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Best practices for the execution, analysis, and data storage of plant single-cell/nucleus transcriptomics

生物 转录组 计算生物学 数据质量 可比性 质量(理念) 数据科学 生物技术 生物信息学 基因 基因表达 计算机科学 遗传学 服务(商务) 哲学 经济 数学 认识论 组合数学 经济
作者
Carolin Grones,Thomas Eekhout,Dongbo Shi,Manuel Neumann,Lea S. Berg,Yuji Ke,Rachel Shahan,Kevin L. Cox,Fabio Gómez-Cano,Hilde Nelissen,Jan U. Lohmann,Stefania Giacomello,Olivier Martin,Benjamin Cole,Jia‐Wei Wang,Kerstin Kaufmann,Michael T. Raissig,Gergő Pálfalvi,Thomas Greb,Marc Libault,Bert De Rybel
出处
期刊:The Plant Cell [Oxford University Press]
卷期号:36 (4): 812-828 被引量:12
标识
DOI:10.1093/plcell/koae003
摘要

Abstract Single-cell and single-nucleus RNA-sequencing technologies capture the expression of plant genes at an unprecedented resolution. Therefore, these technologies are gaining traction in plant molecular and developmental biology for elucidating the transcriptional changes across cell types in a specific tissue or organ, upon treatments, in response to biotic and abiotic stresses, or between genotypes. Despite the rapidly accelerating use of these technologies, collective and standardized experimental and analytical procedures to support the acquisition of high-quality data sets are still missing. In this commentary, we discuss common challenges associated with the use of single-cell transcriptomics in plants and propose general guidelines to improve reproducibility, quality, comparability, and interpretation and to make the data readily available to the community in this fast-developing field of research.
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