單細胞分析聚類得到各個分類群後，通常我們需要依賴Marker gene來定義每一個類群；

在使用Monocle進行發育軌跡分析或細胞聚類時，如果有Marker gene也可以更好的進行結果分析。

那麼如何獲取這些對應的Marker gene呢？

上次單細胞培訓時（5月份下一期培訓也開始了），一位老師給推薦了CellMarker資料庫，是哈爾濱醫科大學 Yun Xiao老師等在2019年1月份發表於核酸研究 (Nucleic Acids Research)資料庫專刊的工作，訪問地址： biocc.hrbmu.edu.cn/Cell。

該團隊通過梳理100,000+發表的文獻，梳理出人的158個組織 (亞組織)的467個細胞類型的13,605個Marker基因，和鼠的81個組織 (亞組織)的389個細胞類型的9, 148個Marker基因。

Marker gene可以很方便的通過左側層級樹瀏覽查看, 支持該基因為Marker的文獻越多，詞雲圖中的字體就越大。來源於單細胞測序，實驗驗證, 綜述文章和公司數據的支持分別列出。點擊More details可以查看更詳細的名字、資料庫外鏈、來源的文獻或其他支持信息等。

同時支持直接搜索組織、細胞系類型或癌症相關的Marker，或搜索一個基因是否為特定的Marker基因。搜索結果以散點圖形式展示，點的大小表示橫縱軸聯合標記的細胞類型的Marker基因的多少。點越小，搜索的基因作為Marker的屬性越特異。

所有數據都可以全部下載。更希望大家能提交新的數據到資料庫以維持其數據的更新和構建更好的數據資源。

如果您也想做類似的資料庫，歡迎與我們聯繫，已成功在NAR發表兩篇資料庫文章。

Ref:

  • CellMarker: a manually curated resource of cell markers in human and mouse. Nucleic Acids Research. 2018.

單細胞系列分析教程

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