Zur Analyse von Single-Cell-RNA-Sequenzierungsdaten (scRNA-seq) sind in der Regel
Programmierkenntnisse sowie Kenntnisse über spezialisierte Softwaretools erforderlich. Um diesen
Prozess zugänglicher zu machen, wurde eine interaktive Webanwendung zur Analyse solcher Daten
entwickelt. Ein initialer scRNA-seq-Workflow wurde in R entworfen und in neun modulare Schritte
unterteilt. Diese Module wurden anschließend in das R-Shiny-Framework implementiert, wodurch der
statische Code in eine interaktive Anwendung transformiert wurde.
Die finale Anwendung umfasst alle wesentlichen Schritte der scRNA-seq-Analyse und ermöglicht es
Nutzern, single-cell Daten zu visualisieren und Analysen einfacher durchzuführen. Die Funktionalität
der Anwendung wurde durch die Reproduktion der Ergebnisse einer bereits veröffentlichten scRNAseq-
Studie validiert.
Analyzing single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data often requires programming skills and
knowledge of specialized analysis packages.
To make this process more accessible, an interactive web application for scRNA-seq analysis has
been developed. An initial scRNA-seq workflow was designed in R and divided into nine modular
steps. These modules were then implemented within the R Shiny framework, transforming the static
code into an interactive application.
The final application encompasses all the main steps of scRNA-seq analysis, enabling users to
explore single-cell data and carry out analyses more easily.
The application's functionality was validated by reproducing the results of a previously published
scRNA-seq study.
Design and Implementation of an Interactive Web App for Single- Cell Data Analysis
Beschreibung
Zur Analyse von Single-Cell-RNA-Sequenzierungsdaten (scRNA-seq) sind in der Regel
Programmierkenntnisse sowie Kenntnisse über spezialisierte Softwaretools erforderlich. Um diesen
Prozess zugänglicher zu machen, wurde eine interaktive Webanwendung zur Analyse solcher Daten
entwickelt. Ein initialer scRNA-seq-Workflow wurde in R entworfen und in neun modulare Schritte
unterteilt. Diese Module wurden anschließend in das R-Shiny-Framework implementiert, wodurch der
statische Code in eine interaktive Anwendung transformiert wurde.
Die finale Anwendung umfasst alle wesentlichen Schritte der scRNA-seq-Analyse und ermöglicht es
Nutzern, single-cell Daten zu visualisieren und Analysen einfacher durchzuführen. Die Funktionalität
der Anwendung wurde durch die Reproduktion der Ergebnisse einer bereits veröffentlichten scRNAseq-
Studie validiert.
Analyzing single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data often requires programming skills and
knowledge of specialized analysis packages.
To make this process more accessible, an interactive web application for scRNA-seq analysis has
been developed. An initial scRNA-seq workflow was designed in R and divided into nine modular
steps. These modules were then implemented within the R Shiny framework, transforming the static
code into an interactive application.
The final application encompasses all the main steps of scRNA-seq analysis, enabling users to
explore single-cell data and carry out analyses more easily.
The application's functionality was validated by reproducing the results of a previously published
scRNA-seq study.