單細胞定序分析介紹 (四): 單細胞研究資料庫

先前小編跟大家介紹了一些單細胞文章，有些人可能會有疑問：那麼現今單細胞研究的發展趨勢為何呢？除了 NCBI pubmed 搜索單細胞研究文章外，還有哪裡可以搜尋相關文獻呢？有什麼資料庫可以參考？我明白10x Genomics有自己的文獻資料庫（選單 > Resources > Publications），但如果想看其他單細胞技術的研究呢？

今天小編要跟大家介紹一個發表在 bioRxiv preprint 文章[1]，內容除了提及過去已整理的特定類型“Atlas” 之外，這篇研究主要是介紹 “Single Cell Studies Database” 資料庫，專門蒐集單細胞轉錄體學研究的文章及數據，研究團隊除了大量閱讀文章外，還手動將每一篇研究內容做索引分類（真是嘔心瀝血）。透過這些整理，除了對大部分的文章做了簡易註釋以供讀者方便搜尋，作者也觀察到一些近年研究的趨勢：
 

過去研究觀察：

• 單細胞轉錄體研究早在 2004 年就開始，到現在每個月的研究發表都持續穩定增長，2019 年 5 到 7 月平均一個月超過 30 篇文章被發表。

• 2019 年單細胞研究，細胞數（中位數）約有 14,000 顆。

• 單細胞轉錄體技術應用在很多組織上，腦部是近來較受歡迎的部位，2019 年 550 篇的研究中占了65 篇。

• Nature 和 Cell 期刊刊登許多單細胞研究的文章，許多作者會預先發表在 bioRxiv preprint 上。

• 幾乎很多文章都會基於基因表現對細胞分群（87%研究論文有做clustering），藉此討論分子層面的“cell types”。

• 從 2015 年開始，t-SNE 降維方法頻繁被拿來使用；後期稍微下降，這可能是因為 UMAP 降維方法被採用所致；而偽時間分析的討論稍微少一點，但還是受到許多關注。

• 小型的研究大概是 100 顆細胞被定義為一個 cell type (or cluster)，大型研究大概是 1,000 顆細胞被定義為一個 cell type (or cluster)，從圖中可以看到細胞類別與總體細胞數是呈正比的關係。

這篇文章相關連結：
Single cell studies database 首頁網址
整理好的清單(持續更新中)
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文章提及的其他資料庫：

The Human Cell Atlas Data Portal [2]：人類的單細胞資料庫
 

JingleBells [3]：針對免疫細胞的單細胞資料庫
 

Conquer [4]：名稱為“consistent quantification of external rna-seq data”的縮寫，這篇文章的作者把公開資料做一致性的統整，用以比較不同差異基因分析工具(套件)
 

PanglaoDB [5]：包含人、鼠的資料庫，資料來自SRA (Sequence Read Archive)
 

Single Cell Expression Atlas (EMBL-EBI)
 

Single Cell Portal (The Broad Institute)
 

scRNASeqDB [6]：包含36個人類的的單細胞表現資料，資料來自GEO (Gene Expression Omnibus)
 

希望小編介紹這篇文章能幫助到各位在單細胞分析的研究，並且更全面地了解整體單細胞研究的潛能。未來有其他有趣的文章再分享給大家。

參考文獻
[1] Svensson, V., E. da Veiga Beltrame, and L. Pachter, A curated database reveals trends in single-cell transcriptomics. 2019: p. 742304.
[2] Regev, A., et al., The Human Cell Atlas. 2017: p. 121202.
[3] Ner-Gaon, H., et al., JingleBells: A Repository of Immune-Related Single-Cell RNA-Sequencing Datasets. J Immunol, 2017. 198(9): p. 3375-3379.
[4] Soneson, C. and M.D. Robinson, Bias, robustness and scalability in single-cell differential expression analysis. Nature Methods, 2018. 15(4): p. 255-261.
[5] Franzén, O., L.-M. Gan, and J.L.M. Björkegren, PanglaoDB: a web server for exploration of mouse and human single-cell RNA sequencing data. Database, 2019. 2019.
[6] Cao, Y., et al., scRNASeqDB: a database for gene expression profiling in human single cell by RNA-seq. 2017: p. 104810.