Paquete R para célula única (i) (iCellR)

iCellR es un paquete interactivo de R diseñado para facilitar el análisis y la visualización de datos de secuenciación unicelular de alto rendimiento. Soporta una variedad de tecnologías unicelulares, incluyendo scRNA-Seq, scVDJ-Seq, scATAC-Seq, CITE-Seq y Transcriptómica Espacial (ST).

Mantenedor: Alireza Khodadadi-Jamayran

Noticias (abril 2021)

Use la última versión de iCellR (v1.6.4) para análisis de scATAC-seq y Transcriptómica Espacial (ST). Aproveche la función i.score para puntuar células basándose en firmas génicas usando métodos como Tirosh, Media, Suma, GSVA, ssgsea, Zscore y Plage.

Noticias (julio 2020)

Explore la versión 1.5.5 de iCellR, ahora con herramientas para análisis del ciclo celular (fases G0, G1S, G2M, M, G1M y S). Vea un ejemplo de fase, nueva funcionalidad de Pseudotiempo Abstracto KNetL (mapa PAK) añadida – visualice la progresión del pseudotiempo (mapa PAK). Realice análisis de correlación gen-gen usando herramientas de visualización actualizadas. correlaciones.

Noticias (mayo 2020)

Explore el mapa KNetL, un método avanzado, ajustable y dinámico de reducción dimensional mapa KNetL

KNetL (pronunciado “nettle”) ofrece capacidades mejoradas de zoom KNetL para mostrar muchos más detalles en comparación con tSNE y UMAP.

Noticias (abril 2020)

Introducción de métodos de imputación y corrección de cobertura (CC) para mejorar el análisis de correlación gen-gen. (CC). Realice alineación de lotes usando CPCA y herramientas CCCA de iCellR (CCCA y CPCA) métodos. Bases de datos ampliadas para predicción de tipos celulares que ahora incluyen ImmGen y MCA.

Noticias (sep. 2018)

scSeqR ha sido renombrado a iCellR, y scSeqR ha sido descontinuado. Por favor utilice iCellR en adelante, ya que scSeqR ya no tiene soporte. UMAP se añade a iCellR. Se ha incorporado selección interactiva de células, permitiendo a los usuarios seleccionar células directamente dentro de gráficos HTML usando Plotly.

Tutoriales y manual

Enlace al manual Manual y al Comprehensive R Archive Network (CRAN).
Para empezar y tutoriales visite nuestra página Wiki.
Enlace a un tutorial en video para análisis CITE-Seq y scRNA-Seq: Video
Todo lo que necesita saber sobre el mapa KNetL: Video
Si usa FlowJo o SeqGeq, ofrecen plugins para iCellR y otras herramientas de análisis unicelular. Puede encontrar la lista completa de plugins aquí: https://www.flowjo.com/exchange/#/ . Específicamente, el plugin iCellR está aquí: https://www.flowjo.com/exchange/#/plugin/profile?id=34. Además, hay un tutorial de Expresión Diferencial (DE) para SeqGeq disponible para guiarlo en el proceso: Tutorial DE SeqGeq

Para citar iCellR use este PMID: 34353854

iCellR publications: PMID: 35660135 (scRNA-seq/KNetL) PMID: 35180378 (CITE-seq/KNetL), PMID: 34911733 (i.score and cell ranking), PMID: 3496305501427-6?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867421014276%3Fshowall%3Dtrue) (scRNA-seq), PMID 31744829 (scRNA-seq), PMID: 31934613 (bulk RNA-seq from TCGA), PMID: 32550269 (scVDJ-seq), PMID: 34135081, PMID: 33593073, PMID: 34634466, PMID: 35302059, PMID: 34353854