Using “Galaxy-rCASC”: A Public Galaxy Instance for Single-Cell RNA-Seq Data Analysis

RNA序列 计算机科学 生物 遗传学 转录组 基因 基因表达
作者
Pietro Mandreoli,Luca Alessandrì,Raffaele Calogero,M. A. Tangaro,Federico Zambelli
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 311-335 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-2756-3_16
摘要

rCASC is a modular workflow providing an integrated environment for single-cell RNA-seq (scRNA-Seq) data analysis exploiting Docker containers to achieve functional and computational reproducibility. It was initially developed as an R package usable also through a Java GUI. However, the Java frontend cannot be employed when running rCASC on a remote server, a typical setup due to the significant computational resources commonly needed to analyze scRNA-Seq data.To allow the use of rCASC through a graphical user interface on the client side and to harness the many advantages provided by the Galaxy platform, we have made rCASC available as a Galaxy set of tools, also providing a dedicated public instance of Galaxy named "Galaxy-rCASC." To integrate rCASC into Galaxy, all its functions, originally implemented as a set of Docker containers to maximize reproducibility, have been extensively reworked to become independent from the R package functions that launch them in the original implementation. Furthermore, suitable Galaxy wrappers have been developed for most functions of rCASC. We provide a detailed reference document to the use of Galaxy-rCASC with insights and explanations on the platform functionalities, parameters, and output while guiding the reader through the typical rCASC analysis workflow of a scRNA-Seq dataset.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
从容初柔发布了新的文献求助10
1秒前
现代的以晴完成签到,获得积分10
2秒前
周周发布了新的文献求助10
2秒前
candl发布了新的文献求助20
4秒前
小梁同学发布了新的文献求助10
4秒前
祁轩完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
Akim应助执着涵柳采纳,获得10
6秒前
9秒前
9秒前
脑洞疼应助walalalla采纳,获得10
10秒前
gy7890622完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
weixia发布了新的文献求助10
10秒前
小马甲应助阿呆采纳,获得10
11秒前
文艺寄灵发布了新的文献求助10
13秒前
houbin完成签到,获得积分10
13秒前
wpz关注了科研通微信公众号
15秒前
沉静白卉发布了新的文献求助10
15秒前
Coolkid2001完成签到,获得积分10
15秒前
于小小于完成签到 ,获得积分10
15秒前
gy7890622发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
18秒前
18秒前
困锟完成签到,获得积分10
18秒前
隐形曼青应助lulu采纳,获得10
19秒前
19秒前
怀安完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
20秒前
molihuakai应助weixia采纳,获得10
21秒前
21秒前
戴泽发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
wangzifan发布了新的文献求助10
24秒前
阿涛发布了新的文献求助30
24秒前
qq发布了新的文献求助10
24秒前
阿呆发布了新的文献求助10
25秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Health Psychology 1000
全员动态考核,锚定高质量发展:读懂同济大学教师人事改革新政的深层价值 900
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7596262
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9172685
关于积分的说明 19636668
捐赠科研通 7173297
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267980
关于科研通互助平台的介绍 2432746
邀请新用户注册赠送积分活动 2261163