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单细胞数据库汇总 01 scRNASeqDB 是第一个人类单细胞转录组数据库。包含了目前几乎所有可用的人类单细胞转录组数据集（n=38），覆盖200个人类细胞系或细胞类型和13440个样本。用户可根据基因或细胞类型搜索基因表达的信息，同时scRNASeqDB还提供可查询和可视化工具，包括基因、细胞类型或群体间差异表达基因的注释信息，另外用户还可以通过Dataset View功能浏览数据库的数据信息。 网址：https://bioinfo./scrnaseqdb/  02 CancerSEA 提供了一个破译癌症单细胞功能状态的数据库，并在单细胞水平上将这些功能状态与蛋白编码基因(PCGs)和lncRNA联系起来，以促进对癌细胞功能差异的机制性理解。包含25种癌症的41900个肿瘤细胞，14种癌症相关功能状态，允许用户查询基因(包括PCGs和lncrna)与14种功能状态之间的关系。 网站：http://biocc./CancerSEA/  03 Cell Blast 为有效利用现有数据进行细胞注释和跨数据集研究提供了新的工具和资源，是一个自带高质量参考数据库的scRNA-seq数据检索/注释工具，能做细胞类型鉴定、发现新细胞类型、注释连续细胞状态。 网址：https://cblast./  04 CellMarkrer 该数据库通过手动收集超过100,000篇发表的论文，涵盖细胞标志物信息，组织类型，细胞类型，癌症信息和来源等4,124个条目。 共包含158种人类组织/亚组织（涵盖467种细胞类型，13605个细胞标志物）及81种小鼠组织/亚组织（涵盖389种细胞类型，9148个细胞标志物），旨在为人类和小鼠组织中的各种细胞类型提供全面而准确的细胞标志物资源。 网址： http://bio-bigdata./CellMarker/  05 ColorCells 是一个用于比较分析单细胞RNA-Seq数据中lncRNAs表达、分类和功能的数据库。从6个物种的167913个公开的scRNA-Seq数据集进行分析，发现了一批细胞特异性lncRNAs。研究单细胞lncRNA的话可以关注！ 网址：https://rna./colorcells/  06 CancerSEA 提供了一个破译癌症单细胞功能状态的数据库，并在单细胞水平上将这些功能状态与蛋白编码基因(PCGs)和lncRNA联系起来，以促进对癌细胞功能差异的机制性理解。包含25种癌症的41900个肿瘤细胞，14种癌症相关功能状态，允许用户查询基因(包括PCGs和lncrna)与14种功能状态之间的关系。 网站：http://biocc./CancerSEA/  07 CeDR Atlas（细胞药物应答数据库）基于文献中人类、小鼠和不同细胞系的特异性药物反应信息，综合分析了细胞类型特异性药物反应分析，涵盖疾病状态下的细胞类型和正常细胞类型，为细胞药物反应谱提供直接参考。收录超过582个人类、小鼠和细胞系的单细胞数据结果，包括约140个表型和1250个组织/细胞类型的约188,157个人类相关、42660个小鼠相关和10299个细胞系相关的细胞药物反应信息。 网址：https://ngdc./cedr  08 HCA 人类细胞图谱（Human Cell Atlas）计划，是目前规模比较大、覆盖比较全面的单细胞数据库，致力于建立一个健康人体所包含的所有细胞的参考图谱。主要聚焦于人正常组织，获取人体各个组织器官的单细胞层面数据均可使用这个网站进行下载。可以搜索project的详细信息、并下载Metadata和Matrices数据自行分析。 网址：https://data./  09 HCL(Human Cell Landscape) 是2020年3月25日，由浙江大学基础医学院与浙江大学附属医院合作完成的人类细胞图谱相关研究成果于《Nature》在线发表。 数据库包含来源于702,968个单细胞转录组数据鉴定的人体102种细胞大类和843种细胞亚类的可视化数据资源，同时scHCL单细胞比对系统可用于人体细胞类型的鉴定。 网址：https://db./HCL/  10 CDCP（Cell-omics Data Coordinate Platform）是国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）上线的一个数据库，非常适合0代码基础小白入门单细胞数据分析。 集成了CNGBdb平台的单细胞数据资源（包括7015个样本和1775570个细胞），为用户提供单细胞数据分析、可视化、下载和递交功能。 网址：https://db./cdcp/  11 SCP(Single Cell Portal) 以查询实验设计和基因在不同cell type中的表达情况。目前收录419个研究、超过1934万细胞的单细胞数据库，而且持续更新，数据维护的很好，还可以进行简单的在线分析。 网址： https://singlecell./single_cell  12 SCPortalen 涵盖了人类和小鼠单细胞转录组学全面的元数据和转录组数据以及细胞图像信息。通过SCPortalen的web界面，用户可以轻松地搜索、浏览和下载感兴趣的单细胞数据集。 网址： http://single-cell./SCPortalen_Database/Home/ 13 signatureDB 细胞数据库，成果在2018年发表在新英格兰杂志上，数据以表格的形式进行展示，仅供自行下载研究。 网址：https://lymphochip./signaturedb/ 14 SpatialDB 是第一个单细胞空间转录组数据库及数据在线可视化平台，为研究组织的空间细胞结构提供了一个资源库，并可能为理解疾病中的细胞微环境带来新的见解。 收录来自5个物种（人类、小鼠、果蝇、秀丽隐杆线虫和斑马鱼）的24个空间转录组数据集，由8种空间转录组技术（ST、Slide-seq、LCM-seq、seqFISH、MERFISH、Liver single cell zonation、Geo-seq和Tomo-seq）产生的数据，建立了空间转录组数据分析处理流程，实现了空间转录组数据的在线可视化，同时提供了空间差异表达基因及其功能富集分析的注释。 网址：https://www./SpatialDB/ 15 KIT（Kidney Interactive Transcriptomics） 是对一些肾脏单细胞文章进行了整理，收录了各种肾脏组织的单细胞数据，构建肾脏单细胞数据集的在线分析数据库。 网址：http:///SingleCell/ 16 BloodSpot 包括了正常人及AML患者、正常鼠的各种血细胞类型的基因表达。虽然只收录了循环系统的单细胞数据，但是功能强大，可使用这个数据库进行多种在线分析，而且可以将分析结果以各种图片的形式导出。 网址：http://servers.binf./bloodspot/ 17 SC2disease 旨在提供病病例与健康对照之间、病例中不同细胞类型之间以及不同病理程度病例之间基因表达的差异。用户可探索不同细胞类型、组织和疾病中细胞类型特异性基因的综合资源。 网址：http:///sc2disease/ 18 PanglaoDB 是2019年年初发布的一个单细胞转录组数据库包含了超过1000个单细胞实验的预处理和预计算分析，涵盖了大多数主要的单细胞平台和分析流程，致力于探索人类和小鼠的单细胞转录组数据。可用于细胞分群注释的marker数据库。适合零基础的人使用、探索和挖掘，无论你是做人类研究还是小鼠研究，都能用的到。 网址：https:///index.html 19 SCEA(Single Cell Expression Atlas) 是单细胞数据库，收录了各种疾病类型的单细胞数据，包括18个物种、229个study、597万个细胞。可以按gene和experiment检索实验设计、分析参数、下载marker基因和表达数据矩阵等。 网址：https://www./gxa/sc/home 20 Tabula Muris 来自小鼠整个生命周期内20个器官的529823个单细胞的RNA测序数据，使用两种方法分离出100,000多种细胞类型进行功能注释。 网址：https://tabula-muris.ds./ 21 GRNdb（Gene Regulatory Network, GRN）是一个免费访问和用户友好的数据，旨在方便搜索和分析转录因子(TFs)和下游靶基因(称为调控子)在各种组织/条件下形成的调控网络。基于已知的TF-target关系和从公共数据库收集的大规模单细胞转录组数据，以及TCGA和GTEx数据。适用于各种人类和小鼠条件。 网址：http://www./ 22 Jingle Bells 免疫一直是科研中经久不衰的话题，不管是在肿瘤领域还是在非肿瘤领域都有着一席之地，Jingle Bells便是一个专门存放免疫相关的单细胞数据库。 网址：https://jinglebells./ 23 VascularSingleCell 血管单细胞数据库，收录了人和小鼠的脑血管、肺血管的单细胞数据。 网址：http:///VascularSingleCells/database.html 24 非小细胞肺癌数据库 该项研究完成了来自14例非小细胞癌初治患者外周血、癌组织和癌旁组织的12,346个T细胞的单细胞测序工作，刻画了非小细胞肺癌的16个T细胞功能亚群、各亚群的组织分布特征及亚群间的状态转换关系等免疫特征。 非小细胞肺癌T淋巴细胞图谱：单细胞数据获取流程、T细胞亚群分类、亚群间的状态转换关系和调节性T细胞的异质性等免疫特征。 网址：http://lung./index.php 25 Tabula Muris 来自小鼠整个生命周期内20个器官的529823个单细胞的RNA测序数据，使用两种方法分离出100,000多种细胞类型进行功能注释：①基于荧光激活细胞分选：覆盖度高，可富集特定类型细胞，用于研究低表达基因，可变剪接和序列变异分析等；②基于3’末端的微流体液滴计数法：检测的细胞数量多，优势在于能够发现稀少的细胞和细胞状态。 网址： http://bio-bigdata./LnCeCell/ 单细胞测序汇总就到这里了，基本比较全，希望可以帮助大家研究前期进行数据探索、更准确地进行细胞注释和分析。 |
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