- Human cell atlas, HCA：https://data.humancellatlas.org/.
該數(shù)據(jù)庫(kù)由當(dāng)時(shí)在麻省理工學(xué)院的Aviv Regev博士和和哈佛大學(xué)布羅德研究所的Wellcome Sanger研究所的Sarah Teichmann博士于2016年共同創(chuàng)立。Human cell atlas存儲(chǔ)并提供由世界各地實(shí)驗(yàn)室提供的單細(xì)胞數(shù)據(jù)。任何人都可以提供、查找或訪問(wèn)數(shù)據(jù)。Human cell atlas正在改變對(duì)人類健康和疾病的理解，并將影響生物學(xué)和醫(yī)學(xué)的幾乎所有方面。
Human cell atlas旨在單細(xì)胞水平研究人體，使全球研究人員能夠分析不同細(xì)胞類型發(fā)育和活動(dòng)的分子機(jī)制，并發(fā)現(xiàn)不同細(xì)胞類型如何聚集在一起形成組織；還使研究人員能夠系統(tǒng)地研究與不同疾病相關(guān)的生物變化，并了解與疾病相關(guān)的基因在我們體內(nèi)的哪些細(xì)胞中活躍。更具體地說(shuō)，①人類細(xì)胞圖譜對(duì)人體中的所有細(xì)胞類型（如免疫細(xì)胞或腦細(xì)胞）和亞型進(jìn)行分類，映射到相應(yīng)組織和體內(nèi)位置，并查看每個(gè)組織的結(jié)構(gòu)；②識(shí)別、比較細(xì)胞的不同狀態(tài)（如尚未遇到病原體的幼稚免疫細(xì)胞及其在遇到細(xì)菌后被激活的同類型免疫細(xì)胞，甚至不同的增殖狀態(tài)比較）；③追蹤細(xì)胞發(fā)育軌跡，如從骨髓前體細(xì)胞到功能性紅細(xì)胞；④揭示從發(fā)育至成年期間所涉及的細(xì)胞和過(guò)程。從而提供一個(gè)公開可用的、具有全球代表性的資源，使全世界的研究人員能夠研究和了解健康和疾病。 - Jingle Bells：http://jinglebells.bgu.ac.il/
Jingle Bells（鈴兒響叮當(dāng)）這首歌恐怕是最為人們熟悉的圣誕歌曲，此處被用于數(shù)據(jù)庫(kù)名稱。該數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)用于從單細(xì)胞水平可視化分析RNA-Seq數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化單細(xì)胞數(shù)據(jù)集庫(kù)，根據(jù)文獻(xiàn)研究對(duì)象將單細(xì)胞數(shù)據(jù)劃分為免疫和非免疫類。 - CancerSEA：http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/
CancerSEA是第一個(gè)旨在以單細(xì)胞水平全面解碼腫瘤細(xì)胞不同功能狀態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)，用途包括：①提供腫瘤單細(xì)胞功能狀態(tài)圖譜，涉及25種腫瘤類型的41900個(gè)腫瘤單細(xì)胞的14種功能狀態(tài)；
②查詢基因（包括PCG 和 lncRNA）或感興趣的基因列表與不同腫瘤類型相關(guān)的功能狀態(tài)；
③以單細(xì)胞分辨率提供與功能狀態(tài)高度相關(guān)的pCG/lncRNA庫(kù)。
14種腫瘤相關(guān)功能狀態(tài)可以當(dāng)作14種表型，包括細(xì)胞干性、侵襲、轉(zhuǎn)移、增殖、EMT、血管生成、凋亡、細(xì)胞周期、分化、DNA 損傷、 DNA 修復(fù)、缺氧、炎癥和靜止。通過(guò)表征每個(gè)腫瘤細(xì)胞的這些功能狀態(tài)活動(dòng)，CancerSEA提供了腫瘤單細(xì)胞功能狀態(tài)的圖譜，并將蛋白編碼基因、PCG和lncRNA與單細(xì)胞水平的這些功能狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，以促進(jìn)對(duì)腫瘤機(jī)制的理解。 - DISCO：https://www.immunesinglecell.org/
DISCO整合了來(lái)自4593個(gè)樣本的超過(guò)1800萬(wàn)個(gè)細(xì)胞，涵蓋107個(gè)組織、細(xì)胞系或類器官、158種疾病和20個(gè)平臺(tái)，數(shù)據(jù)以模塊化形式呈現(xiàn)。該數(shù)據(jù)庫(kù)提供了三種在線工具，即Online FastIntegration、Online CELLiD和CellMapper，用于單細(xì)胞RNA-seq數(shù)據(jù)的集成、注釋和投影到選定的圖集中。 - PanglaoDB：https://panglaodb.se/index.html
PanglaoDB是一個(gè)面向?qū)μ剿餍∈蠛腿祟悊渭?xì)胞RNA測(cè)序結(jié)果分析的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫(kù)。其中包含超過(guò)1000個(gè)單細(xì)胞實(shí)驗(yàn)的預(yù)處理和預(yù)分析結(jié)果，涵蓋大多數(shù)單細(xì)胞平臺(tái)數(shù)據(jù)的分析流程，基于來(lái)自各種組織和器官超過(guò)400萬(wàn)個(gè)細(xì)胞。同時(shí)包含6000多個(gè)marker基因，是一個(gè)主要用于細(xì)胞分群注釋的marker數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)主要源于已經(jīng)公開發(fā)表的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。 - SC2disease：http://easybioai.com/sc2disease/
SC2disease數(shù)據(jù)庫(kù)旨在為不同疾病的不同細(xì)胞類型提供全面和準(zhǔn)確的基因表達(dá)譜分析。數(shù)據(jù)來(lái)源是2020年3月前使用scRNA-seq研究人類疾病的文獻(xiàn)，記錄了946481個(gè)條目，對(duì)應(yīng)于341種細(xì)胞類型、29種組織和25種疾病，主要用來(lái)分析不同疾病中異常細(xì)胞和正常細(xì)胞的差異基因表達(dá)譜。疾病包括：乳腺癌、黑色素瘤、2型糖尿病、少突膠質(zhì)細(xì)胞瘤、慢性粒細(xì)胞白血病、肝癌、肺癌、H3K27M膠質(zhì)瘤、巴雷特食管、老年癡呆癥、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、自閉癥譜系障礙、狼瘡性腎炎、胰腺導(dǎo)管腺癌、多發(fā)性硬化癥、髓母細(xì)胞瘤、星形細(xì)胞瘤、亨廷頓病、雷特綜合征、年齡相關(guān)性黃斑變性、動(dòng)脈粥樣硬化和皰疹病毒感染。 - CellMarkrer：http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/
CellMarker旨在為人類和小鼠組織中的各種細(xì)胞類型提供全面而準(zhǔn)確的細(xì)胞標(biāo)記資源。通過(guò)人工整理超過(guò)100000篇已發(fā)表論文，4124 個(gè)條目，包括細(xì)胞標(biāo)記信息、組織類型、細(xì)胞類型、腫瘤信息和來(lái)源，收集了158個(gè)人體組織、亞組織中467個(gè)細(xì)胞類型的13,605個(gè)細(xì)胞標(biāo)記物和81個(gè)小鼠組織、亞組織中389個(gè)細(xì)胞類型的9,148個(gè)細(xì)胞標(biāo)記物，并存放在CellMarker中。主要用途包括：①瀏覽人和小鼠不同組織的不同細(xì)胞中的細(xì)胞標(biāo)記；②在人和小鼠的任何感興趣的組織中檢索特定細(xì)胞類型的細(xì)胞標(biāo)記；③通過(guò)生動(dòng)的統(tǒng)計(jì)圖表獲取每種細(xì)胞類型中細(xì)胞標(biāo)志物的流行情況；④下載人和小鼠不同組織不同細(xì)胞類型的細(xì)胞標(biāo)志物。 - scQuery：https://scquery.cs.cmu.edu/
該數(shù)據(jù)庫(kù)展示了一個(gè)通過(guò)自動(dòng)化管道來(lái)下載、處理和注釋公開可用scRNA-seq數(shù)據(jù)集的方法，以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的監(jiān)督表征。該數(shù)據(jù)集代表來(lái)自500多個(gè)不同scRNA-seq 研究的表達(dá)實(shí)驗(yàn)，代表 300種獨(dú)特的細(xì)胞類型，以及總計(jì)近150K的表達(dá)譜。數(shù)據(jù)來(lái)源是GEO和ArrayExpress數(shù)據(jù)庫(kù)中的scRNA-seq數(shù)據(jù)。可以上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行單細(xì)胞分析，用于確定細(xì)胞類型、關(guān)鍵基因等。 - BloodSpot：http://servers.binf.ku.dk/bloodspot/
BloodSpot是一個(gè)提供健康和惡性造血中基因和基因特征的基因表達(dá)譜DE 數(shù)據(jù)庫(kù)，包含來(lái)自人類和小鼠的數(shù)據(jù)。除了顯示集成表達(dá)式圖的默認(rèn)圖譜外，還有兩個(gè)額外的可視化級(jí)別可用；顯示樣本之間層次關(guān)系的交互式樹，以及Kaplan-Meier生存圖。該數(shù)據(jù)庫(kù)被細(xì)分為幾個(gè)可供瀏覽的數(shù)據(jù)集，是一個(gè)專門用于健康和血液病單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組分析的數(shù)據(jù)庫(kù)。 - SCPortalen：http://single-cell.clst.riken.jp/
SCPortalen是日本人開發(fā)的一個(gè)單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)，旨在使在不同的環(huán)境中得到的單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)具有可比性和可重用性，涵蓋了人類和小鼠單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可從INSDC網(wǎng)站公開獲得。除了轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)，SCPortalen還提供了對(duì)單細(xì)胞圖像的訪問(wèn)權(quán)限。通過(guò)SCPortalen的Web界面，用戶可以輕松搜索、分析和下載感興趣的單細(xì)胞數(shù)據(jù)集。 - scRNASeqDB：https://bioinfo.uth.edu/scrnaseqdb/
scRNASeqDB包含從GEO收集的36個(gè)人類單細(xì)胞基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，涉及來(lái)自174個(gè)細(xì)胞組的8910個(gè)細(xì)胞。此外，該 數(shù)據(jù)庫(kù)還提供了不同狀態(tài)細(xì)胞基因表達(dá)的詳細(xì)信息，以及一些特征，包括基因表達(dá)的熱圖和箱線圖、基因相關(guān)矩陣、GO分析和通路注釋。用戶還可以將scRNASeq數(shù)據(jù)集提交到數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析。檢索時(shí)，可以通過(guò)基因或者細(xì)胞來(lái)進(jìn)行分析。 - Single Cell Portal：https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell
該數(shù)據(jù)庫(kù)目前收錄99個(gè)study中的340萬(wàn)種細(xì)胞，主要用于多個(gè)高度交互的可視化分析，了解細(xì)胞和細(xì)胞子集如何聚集。通過(guò)可視化細(xì)胞繪制并按元數(shù)據(jù)分組的基因表達(dá)，例如，通過(guò)不同測(cè)試或通過(guò)新細(xì)胞群來(lái)探索基因。發(fā)現(xiàn)基因在不同細(xì)胞簇上的表達(dá)，探索其在不同細(xì)胞群中的表達(dá)模式。此外，用戶還可以下載數(shù)據(jù)、表達(dá)矩陣或FASTQ文件進(jìn)行個(gè)性化分析。 - SCDevDB：https://scdevdb.deepomics.org/
SCDevDB包含10個(gè)數(shù)據(jù)集，涵蓋18413個(gè)單細(xì)胞和176個(gè)細(xì)胞組。根據(jù)數(shù)據(jù)資源號(hào)，這些細(xì)胞群被分為35個(gè)發(fā)育階段，每個(gè)哺乳動(dòng)物個(gè)體都是從全能受精卵發(fā)育而來(lái)的。哺乳動(dòng)物的著床前發(fā)育是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，包括從1細(xì)胞到2細(xì)胞、2細(xì)胞到4細(xì)胞、4細(xì)胞到8細(xì)胞、8細(xì)胞到16細(xì)胞以及16細(xì)胞到胚泡的一系列細(xì)胞分裂。幾乎所有的人體組織都來(lái)自胚胎細(xì)胞，然后根據(jù)多細(xì)胞生物的發(fā)育過(guò)程構(gòu)建發(fā)育樹。SCDevDB是一個(gè)發(fā)育相關(guān)的單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫(kù)。 - KIT：http://humphreyslab.com/SingleCell/
KIT是一個(gè)用于腎臟單細(xì)胞數(shù)據(jù)集的在線數(shù)據(jù)庫(kù)，允許用戶從小鼠或人腎和人腎類器官單細(xì)胞數(shù)據(jù)集中查詢基因表達(dá)。文庫(kù)是使用所示的細(xì)胞或細(xì)胞核以及InDrop、DropSeq或10X Chromium平臺(tái)創(chuàng)建的。數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋健康成人腎臟-上皮細(xì)胞，人體排斥腎同種異體移植活檢組織，健康成人腎臟組織，腎臟類器官，人類胎兒腎臟，人類糖尿病腎和人腎snRNA/ATAC-seq等組織器官的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。 - VascularSingleCells：http://betsholtzlab.org/VascularSingleCells/database.html
該數(shù)據(jù)庫(kù)是成年小鼠腦和肺血管和血管周圍細(xì)胞的單細(xì)胞基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)，由Betsholtz Lab開發(fā)。Christer Betsholtz團(tuán)隊(duì)主要研究胚胎發(fā)育、成人健康和疾病中血管生成、血管通透性和其他血管功能的細(xì)胞和分子機(jī)制，主要關(guān)注微血管周細(xì)胞和血管周圍成纖維細(xì)胞，這是圍繞大腦血管的兩組不同的細(xì)胞。他們還開發(fā)了其他針對(duì)小鼠腦組織單細(xì)胞測(cè)序的數(shù)據(jù)庫(kù)。 - Single Cell Expression Atlas：https://www.ebi.ac.uk/gxa/sc/home
單細(xì)胞表達(dá)圖譜 (SCEA) 是一個(gè)以單細(xì)胞水平探索各種物種和條件下的基因表達(dá)譜上數(shù)據(jù)庫(kù)。SCEA積累、整理和重新分析來(lái)自多個(gè)物種和跨實(shí)驗(yàn)條件的可用原始單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)，以使它們具有交叉可比性，并呈現(xiàn)在用戶友好的界面中供公眾使用。這使研究人員能夠在從人類到酵母菌的不同物種的單個(gè)細(xì)胞水平上快速了解他們感興趣的基因的表達(dá)模式。SCEA的目標(biāo)是跟上快速發(fā)展的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究的步伐并廣泛使用。 - TISCH：http://tisch.comp-genomics.org/home/
TISCH數(shù)據(jù)庫(kù)是專門用于腫瘤免疫浸潤(rùn)分析的單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)來(lái)源明確，主要是GEO和ArrayExpress的數(shù)據(jù)，包括28種腫瘤類型，79個(gè)數(shù)據(jù)集，2045746個(gè)細(xì)胞，既有人類細(xì)胞，也有小鼠細(xì)胞；既有治療的，也有未治療的。因此，涵蓋的單細(xì)胞類型比較全面。數(shù)據(jù)處理的流程包括數(shù)據(jù)收集、樣本質(zhì)控、數(shù)據(jù)前處理，數(shù)據(jù)集信息，數(shù)據(jù)集模塊，基因模塊和數(shù)據(jù)下載。其中數(shù)據(jù)集模塊和基因模塊是我們操作使用最多的選項(xiàng)。我們?cè)?1天實(shí)操教程里進(jìn)行過(guò)詳細(xì)的實(shí)操分享（腫瘤免疫 · 實(shí)操教程Day19、TISCH實(shí)操教程）。 - scTPA：http://sctpa.bio-data.cn/sctpa/
用于通路激活特征的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組分析的網(wǎng)絡(luò)工具。scTPA用于分析人和小鼠中通路激活特征的單細(xì)胞基因表達(dá)。基于眾所周知的生物通路或用戶定義的通路，scTPA通過(guò)測(cè)量單個(gè)細(xì)胞的通路激活，進(jìn)行聚類分析并識(shí)別細(xì)胞類型特異性激活通路，從而更好地了解通路中的細(xì)胞類型和狀態(tài)取向的觀點(diǎn)。 - MCA：http://bis.zju.edu.cn/MCA/
MCA是使用單細(xì)胞RNA測(cè)序來(lái)確定小鼠主要器官的細(xì)胞類型組成的數(shù)據(jù)庫(kù)。 網(wǎng)站由七個(gè)網(wǎng)頁(yè)組成。主頁(yè)描述了網(wǎng)站的功能，腦組織樣本的每個(gè)組織和操作方式。MCA 2.0分析了從早期胚胎階段到成熟成人階段的七個(gè)生命階段來(lái)自 >10 個(gè)小鼠組織的 >520,000 個(gè)單細(xì)胞（每個(gè)組織通常重復(fù)2-4個(gè)）。在全局視圖中，完整小鼠組織分為95個(gè)主要集群。視圖提供單個(gè)單元格級(jí)別的全局視圖、標(biāo)記列表為每個(gè)簇提供標(biāo)記基因。此外，還可以進(jìn)行差異分析、相關(guān)分析和聚類分析等。MCA涵蓋了哺乳動(dòng)物體內(nèi)的各種主要細(xì)胞類型，并對(duì)每一種器官內(nèi)的組織細(xì)胞亞型，基質(zhì)細(xì)胞亞型，血管內(nèi)皮細(xì)胞亞型，和免疫細(xì)胞亞型進(jìn)行了詳細(xì)的描述。
HCL：https://db.cngb.org/HCL/，來(lái)自開發(fā)MCA的同一個(gè)團(tuán)隊(duì)。HCL包括人類50種組織的超過(guò)70萬(wàn)個(gè)細(xì)胞，劃分為102個(gè)cluster，可以查詢每種組織、每個(gè)cluster的marker基因。可以上傳和下載數(shù)據(jù)自行分析。 - Tabula Muris ：https://tabula-muris.ds.czbiohub.org/
Tabula Muris是來(lái)自模式生物Mus musculus的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的概要，包含來(lái)自20個(gè)器官和組織的近100,000個(gè)細(xì)胞。這些數(shù)據(jù)允許直接和受控地比較組織間細(xì)胞類型中的基因表達(dá)，例如來(lái)自不同解剖位置的免疫細(xì)胞。來(lái)自SMART-Seq2 RNAseq文庫(kù)的樣本由單獨(dú)FACS分選細(xì)胞制備，包括來(lái)自8只小鼠的20個(gè)組織的53760個(gè)細(xì)胞；來(lái)自使用10x Genomics平臺(tái)制備并使用CellRanger處理的細(xì)胞，包含從422803個(gè)液滴庫(kù)中收集的序列數(shù)據(jù)；可使用Seurat包輕松加載的 Robject 文件，包括每個(gè)組織的細(xì)胞的注釋和聚類，由基于微流體液滴的測(cè)序文庫(kù)或 FACS 分選細(xì)胞文庫(kù)制備；t-SNE圖展示每個(gè)組織Top10基因的表達(dá)。
21.SpatialDB：https://www.spatialomics.org/SpatialDB/
SpatialDB是第一個(gè)專門從已發(fā)表論文中整理空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的公共數(shù)據(jù)庫(kù)，旨在為組織中的空間基因表達(dá)譜提供全面而準(zhǔn)確的資源。目前，SpatialDB包含由8種空間分辨轉(zhuǎn)錄組技術(shù)生成的24個(gè)數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息，允許用戶在線瀏覽所有 8 種技術(shù)的空間基因表達(dá)譜，并比較相同或不同技術(shù)生成的任意兩個(gè)數(shù)據(jù)集的空間基因表達(dá)譜。SpatialDB提供了由SpatialDE和Trendsceek識(shí)別的空間可變 (SV) 基因，能提供空間分辨轉(zhuǎn)錄組圖譜，包括人類、小鼠、果蠅、秀麗隱桿線蟲和斑馬魚組織的數(shù)據(jù)集，用于快速檢索特定組織中空間基因表達(dá)的分析，GO和KEGG富集分析。
22 .iSyTE：https://research.bioinformatics.udel.edu/iSyTE/ppi/index.php
眼科研究界已經(jīng)在不同階段的野生型小鼠晶狀體和來(lái)自表現(xiàn)晶狀體缺陷或白內(nèi)障的特定基因擾動(dòng)小鼠突變體的晶狀體組織上生成了數(shù)百個(gè)微陣列數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)庫(kù)分析了使用標(biāo)準(zhǔn) Affymetrix 和 Illumina 平臺(tái)生成的所有晶狀體微陣列基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，并開發(fā)了iSyTE用于眼睛基因發(fā)現(xiàn)的集成系統(tǒng)工具。它允許有效訪問(wèn)和可視化這些分析的數(shù)據(jù)集，同時(shí)也促進(jìn)各種下游分析，是一個(gè)專注于研究眼睛發(fā)育的單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫(kù)。
iSyTE 使用戶能夠：(1) 優(yōu)先考慮與晶狀體發(fā)育和白內(nèi)障相關(guān)的候選基因，(2) 獲取與白內(nèi)障/晶狀體缺陷相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組變化的信息，以及 (3) 分析新候選基因的表達(dá)并在先前定義的野生型和特定基因擾動(dòng)小鼠突變晶狀體中的基因表達(dá)。 - DBTMEE：https://dbtmee.hgc.jp/
DBTMEE是一個(gè)小鼠早期胚胎轉(zhuǎn)錄組的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)超大規(guī)模全轉(zhuǎn)錄組分析建立基因表達(dá)譜。通過(guò)對(duì)超過(guò)1.5×10^5個(gè)MII 卵母細(xì)胞進(jìn)行測(cè)序，以分析男性和女性基因組結(jié)構(gòu)從受精到ZGA，到合子基因組依賴性細(xì)胞周期的轉(zhuǎn)變。DBTMEE還包含其他公共資源，可以系統(tǒng)地了解從受精到ZGA的男性和女性基因組動(dòng)態(tài)，可用于探索參與基因組激活程序的基因的遺傳和表觀遺傳特征，特別是確定參與受精卵母細(xì)胞轉(zhuǎn)錄起始的潛在關(guān)鍵轉(zhuǎn)錄因子 (TF)。
24.CeDR Atlas：https://ngdc.cncb.ac.cn/cedr
CeDR是從單細(xì)胞水平對(duì)人類、小鼠和細(xì)胞系的組織細(xì)胞類型特異性藥物反應(yīng)分析的數(shù)據(jù)庫(kù)。CeDR為細(xì)胞的藥物反應(yīng)譜提供了直接參考，不僅包括疾病細(xì)胞類型，還包括正常細(xì)胞類型。目前，CeDR囊括超過(guò)582個(gè)單細(xì)胞數(shù)據(jù)對(duì)象，140種表型和1250 種組織細(xì)胞組合類型，獲得188,157個(gè)針對(duì)人類，42,660個(gè)針對(duì)小鼠，10,299個(gè)針對(duì)細(xì)胞系的細(xì)胞類型-藥物關(guān)聯(lián)（豐富的 p 值<0.05，相關(guān) p 值<0.01）。用戶可通過(guò)瀏覽和搜索藥物、細(xì)胞類型、組織和疾病，還可以過(guò)濾和優(yōu)先考慮與確切基因特征的關(guān)聯(lián)。總體而言，CeDR 以細(xì)胞分辨率推斷藥物反應(yīng)，并闡明聯(lián)合治療的設(shè)計(jì)和耐藥性甚至藥物副作用的識(shí)別。
25.Aging Atlas：https://ngdc.cncb.ac.cn/aging/index
Aging Atlas數(shù)據(jù)庫(kù)旨在編譯由一系列高通量組學(xué)技術(shù)創(chuàng)建的大型基因表達(dá)和調(diào)控?cái)?shù)據(jù)集，并作為一系列生命科學(xué)研究人員的寶貴資源。數(shù)據(jù)庫(kù)目前包括五個(gè)模塊：轉(zhuǎn)錄組學(xué)、表觀組學(xué)、單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白組學(xué)和藥物基因組學(xué)。Aging Atlas提供用戶友好的功能來(lái)探索與年齡相關(guān)的基因表達(dá)變化，并為來(lái)自衰老相關(guān)研究的原始多組學(xué)數(shù)據(jù)提供下載服務(wù)。但是針對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù)的使用仍有待開發(fā)。
26.Gut Cell Atlas：https://www.gutcellatlas.org/
該數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)腸道組織的單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，時(shí)空腸細(xì)胞圖譜，來(lái)自胎兒、兒科、成人供體和多達(dá) 11 個(gè)腸道區(qū)域的428K 腸道細(xì)胞的完整單細(xì)胞 RNA-seq 數(shù)據(jù)集；胎兒和兒科細(xì)胞圖譜，從受孕后 6-11 周的人類腸道發(fā)育中分離出的62,849 個(gè)細(xì)胞 的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組。該數(shù)據(jù)包括來(lái)自雙空腸、回腸和結(jié)腸的腸細(xì)胞；結(jié)腸免疫圖譜，結(jié)腸作為屏障組織，代表了一種獨(dú)特的免疫環(huán)境，免疫細(xì)胞對(duì)不同的微生物群落表現(xiàn)出耐受性，這些微生物群落統(tǒng)稱為微生物組。結(jié)腸示意圖 已發(fā)表的研究表明，不僅結(jié)腸不同部位的免疫細(xì)胞之間存在差異，而且微生物組也發(fā)生了微妙的變化，結(jié)腸下方的細(xì)菌范圍更廣。 - StemMapper：http://stemmapper.sysbiolab.eu/
StemMapper擁有超過(guò)798個(gè)小鼠和166個(gè)人類的干細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組，數(shù)據(jù)主要從GEO收集，代表51種小鼠干細(xì)胞、祖細(xì)胞及其后代的表達(dá)譜和19種人類干細(xì)胞、祖細(xì)胞及其子代的表達(dá)譜。StemMapper的數(shù)據(jù)集通過(guò)嚴(yán)格地質(zhì)量控制過(guò)濾，并基于每個(gè)類型的單個(gè)干細(xì)胞的基因特征的標(biāo)準(zhǔn)化。關(guān)于每個(gè)樣品的詳細(xì)信息，還可以自行下載數(shù)據(jù)查看。 - ColorCells：https://rna.sysu.edu.cn/colorcells/
一個(gè)比較分析lncRNAs和miRNA在單細(xì)胞RNA-Seq數(shù)據(jù)中的表達(dá)、分類和功能的平臺(tái)。ColorCells分析了5個(gè)物種的167913個(gè)scRNA-Seq數(shù)據(jù)。lncRNA的整合注釋揭示了大量細(xì)胞特異性lncrRNA及其性質(zhì)。 - SPICA：https://spica.epfl.ch/projects
Swiss Portal for Immune Cell Analysis (SPICA) 是一個(gè)致力于探索和分析免疫細(xì)胞單細(xì)胞 RNA-seq 數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)資源。與其他單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫(kù)相比，SPICA 擁有精心策劃的細(xì)胞類型特異性參考圖譜，這些參考圖譜以高分辨率描述免疫細(xì)胞狀態(tài)，并發(fā)布了在這些圖譜背景下分析的單細(xì)胞數(shù)據(jù)集。此外，用戶可以在現(xiàn)有圖集的上下文中私下分析自己的數(shù)據(jù)。
30.GRNdb：http://www.grndb.com/
基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)對(duì)于理解基因表達(dá)調(diào)控和表達(dá)異質(zhì)性的機(jī)制至關(guān)重要。GRNdb是一個(gè)免費(fèi)訪問(wèn)且用戶友好的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于方便地探索和可視化由轉(zhuǎn)錄因子（TF）和下游靶基因形成的預(yù)測(cè)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，基于大規(guī)模 RNA-seq 數(shù)據(jù)以及已知的TF-各種人和小鼠條件的目標(biāo)關(guān)系。GRNdb 中的所有規(guī)則都是根據(jù)組學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的，而不是通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定的。用戶可以輕松搜索、瀏覽和下載單細(xì)胞或批量水平的各種條件的 TF-target 對(duì)和相應(yīng)的基序，同時(shí)研究一系列基因的表達(dá)譜并分析基因之間的關(guān)聯(lián)不同TCGA腫瘤的表達(dá)水平和患者的存活率。 - CellPhoneDB：https://www.cellphonedb.org/
CellPhoneDB是一個(gè)公開的受體、配體及其相互作用的資料庫(kù)。亞基結(jié)構(gòu)包括配體和受體，準(zhǔn)確地代表異質(zhì)復(fù)合物。這是至關(guān)重要的，因?yàn)榧?xì)胞-細(xì)胞之間的通信依賴于多亞基蛋白復(fù)合體，這超越了大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)和研究中使用的二進(jìn)制表示。CellPhoneDB集成了與蜂窩通信有關(guān)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)集和新的人工審查信息。CellPhoneDB利用來(lái)自以下數(shù)據(jù)庫(kù)的信息：UniProt, Ensembl, PDB, IMEx聯(lián)盟，IUPHAR。 - scMetabolism：http://www.cancerdiversity.asia/scMetabolism/
scMetabolism旨在為擁有單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)的用戶提供便利。用戶可以使用自己的scRNA-seq數(shù)據(jù)探索代謝活動(dòng)，是由復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院開發(fā)的在線單細(xì)胞代謝數(shù)據(jù)庫(kù)。 - CDCP：https://db.cngb.org/cdcp/
CDCP（細(xì)胞組學(xué)數(shù)據(jù)坐標(biāo)平臺(tái)）共享和整合復(fù)雜的單細(xì)胞數(shù)據(jù)集，并提供單細(xì)胞分析工具和可視化服務(wù)，以方便研究人員訪問(wèn)和探索已發(fā)表的單細(xì)胞數(shù)據(jù)集。其中包括病毒數(shù)據(jù)庫(kù)VThunter和HCL數(shù)據(jù)庫(kù)。 - THPA：https://www.proteinatlas.org/humanproteome/single+cell+type
THPA數(shù)據(jù)庫(kù)單細(xì)胞部分，基于來(lái)自25個(gè)人體組織和外周血單個(gè)核細(xì)胞 (PBMCs)的單細(xì)胞RNA測(cè)序 (scRNAseq)數(shù)據(jù)，以及內(nèi)部生成的顯示相應(yīng)空間蛋白表達(dá)模式的免疫組化切片。scRNAseq分析基于公開的全基因組表達(dá)數(shù)據(jù)，包含對(duì)應(yīng)于15個(gè)不同細(xì)胞類型的444個(gè)單細(xì)胞類型簇中的所有蛋白編碼基因。進(jìn)行特異性和分布分類，以確定這些單細(xì)胞類型中升高的基因數(shù)量，以及分別在一個(gè)、幾個(gè)或所有細(xì)胞類型中檢測(cè)到的基因數(shù)量。每種細(xì)胞類型中表達(dá)的基因可以通過(guò)交互UMAP圖和柱狀圖來(lái)探索，并與人體組織中相應(yīng)的免疫組化染色相聯(lián)系。
35.lungcancer：http://lung.cancer-pku.cn/index.php
通過(guò)單細(xì)胞測(cè)序?qū)Ψ切〖?xì)胞肺癌中 T 細(xì)胞的全局表征，深層單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)以及完整的 T 細(xì)胞受體信息確定NSCLC浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞的多維特征。這是張澤民教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)的、專門用于非小細(xì)胞肺癌免疫分析的單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫(kù)。最終獲得12598個(gè)基因和7183個(gè)細(xì)胞的注釋。
可能是最全的單細(xì)胞數(shù)據(jù)庫(kù)匯總（2023更新版本）
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