能够通过多种方式快速定位所需信息;其多个数据集比较分析功能有助于深入挖掘不同数据集间的差异与联系;BLAST工具可用于序列比对,探寻基因间的同源关系;集成的JBrowse工具方便用户对基因数据进行可视化浏览;还提供了4个物种的空间转录组数据,为研究细胞在组织中的空间分布与功能关系提供了重要依据。特别值得一提的是,它支持双向搜索功能,用户既可以从细胞类型出发查询对应的marker基因,也能够输入marker基因来查找相关的细胞类型,极大地提升了研究效率,为植物单细胞研究人员提供了一个全面、高效且便捷的数据资源平台,有力地推动了植物单细胞研究的发展进程。

  • 数据库链接:http://ibi.zju.edu.cn/plantscrnadb/index.php

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综述所述,在单细胞研究领域,无论是医学方向还是农学方向,各类数据库都发挥着不可或缺的作用。这些数据库各自具有独特优势,共同为单细胞研究提供了全面、丰富的数据资源和强大的分析工具,推动着单细胞研究在医学和农学等领域不断深入发展,帮助科研人员更高效地探究细胞的奥秘,为相关疾病的治疗、药物研发以及植物品种改良等方面奠定坚实基础。

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