每次分析自己的單細(xì)胞數(shù)據(jù)后，都讓我產(chǎn)生無限的遐想與yy，總感覺不對(duì)勁也說不上是哪里，于是總想找別人發(fā)表的單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析一下，第一步是檢索，
檢索
檢索
。。。。
睡著了……

那么，就總結(jié)一下收錄有單細(xì)胞發(fā)表數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫吧，可以幫助大家減少看文獻(xiàn)的負(fù)擔(dān)哈！（如何快準(zhǔn)狠地找到相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻(xiàn)？）

單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫匯總

1.?PanglaoDB

以上是該單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫的界面，左邊有不同的檢索方式，右面是對(duì)該數(shù)據(jù)庫的大致介紹。該數(shù)據(jù)庫的物種雖然只有人和小鼠，Tissue的種類和數(shù)目卻有很多；我常用的是下載tissue數(shù)據(jù)，比如我現(xiàn)在要下載10X小鼠肺臟的rawdata文件，操作如下：

首先點(diǎn)擊sample：

分別對(duì)species，protocol進(jìn)行選擇，然后找到Lung，點(diǎn)擊SRA序列號(hào)即可進(jìn)入rawdata下載目錄：

2.?Single Cell Portal - Broad Institute

該網(wǎng)站最初是作為BRAIN（推進(jìn)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)方面的腦研究）計(jì)劃的一部分而開發(fā)的，可以從https://github.com/broadinstitute/single_cell_portal/wiki獲得網(wǎng)站布局概覽，可以下載數(shù)據(jù)，也可以登錄上傳自己的數(shù)據(jù)共享。

可以直接在Search Studies中檢索**“l(fā)ung”**:

登錄即可下載rawdata。

3.?Single Cell Expression Atlas - EMBL-EBI

該數(shù)據(jù)庫由歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室（EMBL）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，是世界上最大的基因組學(xué)科學(xué)和技術(shù)專業(yè)知識(shí)集合之一。

如果要搜索mouse的lung data,點(diǎn)擊Browse experiments***，將Kingdom調(diào)成Animals***,在Search all columns中輸入“l(fā)ung”**,可以看到有關(guān)lung的experiments。

點(diǎn)擊任意一個(gè)experiment,即可進(jìn)行下載：

4.?Mouse Cell Atlas

這個(gè)數(shù)據(jù)庫應(yīng)該是我們比較熟悉的，是浙江大學(xué)郭國驥團(tuán)隊(duì)的小鼠單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫，但個(gè)人感覺不如從他的文章**Mapping the Mouse Cell Atlas by Microwell-Seq.**直接下載數(shù)據(jù)。

data下載鏈接：https://figshare.com/articles/MCA_DGE_DATA/5435866 ：

5.?CancerSEA

我們發(fā)現(xiàn)里面的Functional states有好多，如果我們需要下載數(shù)據(jù)，可以點(diǎn)擊上面的Download，然后用Lung進(jìn)行檢索，這樣可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的下載：

6.?Mouse Cell Atlas

SCPortalen收錄的信息包括了單細(xì)胞的圖片、數(shù)據(jù)和序列，在這個(gè)數(shù)據(jù)庫中可以通過細(xì)胞和數(shù)據(jù)集（dataset）進(jìn)行搜索下載

點(diǎn)擊Datasets—→transcriptome data,數(shù)據(jù)下載

7.?scRNASeqDB

scRNASeqDB數(shù)據(jù)庫是由休斯頓德克薩斯大學(xué)健康科學(xué)中心的研究人員設(shè)計(jì)，幾乎包括所有目前可用的人類單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集（n = 38），涵蓋有人類細(xì)胞系或細(xì)胞類型共計(jì)200種和13,440個(gè)樣本。

對(duì)Lung進(jìn)行檢索，下載數(shù)據(jù)：

因?yàn)橥ㄟ^外部數(shù)據(jù)進(jìn)行的數(shù)據(jù)重復(fù)能夠更好地驗(yàn)證自己的觀點(diǎn)，因此應(yīng)用外部數(shù)據(jù)進(jìn)行自身數(shù)據(jù)的驗(yàn)證可能是今后單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要趨勢(shì)。

一起試一試吧，哈哈哈哈！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的七龙珠 |召唤一份单细胞数据库汇总的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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