Codex use case
Annoter des données de scRNA-seq
Examinez les résultats du contrôle qualité des données unicellulaires, les annotations et les projections UMAP dans une même discussion.
Utilisez ChatGPT avec le plugin NGS Analysis pour analyser les fichiers d’une matrice de comptage de type 10x. Vous obtenez des données unicellulaires filtrées selon des critères de qualité, des bilans de filtrage qui justifient les seuils retenus, des annotations et des projections UMAP. Vous pouvez examiner et réviser ces résultats dans la même discussion.
Best for
- Les équipes qui utilisent des matrices de comptage pour contrôler la qualité des données unicellulaires, annoter les cellules et visualiser les résultats.
- Les chercheurs qui doivent justifier les seuils de filtrage et garder une trace vérifiable des cellules exclues ou signalées.
- Les équipes qui souhaitent examiner et partager leurs résultats dans un notebook ou une application, avec les figures générées et un index des visualisations.
Contents
Annoter des données de scRNA-seq
Examinez les résultats du contrôle qualité des données unicellulaires, les annotations et les projections UMAP dans une même discussion.
Utilisez ChatGPT avec le plugin NGS Analysis pour analyser les fichiers d’une matrice de comptage de type 10x. Vous obtenez des données unicellulaires filtrées selon des critères de qualité, des bilans de filtrage qui justifient les seuils retenus, des annotations et des projections UMAP. Vous pouvez examiner et réviser ces résultats dans la même discussion.
Utilisez ChatGPT avec le plugin NGS Analysis pour analyser les fichiers d’une matrice de comptage de type 10x. Vous obtenez des données unicellulaires filtrées selon des critères de qualité, des bilans de filtrage qui justifient les seuils retenus, des annotations et des projections UMAP. Vous pouvez examiner et réviser ces résultats dans la même discussion.
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Best for
- Les équipes qui utilisent des matrices de comptage pour contrôler la qualité des données unicellulaires, annoter les cellules et visualiser les résultats.
- Les chercheurs qui doivent justifier les seuils de filtrage et garder une trace vérifiable des cellules exclues ou signalées.
- Les équipes qui souhaitent examiner et partager leurs résultats dans un notebook ou une application, avec les figures générées et un index des visualisations.
Skills & Plugins
- Effectuez le contrôle qualité des données unicellulaires après le comptage et obtenez les résultats du filtrage, les visualisations, les annotations et le notebook.
| Skill | Why use it |
|---|---|
| NGS Analysis | Effectuez le contrôle qualité des données unicellulaires après le comptage et obtenez les résultats du filtrage, les visualisations, les annotations et le notebook. |
Starter prompt
Utilisez les skills
Le plugin NGS Analysis comprend les skills suivantes :
ngs-analysis-routerscrna-seq-qcngs-scrna-seq
Lorsque vous utilisez le plugin, ChatGPT peut faire appel à chacune de ces skills.
Guide pas à pas
- Indiquez à ChatGPT où trouver la matrice, les codes-barres, les gènes ou les caractéristiques, le manifeste et les métadonnées du jeu de données à analyser. Vous pouvez aussi lui fournir les références exactes des fichiers.
- Envoyez le prompt de départ pour que ChatGPT choisisse les seuils de contrôle qualité à partir des distributions observées et consigne les raisons de ses choix dans les fichiers produits lors de l’analyse.
- Ouvrez l’index des visualisations ainsi que le notebook ou l’application d’examen des résultats. Consultez le nombre de cellules ayant réussi ou échoué au contrôle qualité, les projections UMAP et le niveau de confiance des annotations.
- Poursuivez dans la même discussion pour affiner les seuils, fournir un atlas de référence adapté au jeu de données ou relancer l’analyse après avoir débloqué la détection des doublets.
Résultats
En plus de la matrice filtrée, l’analyse fournit une interface qui permet d’examiner les décisions de filtrage. Commencez par consulter les graphiques qui justifient les seuils et le bilan du contrôle qualité. Vous pourrez voir combien de cellules chaque filtre a éliminées ou signalées et vérifier si les seuils retenus correspondent aux distributions observées.
Examinez ensuite les projections UMAP obtenues par grande catégorie d’annotation et par cluster de Leiden. Ces vues vous aident à repérer les lacunes dans les annotations, les clusters suspects ou les seuils à réexaminer.
Enfin, examinez les indicateurs de qualité et les résultats du filtrage pour chaque cellule. ChatGPT conserve ce tableau avec le fichier .h5ad filtré et les fichiers de visualisation. Vous pouvez ainsi ajuster les seuils dans la même discussion tout en gardant une trace des raisons qui ont guidé le premier filtrage.
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