Codex use case
scRNA-seq-Daten annotieren
Prüfe Einzelzell-QC, Annotationen und UMAPs in einem einzigen Chat.
Nutze ChatGPT mit dem NGS Analysis-Plug-in, um aus einem Matrixpaket im 10x-Stil QC-gefilterte Artefakte für Einzelzelldaten, Filterzusammenfassungen mit Begründungen für die Schwellenwerte, Annotationen und UMAPs zu erstellen. Du kannst alle Ergebnisse im selben Chat prüfen und überarbeiten.
Am besten geeignet für
- Teams für Einzelzellanalysen, die nach dem Erstellen der Count-Matrix QC, Annotationen und Visualisierungen auf Matrixebene durchführen.
- Forschende, die eine Filterung mit begründeten Schwellenwerten und eine nachvollziehbare Dokumentation der entfernten oder markierten Zellen benötigen.
- Teams, die eine portable Review-Oberfläche mit erstellten Abbildungen, einem Visualisierungsindex und einer Übergabe als Notebook oder App wünschen.
Contents
scRNA-seq-Daten annotieren
Prüfe Einzelzell-QC, Annotationen und UMAPs in einem einzigen Chat.
Nutze ChatGPT mit dem NGS Analysis-Plug-in, um aus einem Matrixpaket im 10x-Stil QC-gefilterte Artefakte für Einzelzelldaten, Filterzusammenfassungen mit Begründungen für die Schwellenwerte, Annotationen und UMAPs zu erstellen. Du kannst alle Ergebnisse im selben Chat prüfen und überarbeiten.
Nutze ChatGPT mit dem NGS Analysis-Plug-in, um aus einem Matrixpaket im 10x-Stil QC-gefilterte Artefakte für Einzelzelldaten, Filterzusammenfassungen mit Begründungen für die Schwellenwerte, Annotationen und UMAPs zu erstellen. Du kannst alle Ergebnisse im selben Chat prüfen und überarbeiten.
Weiterführende Links
Am besten geeignet für
- Teams für Einzelzellanalysen, die nach dem Erstellen der Count-Matrix QC, Annotationen und Visualisierungen auf Matrixebene durchführen.
- Forschende, die eine Filterung mit begründeten Schwellenwerten und eine nachvollziehbare Dokumentation der entfernten oder markierten Zellen benötigen.
- Teams, die eine portable Review-Oberfläche mit erstellten Abbildungen, einem Visualisierungsindex und einer Übergabe als Notebook oder App wünschen.
Skills und Plug-ins
- Führe nach dem Erstellen der Count-Matrix die Einzelzell-QC aus und gib Artefakte für Filterung, Visualisierung und Annotation sowie Notebook-Artefakte zurück.
| Skill | Why use it |
|---|---|
| NGS Analysis | Führe nach dem Erstellen der Count-Matrix die Einzelzell-QC aus und gib Artefakte für Filterung, Visualisierung und Annotation sowie Notebook-Artefakte zurück. |
Einstiegs-Prompt
Skills nutzen
Das NGS Analysis-Plug-in umfasst:
ngs-analysis-routerscrna-seq-qcngs-scrna-seq
Wenn du das Plug-in verwendest, kann ChatGPT alle darin gebündelten Skills nutzen.
Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Verweise ChatGPT auf die passende Matrix, die Barcodes, Gene oder Features, das Manifest und die Datensatzmetadaten oder gib genaue Dateireferenzen an.
- Führe den Starter-Prompt aus, damit ChatGPT anhand der beobachteten Verteilungen QC-Schwellenwerte festlegen und die Begründung in den Artefakten des Durchlaufs dokumentieren kann.
- Öffne den Visualisierungsindex und das Review-Notebook oder die Review-App. Prüfe dort, wie viele Zellen die QC bestanden bzw. nicht bestanden haben, und sieh dir die UMAPs sowie die Konfidenz der Annotationen an.
- Arbeite im selben Chat weiter, um die Schwellenwerte zu verfeinern, einen passenden Referenzatlas bereitzustellen oder den Lauf erneut auszuführen, sobald die Doubletten-Erkennung nicht mehr blockiert ist.
Ergebnisse
Der Durchlauf erzeugt eine Review-Oberfläche für die Filterentscheidungen und nicht nur eine gefilterte Matrix. Beginne mit den Diagrammen zur Begründung der Schwellenwerte und einer Zusammenfassung der QC. Daran erkennst du, wie viele Zellen jeder Filter entfernt oder markiert hat und ob die gewählten Grenzwerte zu den beobachteten Verteilungen passen.
Prüfe anschließend die erstellten UMAPs, aufgeschlüsselt nach groben Labels und Leiden-Clustern. Diese Ansichten erleichtern es, Lücken in den Annotationen, verdächtige Cluster oder gewählte Schwellenwerte zu erkennen, die noch einmal geprüft werden sollten.
Prüfe abschließend die Metriken auf Zellebene und die Filterergebnisse. ChatGPT speichert
diese Tabelle zusammen mit der gefilterten Datei im Format .h5ad und den Visualisierungsartefakten, sodass du
die Schwellenwerte im selben Chat überarbeiten kannst, ohne die Begründung des
ersten Durchlaufs zu verlieren.
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