随着单细胞技术应用的增长，对探索这些大型、复杂数据集工具的需求也越来越大。
自2010年以来，单细胞转录组文章数量呈指数级增长。这种增长导致了对交互式工具的需求，这些工具让科研人员在与合作者更深入地进行计算分析之前，能够在高水平上探索和理解这些复杂的数据集。
来自美国和英国的多机构研究团队共同开发了一个免费的单细胞数据可视化工具：UCSC Cell Browser。
研究人员可直接在线使用UCSC Cell Browser在单个/多个数据集中对基因表达和元数据注释分布进行可视化；还可使用UCSC Cell Browser免费提供的python包，为自己的单细胞数据集创建稳定/独立的可视化图像。
如何使用UCSC Cell Browser？
Step 1选择数据集
UCSC Cell Browser已经汇集了多个单细胞转录组数据集，用户可以根据研究需要选择感兴趣的数据集进行可视化，相关数据集可供下载。
Step 2 细胞降维、聚类分析
UCSC Cell Browser主要显示的是二维散点图，最常见的是tSNE或UMAP降维的输出。用户可直接对可视化页面平移/缩放，同时根据提供的注释（例如细胞类型等信息）或通过基因表达为细胞着色。
用户还可通过View按钮实现可视化页面的缩放和分屏等；通过Edit按钮或视觉识别选择目标细胞群并导出相关数据用于其他分析。
Step 3 基因表达分析
UCSC Cell Browser相关数据集已配有表达基因列表，heatmap视图窗显示这些基因在细胞群中的表达情况。选择目标基因可得到该基因在所有细胞中的表达情况；选择目标细胞群，可得到该细胞群中表达基因的列表，点击目标基因可比较该基因在目标细胞群和所有细胞中的表达情况。
分析过程中所有的图都可通过File按钮直接下载。
用户还可使用UCSC Cell Browser提供的python包，为自己的单细胞数据集创建稳定/独立的可视化图像。
UCSC Cell Browser VS 其他分析工具
与其他13种分析工具相比，UCSC Cell Browser能够在单个实例上托管多个数据集，以层次结构的形式排列，安装程序简单，不需要特殊的服务器基础设施（如Flask，Shiny），并且内置许多数据格式的转换器。
UCSC Cell Browser访问地址：https://cells.ucsc.edu
首发公号：国家基因库大数据平台
参考文献
[1] Matthew L Speir, Aparna Bhaduri, Nikolay S Markov, et al.UCSC Cell Browser: Visualize Your Single-Cell Data[J]. BioRxiv, 2020.
[2] Çakır,B. et al. (2020) Comparison of visualization tools for single-cell RNAseq data. NAR Genom Bioinform. 2(3), lqaa052.
图片来源于UCSC Cell Browser和参考文献，如有侵权请联系删除。
