DRCTdb: disease-related cell type analysis to decode cell type effect and underlying regulatory mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the molecular mechanisms underlying genetic diseases is challenging due to environmental and genetic factors. Genome-wide association studies (GWAS) have identified numerous genetic loci, but their functional implications are largely unknown. Single-cell multiomics sequencing has emerged as a powerful tool to study disease-specific cell types and their relationship with genetic variants. However, comprehensive databases for exploring these mechanisms across different tissues are lacking. We present the Disease-Related Cell Type database (DRCTdb), integrating GWAS and single-cell multiomics data to identify disease-related cell types and elucidate their regulatory mechanisms. DRCTdb contains well-processed data from 16 studies, covering 4 million cells within 28 tissues. Users can browse relationships and regulatory mechanisms between SNPs of 42 genetic diseases and cell types based on GWAS and single-cell data. DRCTdb also offers data downloads and is available at https://singlecellatlas.top/DRCTDB . By integrating GWAS with single-cell data from 4 million cells across 28 tissues, DRCTdb database ( https://singlecellatlas.top/DRCTDB ) can help users explore disease-related cell types and regulatory mechanisms for 42 genetic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».