자주 묻는 질문 | ㈜인실리코젠-데이터 바이오 기업

[뉴스레터] QIAGEN QDI 솔루션 9월호 조회 2634 2021. 09. 09 - 예정된 웨비나 OmicSoft 스튜디오 웹 세미나 QIAGEN Omicsoft Studio를 사용한 발현 데이터 분석 내용 : • 정규화된 또는 원시 카운트 데이터(전사체학, 단백질체학, 대사체학 등)를 QIAGEN OmicSoft Studio로 가져오기 • 차등 표현식 테이블, 히트맵, 카운트, PCA/PCOA 등과 같은 다운스트림 출력 생성 • 내보내기 고해상도 그래픽 및 원시 또는 필터링 된 테이블 • QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis로 결과 내보내기 • RNA-seq/scRNA-seq/microarray 데이터용으로 사용하기 쉬운 파이프라인 배포 • 공개 데이터(GEO, TCGA 등) 다운로드 또는 비교 옵션을 구현합니다. 일시 : 2021년 9월 29일 오전 3시 참가신청 : 클릭 예정된 교육 IPA 신규 사용자 2부 교육 : QIAGEN IPA를 사용한 대규모 데이터 세트 분석 및 지식 기반 쿼리 • 데이터 세트(RNA-seq, scRNA-seq, proteomics, metabolomics 등)를 업로드하고 IPA에서 대화형 코어/경로 분석 수행 • 생성된 다양한 결과 유형 이해(경로, 주요 조절자, 생물학적 기능/질병에 대한 영향 등) • 다양한 실험 조건(치료, 시점, 단일 세포 클러스터, 질병 유형 등)을 비교하고 유사점 및 대조 식별 • 가설 생성을 위한 데이터 세트 또는 실험 설계 없이도 네트워크 생성 일시 : 9월 8일 오전 3시, 9월 21일 오후 9시 참가신청 : 클릭 IPA 심화 교육: QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis(IPA): 심층 교육 내용 • 1부 : QIAGEN IPA 코어 및 비교 분석에 대한 심층 분석 • 2부 : 사용자 데이터 없이도 QIAGEN IPA를 사용하는 방법 자세히 알아보기 일시 : 9월 22일 오후 9시 참가신청 : 클릭 Single-Cell training: QIAGEN CLC Genomics Workbench를 사용한 RNA-seq 및 Single Cell RNA-seq 데이터 분석 내용 RNA-seq 및 scRNA-seq 데이터의 경우 사용자는 다음 방법을 배웁니다. • fastq 파일, 세포 매트릭스 파일 및 메타데이터 가져오기 및 참조 다운로드 방법 • 읽기를 참조 게놈에 매핑하고 매핑된 %, knee plots 등을 표시하는 유전자 및 전사체 수 및 QC 보고서 생성 • 히트맵, 차등 발현 테이블, PCA/PCOA 플롯, t-SNE 플롯, UMAP 플롯, 도트 플롯, 벤 다이어그램 등과 같은 결과의 시각화 생성 • Annotate single-cell clusters overlain with gene expression • RNA-seq 및 scRNA-seq 워크플로우를 쉽게 커스터마이징 • 출판 품질의 그래픽, 표 및 보고서 내보내기 • QIAGEN CLC Genomics Workbench에서 직접 차등 발현 테이블을 QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis로 전송 일시 : 2021년 9월 23일 오전 3시 참가신청 : 클릭 신규 고객 성공 사례: 분자 경로를 사용하여 종양의 아킬레스건을 표적으로 오클랜드 대학의 의학 연구원인 Dr. Cristin Print가 어떻게 분자 경로가 파괴되어 암 및 기타 질병을 유발하는지 이해하기 위해 노력하는 방법을 알아보고 고급 경로 분석이 그와 그의 팀이 암 및 질병 연구에 대한 통찰력을 얻는 방법을 어떻게 변화시켰는지에 대한 그의 이야기를 탐구해보세요. Clinical Insights HGMD 웹 세미나 : HGMD Professional을 사용하여 변이 지식을 극대화하세요. 내용 - HGMD Professional의 힘을 발견하고 전 세계 실험실에서 임상 테스트 해석에 HGMD Professional을 사용하는 이유를 확인 - 온라인 인터페이스 및 다운로드 가능한 HGMD 데이터베이스 사용 방법 알아보기 일시 : 2021년 9월 9일 오후 8시 참여신청 : 클릭 HSMD 웨비나: 변이에 주석을 달고 유병률을 평가하기 위해 실제 종양 사례 및 QIAGEN 지식에서 얻은 인사이트 활용: 새로운 체세포 데이터베이스 도입 내용 - HSMD에 힘을 실어주는 콘텐츠 소스 - 연구, 분자 테스트 및 의약품 개발을 포함한 여러 응용 분야에 HSMD를 사용하고 적용하는 방법과 어떤 상황에서 HSMD에 액세스할 수 있는지 탐색 일시 : 2021년 9월 29일 오후 12시 참여신청 : 클릭 QCI 웨비나: NGS 2차 분석 워크플로를 5단계로 단순화하는 방법 - QCI 2차 분석에서 NGS 분석 파이프라인을 생성, 수정, 검증 및 실행하는 방법을 알아봅니다.> - 간단한 5단계로 전체 시퀀싱 실행을 분석하는 방법에 대한 가상 데모 - QCI Secondary Analysis가 규정 준수 관리를 단순화하고 값비싼 하드웨어, 추가 IT 리소스 및 고급 생물정보학 기술의 필요성을 최소화하는 방법 보러가기 HGMD® Professional의 2021.2 릴리스를 발표합니다. 이제 HGMD Professional의 여름 릴리스를 사용할 수 있습니다. 323,661개 이상의 전문가가 선별한 질병 유발 돌연변이를 포함하는 HGMD는 생식계열 돌연변이의 가장 크고 가장 신뢰할 수 있는 출처로 남아 있습니다. 이 새 릴리스에는 이전 릴리스보다 8,954개 더 많은 돌연변이 항목이 있습니다. 신경 장애에 대한 새로운 HGMD 애플리케이션 노트 보러가기 새로운 COSMIC 솔루션 개요 보러가기 새로운 QCI 해석 빠른 시작 안내서 보러가기

[릴리즈] QIAGEN CLC Genomics version 21 새로운 업데이트 조회 2317 2021. 08. 24 - QIAGEN CLC Genomics version 21의 최신 업데이트 알아보기 QIAGEN CLC Genomics 버전 21(v21)에 대한 최근 플러그인 업데이트에는 QIAGEN CLC Genomics Workbench 내의 새로운 tools 및 데이터베이스 액세스가 포함됩니다. 새 업데이트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 새 업데이트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다: MGI/BGI 시퀀서에 read를 import 예를 들어 Agilent UMI 패널을 분석할 때 유용한 "i1" 인덱스 fastq 파일을 포함하여 Illumina 시퀀서에서 read를 import Illumina의 SARS-CoV-2 ARTIC V3 패널에 대한 새로운 workflow에 액세스 QCI Interpret에 variant call 업로드를 위한 tools 재설계 새로운 해당 tools를 사용하여 variant로부터 consensus sequence 생성 haplotype calling 수행 및 유전자형 genotype-aware tracks 활용 single cell 적용을 위한 TCR 레퍼토리 분석 수행 인간 게놈에서 바이러스 통합 사이트 식별 및 시각화 16S 또는 ITS 시퀀싱 데이터의 기능적 추론 또는 copy number normalization를 위한 PICRUSt2 기반 지원 활용 소프트웨어에서 직접 Reference Virus DataBase (RVDB) 액세스 그림1. 새로운 Identify Viral Integration Sites tool를 이용하여 host genome에 viral integration site 의 evidence를 보여준다. 신규 및 업데이트된 QIAGEN CLC 플러그인의 기능 Biomedical Genomics Analysis 플러그인 새로운 BGI/MGI Sequencing Import tool Agilent UMI 패널 데이터를 지원하기 위해 확장된 옵션: fastq 파일 import 이제 R1 앞에 i1이 추가된 쌍 읽기로 R1, R2 및 i1이 있는 세 개의 fastq 파일 import 이제 VDJ tools와 함께 클론 형 import/export를 사용 가능 Structural Variant Caller의 런타임 및 성능 개선 Upload to QCI Interpret 및 QCI Interpret Translational 완전히 rework 되어 브라우저 로그인을 통해 쉽게 인증 CNV, fusions, inversions, TMB 및 MSI를 포함하여 더 넓은 범위의 variants를 업로드 이 tools는 업로드를 쉽게 자동화할 수 있도록 서버 및 workflows를 지원 Create Consensus Sequences from Variants는 variant track과 관련 reference에서 consensus sequences를 생성 낮은 coverage 영역을 마스킹 Illumina 분석 workflows에 대한 새로운 SARS CoV-2 ARTICv3 패널 New Haplotype Calling plugin 새로운 플러그인은 phasing 정보가 있는 variants의 detection, import, export, validation 옵션과 variant locus, allele variants, haplotype alleles 그리고 microhaplotypes 정보를 전달합니다. QIAGEN CLC Single Cell Analysis Module T Cell repertoire analysis 은 new workflows와 tools에 완벽히 적용 Doublet detection 및 removal은 Single Cell tool에 QC에서 사용 가능 Create Expression Plot tool에서 violin plots 생성 가능 QIAGEN CLC Microbial Genomics Module Identify Viral Integration Sites tool은 hybrid capture panel database 이용해서 host genomes의 viral integration events를 감지할 수 있습니다. 원형의 interactive 그리고 확대/축소 가능한 host/virus genome viewer 이용하여 integration event를 자세히 조사 가능 coverage, unaligned-end coverage 그리고 CDS track overlays와 함께 broken-pair coverage의 visualization 제공 근접한 유전자는 synchronized table에서 확인 Analyze Viral Hybrid Capture Panel Data workflow는 hybrid capture 기술을 사용하여 분석된 샘플에 가장 널리 퍼진 viral species 와 그 variants를 식별 PICRUSt2는 16S 또는 ITS 시퀀싱 데이터의 기능적 추론 또는 CNV normalization의 사용 가능 FDA(Food and Drug Administration)의 RVDB(Reference Virus Data Base) 및 새로운 QIAGEN Microbial Insights – Prokaryotic Taxonomy Database(QMI-PTDB)는 이제 Download Curated Microbial Reference Database tool을 사용하여 다운로드 가능

[뉴스레터] 2021년 6월 QDI Newsletter 조회 1917 2021. 06. 08 - 예정된 Webinar IPA Webinar : From data to biological insight using QIAGEN CLC Single Cell Module and QIAGEN IPA 일시 : 2021년 6월 10일 01:00 AM / 1시간 진행 주제 임신 중 조혈 과정의 복잡한 단계인 장기 발달에서 가계 혈통은 만능 조혈 모세포에서 최종 분화 세포 유형에 이르기까지 다양한 단계에서 관여합니다. 간 발달의 세포 및 분자 메커니즘을 분석하는 것은 이 중요한 장기를 구성하는 세포 유형과 그들이 하는 역할을 이해하는 데 핵심입니다. 이번 웨비나에서는 cell type clusters와 그들의 biology를 강조하기 위해 태아 간의 single-cell transcriptomes를 분석합니다. 참여 신청하기 COSMIC Webinar : COSMIC: Describing millions of somatic mutations at high resolution 일시 : 2021년 6월 15일 04:00 PM / 1시간 진행 주제 COSMIC의 소개와 hand-curated content 모든 유전자는 암에서 체세포 돌연변이의 패턴을 가지고 있으며, COSMIC은 암 유전자 인구조사에서 700개 이상의 병원성 유전자를 기능적으로 상세히 기술합니다. 표현형 및 유전형 주석은 접근 가능하고 통합 가능한 고해상도 형식으로 제공됩니다. COSMIC은 정밀 약물에 대한 저항성을 유발하는 돌연변이를 설명합니다. 암을 유발하는 돌연변이는 많은 유전적 메커니즘을 덮고 있으며, 모두 COSMIC에 설명되어 있습니다. The Cancer Mutation Census는 질병, 돌연변이 작용성에 대한 영향을 측정하기 위한 모든 돌연변이에 대한 지표를 상세히 나타냅니다. 동아시아 암 환자에게 존재하는 유도 및 활성 가능한 돌연변이를 식별하는 방법 참여 신청하기 예정된 교육 OmicSoft 및 IPA 교육 : Discovery from public oncological data using QIAGEN Omicsoft OncoLand and QIAGEN IPA 일시 : 2021년 6월 18일 03:00 AM / 1시간 30분 주제 이번 교육에서는 GEO, TCGA, CCLE 및 기타 출처의 공개 종양 데이터를 사용하여 약물 표적 및 주요 유전자뿐만 아니라 바이오 마커를 발견하고 검증하는 방법에 대해 논의합니다. QIAGEN Omicsoft OncoLand, QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis(IPA) 및 OmicSoft Land Explorer 웹 인터페이스를 사용합니다. 참여 신청하기 CLC 교육 : CLC teaching package: Incorporating NGS Analysis software into your curriculum 일시 : 2021년 6월 25일 01:00 AM / 1시간 주제 QIAGEN CLC Genomics Workbench 소프트웨어와 데이터 분석 응용 프로그램을 소개합니다. QIAGEN CLC Genomics Workbench는 RNA-seq, single-cell RNA-seq, variant calling, 후생유전학 분석, de novo assembly, genome finishing, phylogenic tree construction, metagenomic analysis, Sanger sequencing, molecular biology applications 등을 포함하여 다양한 파이프라인에 널리 사용됩니다. 참여 신청하기 Single Cell Land에 대한 새 블로그 콘텐츠를 통해 Harness the power of deeply-curated scRNA-seq data to accelerate discovery and validation을 알아보세요. 최신 결과를 검증하기 위해 고도로 선별된 single-cell(scRNA-seq) 데이터를 찾고 계신가요? 검출되지 않는 관심 있는 유전자를 찾기 위해 publication의 데이터를 처리하는 데 오랜 시간을 보낸 적이 있으신가요? single-cell portal을 사용해 보았지만 중요한 메타 데이터가 부족하다고 생각하시나요? QIAGEN OmicSoft DiseaseLand 및 OncoLand 프레임 워크를 확장하여 single-cell data를 빠르게 탐색하는 새로운 QIAGEN OmicSoft Single Cell Land가 출시되었습니다. >> 자세히 보기 SARS-CoV-2 게놈 감시 데이터 분석 확장에 대한 블로그 콘텐츠가 업데이트되었습니다. 최근, SARS-CoV-2의 돌연변이가 증가함에 따라 양성 COVID-19 샘플의 NGS를 사용하여 다양한 변종의 게놈 감시를 강화하는 것이 필수적이게 되었습니다. 이에 QIAGEN이 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요. >> 자세히 보기 SARS-CoV-2 돌연변이 분석을 위한 워크플로우 구축에 대한 새 블로그 게시물이 있습니다. 현재 패널 데이터가 미리 구축된 솔루션에서 지원하지 않는 경우 QIAGEN CLC Genomics Workbench에서 간단한 워크 플로우를 생성하여 패널 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요. Clinical Insights QCI Interpret One Webinar : Advancing Personalized Oncology with Transcriptomic Profiling and Mechanistic Modeling 일시 : 2021년 6월 8일 11:00 PM 이 웨비나에서 알라크리스의 차세대 시퀀싱 데이터 분석 책임자인 모리츠 슈테는 정밀 종양학 워크플로우의 일환으로 RNA 시퀀싱 단독 또는 전체 엑솜 시퀀싱과 결합하는 이점을 이야기합니다. RNA-seq가 분자 변화를 식별하고 종양 미세 환경을 조명하는 방법에 대해 논의하는 것 외에도 Schütte 박사는 분자 데이터의 수학적 모델링이 약물 민감도를 예측할 수 있는 방법을 설명합니다. 참석하려면 여기를 클릭하세요. QIAGEN Solid Tumor Summit 2021 : 2021년 6월 29일, 30일 09:00 PM QIAGEN의 Solid Tumor Summit에 초대합니다. 이 이벤트에서는 solid tumor management 분야에 관련된 모든 사람들에게 독특한 경험을 제공할 것입니다. 여기를 클릭하여 등록하세요. 5 reasons why you should use COSMIC to identify cancer mutations 국가 기준 연구소가 HGMD Professional을 신뢰하는 이유에 대한 새로운 콘텐츠가 있습니다. HGMD가 Quality over Quantity에 초점을 맞추어 기계 학습 또는 인공 지능을 사용하는 다른 플랫폼보다 어떤 것이 뛰어난 지 확인하세요. 최근 개최했던 Every Lab Summit을 놓친 분들을 위해서 녹화 자료를 여기서 모두 볼 수 있게 해두었습니다. 이번 이벤트에서 전문가들은 소규모에서 중견 임상 진단 연구소가 대형 병원 네트워크 및 대학 센터의 동일한 속도, 전문 지식 및 신뢰를 가진 정밀 종양학을 위한 포괄적인 게놈 프로파일링 서비스를 제공하기 위해 얼마나 경쟁할 수 있는지를 보여줍니다.

[뉴스레터] QIAGEN Digital Insight 4월 소식 조회 2547 2021. 03. 30 - 1. Scale up, quickly and easily: SARS-CoV-2 genomic surveillance data analysis 여러분의 연구실에서는 SARS-CoV-2 분석과 보고의 급증에 대비하고 있으신가요? SARS-CoV-2 게놈 감시 데이터 분석을 빠르고 쉽게 확장할 수 있는 솔루션인 QIAGEN CoV-2 Insights 서비스 솔루션을 사용하면 광범위한 IT 인프라나 생물 정보학 전문 인력 없이 샘플을 자동으로 처리하고 몇 분 내에 간결한 결과를 제공하여 공중 보건 파트너와 공유 할 수 있습니다. 추가 비용없이 QIAGEN CLC Genomics Workbench에서 결과를 시각화 할 수도 있습니다. 또한 온 디맨드로 확장하고 조정하는 글로벌 클라우드 인프라를 사용하여 가장 빠르고 가장 안전한 데이터 처리를 제공합니다. 아래 링크를 통해 자세한 내용을 확인해보세요! >> 자세히 보기 2. Human Gene Mutation Database (HGMD) Professional 인간 유전병을 담당하는 병원성 유전자 병변에 대한 최신 데이터가 필요하신가요? HGMD Pro의 실용적이고 신뢰할 수 있는 데이터로 더 많은 사례들을 빠르게 해결할 수 있습니다. >> 자세히 보기 3. Faces Behind QIAGEN Digital Insights 올바른 치료 대상을 찾고 있으신가요? 아니면 다음 암 바이오마커를 찾길 원하시나요? 특정 질병의 맥락에서 행동 메커니즘을 이해할 필요가 있으신가요? Elodie Dubus가 QIAGEN Digital Insights 솔루션을 통해 고객이 이러한 목표에 도달할 수 있도록 돕는 방법을 확인하세요. >> 자세히 보기 4. Single cell analysis reveals distinct immune landscapes in transplant and primary sarcomas that determine response or resistance to immunotherapy ‘면역요법은 원발성 종양과 이식 종양에서 다르게 작용하는가?’ @DukeUniv의 암 연구원이 이식 vs 원발성 종양에서 발견된 면역 세포의 single-cell analysis를 위해 QIAGEN OmicSoft Suite를 사용하는 방법과 이러한 세포가 면역 치료의 효과에 어떻게 역할을 하는지 온라인 저널을 통해 확인하세요. >> 자세히 보기

[릴리즈] QIAGEN CLC Single Cell Anaiysis Module 출시 조회 2173 2021. 02. 25 - QIAGEN CLC Single Cell Analysis Module은 raw FASTQ 파일로부터 주석처리된 세포 유형과 차등 발현 유전자를 확인할 수 있는 세포 클러스터까지 분석을 가능하게 합니다. 이 모듈은 오믹스 데이터 분석을 위한 QIAGEN CLC Genomics Premium 패키지의 일부입니다. 분석에 사용되는 알고리즘은 대규모 데이터셋으로 확장되고 광범위한 하드웨어에서 실행되도록 구현되었습니다. 구현된 알고리즘 및 옵션에 대한 자세한 내용은 메뉴얼을 참조해주세요. Feature 1. Single Cell 폴더. FASTQ에서 발현 및 세포 유형 예측까지, scRNA-seq 데이터 분석을 위한 툴 포함 또한 다양한 expression matrix 형식과 함께 세포 및 클러스터의 주석처리에 대한 여러 가져오기 도구를 제공합니다. Figure 2. QIAGEN CLC Single Cell Analysis Module에서 사용 가능한 expression matrix 가져오기 툴 Expression matrix 생성 Expression matrix를 생성하려면 두 단계가 필요합니다. 1) 세포 및 UMI 정보로 주석처리 2) Read mapping Read mapping 과 counting에서는 QIAGEN CLC Genomics Workbench의 RNA-seq 분석 툴의 특화된 버전을 사용합니다. 과거 논문에서 독립적인 성능 평가를 수행했을 때, 해당 툴의 이전 버전은 최고의 성능을 발휘했습니다(Baruzzo et al., 2017). 이 접근 방식은 전사체, 유전체에 read mapping을 진행하고 Spike-in들을 제공하며, 전사체와 유전체에 mapping할 때 노이즈를 제거합니다. Multi-mapping read 들은 기대값-최대화 방식을 통해 배치됩니다. 포괄적인 보고서에는 데이터의 특징 유형(mRNA, lncRNA 등)과 알려진 spike-ins 농도, 발현의 상관 관계가 포함됩니다. 발현 분석 분석의 첫 번째 단계는 QC와 정규화를 포함합니다. 비어 있는 droplet 탐지는 10x Genomics와 같은droplet 방식에 추천됩니다. Quality Control(QC) 단계는 하위 분석에서 허용할 세포를 고려하기 위해 다양한 기준에 대한 임계값을 설정할 수 있습니다. 몇몇 plot은 다음과 같습니다. Figure 3. QC 보고서 중 일부 plot 정규화 한 데이터는 모든 하위 분석에 영향을 미칩니다. 이 구현은 배치 효과를 제거하는데 적합합니다. Figure 4. 배치 교정: 두 샘플 각각에 대해 여러 클러스터가 관찰됩니다. 배치 교정 후에는 클러스터에 두 샘플이 혼합되어 있습니다. UMAP 및 tSNE는 단일 세포 발현 데이터를 시각화하기 위한 사실상의 표준입니다. 인터랙티브 2D 및 3D 시각화는 클러스터 정보, 세포 주석처리 및 유전자 발현 정보를 중첩시킬 수 있습니다. Figure 5. 세포 유형으로 색을 입힌 1000PBMCs (2) 단일 세포 데이터의 UMAP plot Figure 6. 신경 줄기 세포의 마커 유전자로 색이 교차된 백만 개 이상의 뉴런에 대한 tSNE plot 클러스터링은 그래프 기반의 Leiden 알고리즘을 사용합니다. 세포 유형 예측은 전통적으로 세포 클러스터에서 진행됩니다. 이는 너무 조잡한 클러스터링 또는 클러스터링 오류로 인해 부정확한 주석처리가 발생할 수 있다는 단점이 있습니다. QIAGEN CLC Single Cell Analysis Module은 개별 세포에 주석처리가 가능한 세포 분류기를 제공합니다. 이 분류기는 QIAGEN Cell Ontology에 따라 분류된 인간과 마우스의 대규모 단일 세포 프로젝트에 의해 학습되었습니다. Figure 7. QIAGEN Cell Ontology 브라우저 - 수동 큐레이션을 수행할 때 세포 유형 선택 지원, Ontology – 사전 학습된 분류기 지원 Plot 편집기는 표현 분석 도구, 수동 주석처리 도구 및 다양한 시각화 옵션을 제공합니다. 수동 세포 유형 주석처리는 올가미 툴을 사용하여 몇 번의 클릭만으로 진행할 수 있습니다. 포괄적인 필터링 및 선택 옵션을 통해 올바른 세포를 쉽게 선택할 수 있습니다. 차등 유전자 발현은 UMAP 또는 tSNE plot 편집기를 사용하여 선택한 클러스터의 쌍 혹은 클러스터와 나머지 세포 간의 차등 유전자 표현을 다양한 표현 plot으로 나타낼 수 있습니다. (volcano plot, heatmap, dot plot 등). GO 분석에 차등 유전자 발현을 사용하여 추가적인 수동 클러스터 주석처리를 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 차등 발현 유전자 결과를 QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis(IPA)에 업로드하여 경로 분석을 수행할 수 있습니다. Figure 8. 사전 학습된 분류기를 통해 어떤 세포 유형이 예측되었는지 확인하는 dot plot Workflows Figure 9. Expression matrix 부터 시작하는 워크플로우 예제. 워크플로우는 자동으로 세포 유형과 클러스터를 예측하여 주석처리 된 UMAP plot 생성. 이 워크플로우는 또한 highly variable genes에 대한 각각의 세포 유형과 클러스터에 대한 dot plot 및 Heatmap 생성 References: Baruzzo, G., et. al. (2017) Simulation-based comprehensive benchmarking of RNA-seq aligners. Nature methods 14, 2; DOI: https://doi.org/10.1038/nmeth.4106 10x Genomics support: https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/datasets/3.0.0/pbmc_1k_v3 Dataset: 1.3 million brain cells from mice: https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/datasets/1.0/1M_neurons