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SingleQ:一个综合性的单细胞表达数量性状基因座 (sc-eQTL) 跨人类组织数据库。

SingleQ: a comprehensive database of single-cell expression quantitative trait loci (sc-eQTLs) cross human tissues.

机构信息

State Key Laboratory of Experimental Hematology, National Clinical Research Center for Blood Diseases, Haihe Laboratory of Cell Ecosystem, Institute of Hematology & Blood Diseases Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, 288 Nanjing Road, Tianjin 300020, China.

Tianjin Institutes of Health Science, 28 Tuanbo Avenue, Tianjin 301600, China.

出版信息

Database (Oxford). 2024 Mar 9;2024. doi: 10.1093/database/baae010.

DOI:10.1093/database/baae010
PMID:
38459946
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10924434/
Abstract

Mapping of expression quantitative trait loci (eQTLs) and other molecular QTLs can help characterize the modes of action of disease-associated genetic variants. However, current eQTL databases present data from bulk RNA-seq approaches, which cannot shed light on the cell type- and environment-specific regulation of disease-associated genetic variants. Here, we introduce our Single-cell eQTL Interactive Database which collects single-cell eQTL (sc-eQTL) datasets and provides online visualization of sc-eQTLs across different cell types in a user-friendly manner. Although sc-eQTL mapping is still in its early stage, our database curates the most comprehensive summary statistics of sc-eQTLs published to date. sc-eQTL studies have revolutionized our understanding of gene regulation in specific cellular contexts, and we anticipate that our database will further accelerate the research of functional genomics. Database URL: http://www.sqraolab.com/scqtl.

摘要

表达数量性状基因座 (eQTLs) 和其他分子 QTLs 的映射有助于描述与疾病相关的遗传变异的作用模式。然而,目前的 eQTL 数据库提供了批量 RNA-seq 方法的数据,这些数据无法揭示与疾病相关的遗传变异在细胞类型和环境特异性方面的调控。在这里,我们介绍我们的单细胞 eQTL 交互式数据库,该数据库收集单细胞 eQTL (sc-eQTL) 数据集,并以用户友好的方式提供不同细胞类型中 sc-eQTL 的在线可视化。尽管单细胞 eQTL 作图仍处于早期阶段,但我们的数据库对迄今为止发表的单细胞 eQTL 的最全面汇总统计数据进行了整理。单细胞 eQTL 研究彻底改变了我们对特定细胞环境中基因调控的理解,我们预计我们的数据库将进一步加速功能基因组学的研究。数据库网址:http://www.sqraolab.com/scqtl。

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