Codex use case
scRNA-seq データのアノテーション
シングルセルデータの QC 結果、アノテーション、UMAP を同じチャットで確認できます。
ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使うと、10x 形式の行列ファイル一式から、QC 基準でフィルタリングしたシングルセルデータ、閾値の選定根拠を含むフィルタリング結果の概要、アノテーション、UMAP を生成できます。これらの結果は同じチャットで確認・修正できます。
Best for
- カウント生成後に、カウント行列を使って QC、アノテーション、可視化を行うシングルセル解析チーム
- 閾値の選定根拠を示してフィルタリングを行い、どの細胞を除外し、どの細胞にフラグを付けたかを後から検証できる記録が必要な研究者
- 生成した図と可視化結果の索引を別の環境でも確認でき、ノートブックまたはアプリの形で解析を引き継げるようにしたいチーム
Contents
scRNA-seq データのアノテーション
シングルセルデータの QC 結果、アノテーション、UMAP を同じチャットで確認できます。
ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使うと、10x 形式の行列ファイル一式から、QC 基準でフィルタリングしたシングルセルデータ、閾値の選定根拠を含むフィルタリング結果の概要、アノテーション、UMAP を生成できます。これらの結果は同じチャットで確認・修正できます。
ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使うと、10x 形式の行列ファイル一式から、QC 基準でフィルタリングしたシングルセルデータ、閾値の選定根拠を含むフィルタリング結果の概要、アノテーション、UMAP を生成できます。これらの結果は同じチャットで確認・修正できます。
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Best for
- カウント生成後に、カウント行列を使って QC、アノテーション、可視化を行うシングルセル解析チーム
- 閾値の選定根拠を示してフィルタリングを行い、どの細胞を除外し、どの細胞にフラグを付けたかを後から検証できる記録が必要な研究者
- 生成した図と可視化結果の索引を別の環境でも確認でき、ノートブックまたはアプリの形で解析を引き継げるようにしたいチーム
Skills & Plugins
- シングルセルデータのカウント生成後に QC を実行し、フィルタリング結果、可視化結果、アノテーション、ノートブックを返します。
| Skill | Why use it |
|---|---|
| NGS Analysis | シングルセルデータのカウント生成後に QC を実行し、フィルタリング結果、可視化結果、アノテーション、ノートブックを返します。 |
Starter prompt
スキルの活用
NGS Analysis プラグインには、次のスキルが含まれています。
ngs-analysis-routerscrna-seq-qcngs-scrna-seq
このプラグインを使うと、ChatGPT はこれらのスキルをすべて利用できます。
実行手順
- 解析に使う行列、バーコード、遺伝子またはフィーチャー、マニフェスト、データセットのメタデータの場所を ChatGPT に伝えるか、該当するファイルを正確に指定します。
- 最初のプロンプトを実行します。これにより、ChatGPT は観測された分布をもとに QC のしきい値を選び、その根拠を解析の出力ファイルに記録できます。
- 可視化結果の一覧と、レビュー用のノートブックまたはアプリを開きます。QC 基準を満たした細胞と満たさなかった細胞の数、UMAP プロット、アノテーションの信頼度を確認します。
- 同じチャットで、しきい値を調整したり、データセットに合った参照アトラスを指定したりできます。ダブレット検出を妨げていた問題を解消した後に、解析を再実行することもできます。
解析結果
解析を実行すると、フィルタリング後の行列に加え、各フィルターの判定を検証できる資料が得られます。まず、しきい値の設定根拠を示すプロットと QC サマリーを確認します。各フィルターで除外された細胞やフラグが付いた細胞の数と、選んだしきい値が実際の分布に合っているかを確認できます。
次に、大分類のラベル別と Leiden クラスター別に、生成された UMAP プロットを確認します。これらのプロットを見ると、アノテーションの抜けや疑わしいクラスター、見直しが必要なしきい値を見つけやすくなります。
最後に、細胞ごとの指標とフィルタリング結果を確認します。ChatGPT は、この表をフィルタリング後の .h5ad ファイルや可視化結果とともに保存します。初回の判定根拠を残したまま、同じチャットでしきい値を見直せます。
