バイオインフォマティクスツール･パッケージを自作する
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SingleCellHaystack: A universal differential expression prediction tool for single-cell and spatial genomics data @ Bio”Pack”athon2024#9
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SingleCellHaystack: A universal differential expression prediction tool for single-cell and spatial genomics data @ Bio”Pack”athon2024#9
2024年9月20日に開催されたBio"Pack"athon 2024 #9 Osaka Workshopから、Alexis Vandenbon氏による「SingleCellHaystack: A universal differential expression prediction tool for single-cell and spatial genomics data」をお送りします。本講演では、1細胞RNA-Seqデータや、空間トランスクリプトームデータの解析において、クラスタリングを利用せずに、細胞の分布と比較してより偏りがあるような発現変動遺伝子を検出するためのRパッケージsingleCellHaystackを紹介しています。
この講演動画は、Bio”Pack”athon（バイオパッカソン）からご寄託いただきました。 Bio”Pack”athonでは、以下のような活動をしています。
- ・パッケージ開発に関するミートアップ(月一開催)
- ・日本語によるパッケージング教材の拡充化
- ・Bioconductorへの登録サポート
Highlights
- 00:15 1. Contents
- 00:20 2. Background (Clustering-based Approach)
- 02:57 3. Motivation to develop a clustering-independent method
- 04:27 4. Our approach: SingleCellHaystack
- 09:53 5. Application on scRNA-seq datasets
- 10:39 6. Example Application 1: Spatial Transcriptomics
- 12:59 7. Example Application 2: Pathway analysis in space
- 13:45 8. Example Application 3: Trajectory Analysis
- 15:04 9. Package implementation in R
- 26:37 10. Conclusion
- 27:46 11. Acknowledgements
- 28:00 12. DeepSpaceDB
- 28:38 13. Q&A
Download the video file
240930_biopack_vandenbon.mov