Ce projet propose des données de séquençage ARN unicellulaire (scRNA-Seq) traitées et normalisées issues de quatre jeux de données publiés dans une étude scientifique. Les fichiers incluent des annotations cellulaires, des comptages bruts et normalisés, ainsi que des données corrigées pour les biais de batch. Ces ressources sont destinées à faciliter l'analyse et la comparaison des profils d'expression génique entre différentes conditions expérimentales.

SingleCellClass est un projet dédié à l'analyse de données de séquençage d'ARN à l'échelle de cellules uniques. Il permet de filtrer, normaliser et réduire les dimensions de données de séquençage, ainsi que d'identifier des types cellulaires à partir de gènes marqueurs. Le projet est basé sur des notebooks Jupyter et utilise des outils tels que RISE pour une présentation interactive.

Ce projet propose des données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-Seq) traitées et normalisées issues de quatre jeux de données utilisés dans une étude scientifique. Les fichiers incluent des annotations cellulaires, des comptages bruts et normalisés, ainsi que des données corrigées de batch et des valeurs TPM pour faciliter l'analyse transcriptomique.

SingleCellNormalize est une solution dédiée à la normalisation des données issues du séquençage ARN à cellule unique. Elle permet de filtrer les données pour éliminer les artefacts et corriger les biais liés aux différences de lots expérimentaux. Cet outil facilite l'analyse comparative des profils d'expression génique entre cellules, essentiel pour la recherche en biologie cellulaire et la compréhension des mécanismes biologiques.