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【細胞集団の視覚化】
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≫細胞型をリアルタイムで予測
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データ内の細胞集団にマーカーで丸を付けるたびに、細胞タイプの予測結果を確認できます。予測のナレッジペースはカスタマイズできます。 |
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≫セルサーチ
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BioTuring パブリック データベースで、選択した細胞に類似した転写プロファイルを持つ細胞集団を見つけることができます。細胞の種類や特徴的な遺伝子、選択したグループの濃縮プロセスの情報が得られ、細胞集団へのアノテーション付与に役立ちます。 |
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≫マーカー遺伝子とエンリッチメントプロセスを見つける
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残りの細胞集団と比較して、選択したグループで異なって発現される遺伝子とプロセスを確認することに役立ちます。
この情報は、クラスターが属するセルタイプを定義するために不可欠です。 |
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≫サブタイプを探す
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セルのグループを取り出し、それらを新しいデータのセットとして扱う高度な機能です。元のセルよりもセルが少ないデータのサブセットに焦点を合わせると、より多くの主成分と、このセルのグループにのみ重要なコンポーネントを特定することができます。 |
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【データの比較】
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≫異なって発現する遺伝子を見つける
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特定の2つのクラスターとそれらに関連付けられているプロセスの間で差異を引き起こす遺伝子を見つけることができます。
ボルケーノプロット、ボックスプロット、バイオリンプロット、遺伝子オントロジーを備えたインタラクティブなダッシュボードで比較できます。 |
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【Trajectory analysis (pseudotime)】
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遺伝子発現状態が類似する細胞を関連付け、分化状態に移行のパターンを視覚化 |
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指定したクラスター間における軌道グラフの作成と簡略化 |
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軌道グラフの枝（ストローク）の数などのカスタマイズ |
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擬似時間で細胞を並べ替え、ブランチに沿って差動発現遺伝子を見つける |
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【マルチオミックス】
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≫機能バーコーティング/CITE-Seqデータ分析
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発現レベルのクエリ、タンパク質情報によるデータのクラスタリングから機能プロットまで、様々な分析および視覚化オプションを使用して細胞表面タンパク質を研究します。
・タンパク質情報に基づくt-SNE
・すべての細胞にわたるタンパク質発現のクエリ
・Feature plot |
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≫クロノタイプデータと発現データのペアリング
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TCRのシークエンスは、T細胞応答レパートリーの複雑さと多様化を分析するための強力な手段です。TCRを遺伝子発現と関連付けることにより、BBrowserは対象の集団の偏りのない分類と、各細胞の転写ランドスケープとそのTCRとの関連付けを行うことができます。
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クロノタイプの豊富さを探索する。 |
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抗原情報を見る。 |
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2つのクロノタイプ間で差次的に発現する遺伝子を見つける。 |
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【空間トランスクリプトミクス】
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10X VisiumSpatial Transcriptomics データを読み込み、データを簡単に視覚化および分析することができます。
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tSNE/UMAPを使用して派生レイヤー/ガラススライドスポットの分類を再視覚化する。 |
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1つまたは複数の遺伝子の遺伝子発現を空間座標にオーバーレイする。 |
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異なるレイヤー間で遺伝子発現を比較する。 |
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レイヤーがエンリッチな遺伝子発現シグネチャと生物学的プロセス/パスウェイを見つける。 |
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任意の2つのレイヤーまたはロケーションの間で発現が変動する遺伝子を見つける。 |
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【ここがPOINT！】
主要な機能
Trajectory analysis (pseudotime)
解析データの定量化から比較まで
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