Einzelzell-RNA-seq Analyse-Suite

Aufbau einer fortschrittlichen Einzelzell-RNA-seq-Analysepipeline mit maschinellem Lernen für die Zelltyp-Identifikation und Trajektorienanalyse für die Krebsforschung.

Einzelzell-Genomik, Machine Learning, Vue.js

Die Herausforderung

Cellular Dynamics Laboratory verarbeitete große Einzelzell-RNA-seq-Datensätze manuell mit verschiedenen unverbundenen Tools, was zu inkonsistenten Ergebnissen und langwierigen Analysezyklen führte. Sie benötigten eine einheitliche Plattform für ihre Krebsforschungsinitiative.

Unsere Lösung

Unsere Lösung nutzte Vue.js für eine reaktionsschnelle Benutzeroberfläche, integriert mit Python-basierten Analysemotoren unter Verwendung von Scanpy und Seurat. Wir implementierten maschinelle Lernalgorithmen mit scikit-learn und TensorFlow für erweiterte Zellklassifizierung und Trajektorienanalyse, alles in Docker-Containern bereitgestellt.

Verwendete Technologien

Vue.js

Python

Scanpy

Seurat

scikit-learn

TensorFlow

MongoDB

Docker

Ergebnisse & Auswirkungen

Das Labor erzielte eine 400%ige Verbesserung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und identifizierte neue Zellsubpopulationen, die zuvor übersehen wurden. Die standardisierte Pipeline führte zu reproduzierbaren Ergebnissen in verschiedenen Forschungsprojekten.

Kundenbewertung

“Die scRNA-seq-Suite hat unser Verständnis von Zellheterogenität in Tumoren verändert. Die automatisierten maschinellen Lernpipelines haben Einsichten aufgedeckt, die mit manuellen Methoden unmöglich gewesen wären.”

CDL

Cellular Dynamics Laboratory

Forschungsteam

Projektgalerie

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