文章:Over 1000 tools reveal trends in the single-cell RNA-seq analysis landscape
杂志:Genome Biology
年份:2021
从 2016 年开始,scRNA-tools 数据库(https://www.scrna-tools.org/)不断收集单细胞转录组数据分析软件。截止2021年,已经收集了超过 1000 个工具,从这些工具中,能够感受到单细胞转录组测序技术的可用性和兴趣的增长趋势。
单细胞转录组分析工具的现状
图1 scRNA-tools数据库概述
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新工具的加入增长迅速。
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约 70% 的工具正式发表了文单,22%的有预印本,8%的工具未发表。
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编程语言方面,R语言占据首要位置,其次是 Python,再其后是 C++、MATLAB 以及其他语言。
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工具按其功能的分类,有数据获取、数据清洗、细胞分类、基因鉴定、多功能以及其他。可以看到,在这些类别中,定量、整合、聚类和数据可视化工具占的比例较大。
单细胞转录组分析工具的趋势
图2 scRNA-seq分析工具的趋势
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越来越多的工具使用 Python 开发。从 2017 至 2021,Python 开发的工具在数据库中所占的比例处于稳步上升当中,而 R 开发的工具所占比例逐年下降,其他语言开发的工具所占比例变化不大。由此可以看出,在数据科学领域,Python 和 R 两者互为最大的竞争对手。
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预计到 2025 年年中,Python 将取代 R 成为最常见的 scRNA-seq 分析工具平台;然而,R将继续充当重要的角色。
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但是要注意的是,这种趋势反应了开发人员的偏好,可能无法反映分析师使用这些平台的频率。
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在所有工具中,超过 40%的工具是用于作图的。
单细胞转录组工具开发的开放科学
图3 scRNA-seq工具开发的开放科学
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scRNA-tools 数据库中绝大多数(超过90%)的工具都存储在 GitHub网站上。
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在 GitHub 上,社区可以提出问题、增强建议以及贡献新的功能。
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超过一半的工具有预印本,并且预印本与正式出版之间相隔平均天数为 250 天。
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预印本有助于快速开发 scRNA-seq 新方法。
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开放科学实践还有助于增加工具的引用。
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