Úgy gondolom, hogy az elemzés két lépést fog magában foglalni:

1) Állítson össze egy sejttípusok referencia listáját egy listával, amelyek mindegyikében kifejeződnek a gének, a irodalom. C. az elegans nak csak ~ 1000 sejtje van, ezért biztos vagyok benne, hogy jól kutatták. Jelölje meg, mely gének éppen expresszálódnak az adott sejttípusban, és melyek egyedileg expresszálódnak, ez utóbbi hasznosabb markerek lesznek.

Erre szolgáló források:

• http://openworm.org/science.html#other
• http://www.wormatlas.org/
• http://www.wormbase.org
• Publmed.
• Laboratóriumának ismeretei.

Ez leginkább kézi munka, de talán talál néhány listát.

Például a vérlemezkék kifejezik a VWF kifejezést. Az aktivált vérlemezkék pedig expressz SELP.

2) Használja az egysejtű RNS-seq csomagok egyikét (pl. Seurat ) a klaszter sejtekhez, és megtalálja az egyes fürtökhöz tartozó "marker" (DE) géneket (szemben az összes többi klaszterrel).

Minden klaszterhez keresse meg a marker géneket a referencia listában, és következtesse a sejtet típus.

Lehetséges, hogy a sejtek típusára a gének funkciói és leírása alapján kell következtetnie. Lásd még: Részletes génleírások lekérése

Ne feledje, hogy sok zavaros dublett lesz az adatkészletben, amely két sejt jellemzőit (génjeit) fejezi ki.

Lehet, hogy újra meg kell tennie a t-SNE-t és a sejtek egy részhalmazára kell fürtöznie, pl. vér / immunsejtek, iteratív, hierarchikus módon.

Van információja arról, hogy melyik sejtek ugyanazon féregből származnak? Miután elkészült egy referencia lista, megpróbálhatja azonosítani egyetlen féreg celláit.

Ez egy régi bejegyzés, de a közelmúltban közzétettünk egy CIPR (fürtidentitás-előrejelző) nevű webalapú eszközt, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy feltöltsék adataikat egy egyedi referenciafájllal együtt az ismeretlen fürtök jegyzeteléséhez. . Valószínűleg beszerezhet releváns referencia-adatkészleteket a GEO oldalról.

A kéziratot a BMC Bioinformatics oldalon olvashatja el, ha további információt szeretne az algoritmus működéséről.