CellAnn: a comprehensive, super-fast, and user-friendly single-cell annotation web server.
CellAnn: a comprehensive, super-fast, and user-friendly single-cell annotation web server.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btad521
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发表时间：
2023-09-02
期刊：
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通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
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单细胞测序技术已经成为研究许多生物学问题的常规技术。分析单细胞数据的一个核心步骤是将细胞群分配给特定的细胞类型。提出了一种基于参考文献的单细胞群细胞类型预测方法。然而，可伸缩性和缺乏预处理的参考数据集阻碍了它们的实用性和易用性。在这里，我们介绍了一个基于引用的细胞标注Web服务器，CellAnn，它具有超快的速度和易于使用的特点。CellAnn包含一个全面的参考数据库，包含204个人类和191个小鼠单细胞数据集。这些参考数据集涵盖32个器官。此外，我们还提出了一种簇到簇的比对方法，将单元标签从参考数据集传递到查询数据集，该方法比现有的方法具有更高的准确率和更高的可扩展性。最后，CellAnn是一个在线工具，它集成了单元格批注中的所有过程，包括引用搜索、传输单元格标签、可视化结果和协调单元格批注标签。通过用户友好的界面，用户可以通过与多个参考数据集的交叉验证来识别最佳注记。我们相信，CellAnn可以极大地方便单细胞测序数据的分析。网络服务器可以在www.cellann.io上找到，源代码可以在https://github.com/Pinlyu3/CellAnn_shinyapp.上找到
Single-cell sequencing technology has become a routine in studying many biological problems. A core step of analyzing single-cell data is the assignment of cell clusters to specific cell types. Reference-based methods are proposed for predicting cell types for single-cell clusters. However, the scalability and lack of preprocessed reference datasets prevent them from being practical and easy to use. Here, we introduce a reference-based cell annotation web server, CellAnn, which is super-fast and easy to use. CellAnn contains a comprehensive reference database with 204 human and 191 mouse single-cell datasets. These reference datasets cover 32 organs. Furthermore, we developed a cluster-to-cluster alignment method to transfer cell labels from the reference to the query datasets, which is superior to the existing methods with higher accuracy and higher scalability. Finally, CellAnn is an online tool that integrates all the procedures in cell annotation, including reference searching, transferring cell labels, visualizing results, and harmonizing cell annotation labels. Through the user-friendly interface, users can identify the best annotation by cross-validating with multiple reference datasets. We believe that CellAnn can greatly facilitate single-cell sequencing data analysis. The web server is available at www.cellann.io, and the source code is available at https://github.com/Pinlyu3/CellAnn_shinyapp.
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单细胞RNA测序，用于研究发育，生理和疾病。
DOI：
10.1038/s41581-018-0021-7
发表时间：
2018-08
期刊：
Nature reviews. Nephrology
影响因子：
--
作者：
Potter SS
通讯作者：
Potter SS
DOI：
10.1126/science.abb8598
发表时间：
2020-11-20
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Hoang T;Wang J;Boyd P;Wang F;Santiago C;Jiang L;Yoo S;Lahne M;Todd LJ;Jia M;Saez C;Keuthan C;Palazzo I;Squires N;Campbell WA;Rajaii F;Parayil T;Trinh V;Kim DW;Wang G;Campbell LJ;Ash J;Fischer AJ;Hyde DR;Qian J;Blackshaw S
通讯作者：
Blackshaw S
影响因子：
14.9
作者：
Saliba AE;Westermann AJ;Gorski SA;Vogel J
通讯作者：
Vogel J
影响因子：
9.3
作者：
Tan, Yuqi;Cahan, Patrick
通讯作者：
Cahan, Patrick
影响因子：
12.3
作者：
Abdelaal, Tamim;Michielsen, Lieke;Mahfouz, Ahmed
通讯作者：
Mahfouz, Ahmed