PscOA: a plant scRNA-seq marker gene database for enhanced cellular transcriptome understanding

转录组 拟南芥 生物 注释 计算生物学 基因 基因注释 标记基因 拟南芥 基因表达 分子标记 遗传学 RNA序列 基因表达谱 基因组 基因组学 电池类型 表达序列标记 遗传标记 植物细胞 基因表达调控 在线数据库 DNA微阵列 数据库 蛋白质组学 细胞 基因预测
作者
Xu He,Bin Li,Xiao‐Hua Zhang,Haozhen Li,Kangkang Song,Modsarajah Rajendran,Hengchun Cao,Long Yang
出处
期刊:Plant and Cell Physiology [Oxford University Press]
卷期号:67 (2): 213-223 被引量:3
标识
DOI:10.1093/pcp/pcaf151
摘要

Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) enables high-resolution transcriptome analysis, enabling the study of cellular heterogeneity beyond bulk transcriptomics. However, plant science lags behind animal science in this field largely due to limited marker genes. In this study, we developed Plant single-cell Original Analyses (PscOA) (http://sdau.biodb.com.cn/pscoa/), a plant scRNA-seq marker gene database with 39 347 marker genes. PscOA integrates Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) for homology-based marker gene mining, and A Cell Type Annotation Tool for Single-Cell RNA-seq Data (SCSA) for cell type annotation, complemented by visualization tools. Case studies in Arabidopsis thaliana and Populus alba L. demonstrate the potential of cell type annotation in PscOA. Leveraging A. thaliana marker genes from PscOA, we predict 258 potential markers in Nicotiana tabacum, showcasing its marker gene discovery potential for specific species. Differential expression analysis under stress reveals common and diverse strategies at the single-cell level, offering insights into plant cell type diversity and function. Altogether, PscOA serves as a valuable repository for original scRNA-seq analysis in plant science, deepening our understanding of the plant cellular transcriptome.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
kayla7891发布了新的文献求助30
1秒前
火星上的静白完成签到,获得积分10
1秒前
跳跃翅膀发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
哈哈镜阿姐完成签到,获得积分10
3秒前
大卫完成签到,获得积分10
3秒前
你说吧完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
HaHaHa完成签到,获得积分10
4秒前
许怡静发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
大柱子发布了新的文献求助10
6秒前
西瓜完成签到 ,获得积分10
6秒前
宫傲蕾完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
wkw发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
可达龙完成签到 ,获得积分10
10秒前
Academicnovice完成签到,获得积分10
10秒前
hangOn发布了新的文献求助10
10秒前
嗯嗯完成签到,获得积分20
10秒前
小于完成签到,获得积分20
10秒前
科研通AI6.2的应助被开心德地采纳,获得10
11秒前
科研通AI6.4的应助被开心德地采纳,获得10
11秒前
科研通AI6.2的应助被开心德地采纳,获得10
11秒前
Stella发布了新的文献求助10
11秒前
今后的应助被开心德地采纳,获得10
11秒前
科研通AI6.2的应助被开心德地采纳,获得10
11秒前
科研通AI6.4的应助被开心德地采纳,获得10
11秒前
小蘑菇的应助被开心德地采纳,获得10
13秒前
Lucas的应助被开心德地采纳,获得10
13秒前
异丙肾上腺素完成签到 ,获得积分10
13秒前
研友_VZG7GZ的应助被开心德地采纳,获得10
13秒前
赘婿的应助被开心德地采纳,获得10
13秒前
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Cellulose and Cellulose Derivatives: Synthesis, Modification and Applications 600
Experimentelle und numerische Modellierung des dynamischen Trag- und Verformungsverhaltens von hochflexiblen Schutzsystemen gegen Steinschlag 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8148026
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9545919
关于积分的说明 21672108
捐赠科研通 7735056
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3423743
关于科研通互助平台的介绍 2548733
邀请新用户注册赠送积分活动 2466697