單細胞測序技術能夠精確細分每個細胞獨特的基因表達特徵，深入研究細胞間的相互作用關係，在腫瘤免疫等方面成為人們越來越看重的技術，熱度也是不斷上漲。
隨著熱度的增加，關於單細胞的文獻數據也是爆炸性增長！
大家在學習單細胞技術和寫論文時，很多問題也是爆炸性增長！
那麼如何快速找到需要的單細胞數據？
有哪些好用工具可以幫助我們完成日思夜想的論文？
今天小編在這裡挑選了一些好用且有特色的單細胞資料庫分享給大家。
除此之外，還為大家整理了許多單細胞測序的高分套路模板和文章復現資源，想要的小夥伴可以點擊了解詳情免費領取哦~
1、PanglaoDB
https://panglaodb.se/index.html
數據來源：
超過1000個單細胞實驗的預處理和預計算分析，涵蓋了大多數主要的單細胞平台和分析流程，
基於來自各種組織和器官的超過400萬個細胞。
6000多個marker基因，可用於細胞分群注釋的marker資料庫。
主要源於已經公開發表的單細胞轉錄組數據。
功能 & 優點：
查詢和探索細胞類型、遺傳途徑和調控網絡。
致力於探索人類和小鼠的單細胞轉錄組數據，
適合零基礎的人使用、探索和挖掘。
2、SCEA(Single Cell Expression Atlas)
https://www.ebi.ac.uk/gxa/home
數據來源：
和NCBI並列的歐洲著名EMBL-EBI資料庫的子資料庫，包含217個scRNA-seq研究、總計7,723,982個細胞，經過質控後得到來自18個不同組織共計5,312,183個細胞。
功能 & 優點：
可以按gene和experiment檢索實驗設計、分析參數、下載marker基因和表達數據矩陣等。
按照實驗或者研究為單位存儲單細胞數據
3、CancerSEA
http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/
數據來源：
scRNA-seq：SRA、GEO和ArrayExpress網站中的72個數據集，總共收錄了25種癌症的41900個腫瘤細胞
功能分析結果：HCMDB、Cyclebase和StemMapper等數據集，總共重新定義了14種功能狀態
功能 & 優點：
通過對這些單細胞進行功能狀態注釋，構建資料庫，可進行「gene search」、「State Search」、「Browse state atlas」、「Browse dataset information」以及「Download」
將功能和基因聯繫起來，幫助指導建立課題，追蹤表型，提供癌症研究思路
4、人類細胞圖譜（HCA）
https://data.humancellatlas.org/
人類細胞圖譜（Human Cell Atlas, HCA）是一個描述人體所有細胞類型的項目，是一項可以與」人類基因組計劃「（HGP）相媲美的大型國際合作項目。在2017年10月，38個與HCA有關的項目，還得到了陳和扎克伯格基金會的資助。
數據來源：
它對人體的37萬億個細胞進行分類，通過對身體各部位的細胞進行取樣，創建細胞參考圖譜，其中包括人體中每種細胞類型的位置、功能和特徵，確定每個細胞表達的基因 。該項目的所有軟體和數據都是免費的。
功能 & 優點：
一體化資料庫，包括數據的上傳、整理、搜索、簡單分析全流程，方便。
資料庫的選項包含大量的文字描述教程，教你更方便地使用資料庫，簡單好上手。
5、SC2disease
http://easybioai.com/sc2disease/
數據來源：
由西北工業大學、西安交通大學、哈爾濱工業大學、復旦大學、天津大學等團隊合作開發
946481條目，對應於341種細胞類型、29 種組織和 25 種疾病
功能 & 優點：
包含細胞類型特異信息的疾病基因資料庫，旨在提供病例與健康對照之間、病例中不同細胞類型之間以及不同病理程度病例之間基因表達的差異
也就是把這裡有大量作者已經分析好的基於單細胞水平的差異分析結果，挑選現成的marker，再找一個新的角度來解釋。
6、Cell BLAST
https://cblast.gao-lab.org/
北京大學團隊發表在Nature Communications上的單細胞轉錄組學數據的細胞注釋工具
數據來源：
自帶高質量注釋的scRNA-seq參考資料庫Animal Cell Atlas (ACA)，涵蓋2,989,582個單細胞、8個物種、27個不同的組織器官
功能 & 優點：
對於高速增長的不同來源數據解決批次效應
使用Cell Ontology構建了一套結構化的細胞類型標註，提供高質量的細胞注釋
7、CellMarker
http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/
數據來源：
2019年1月份發表於核酸研究 (Nucleic Acids Research)，由哈爾濱醫科大學Yun Xiao等老師發表，該團隊通過梳理100,000+發表的文獻，梳理出人的158個組織 (亞組織)的467個細胞類型的13,605個Marker基因，和鼠的81個組織 (亞組織)的389個細胞類型的9, 148個Marker基因
功能 & 優點：
細胞類型區分。scRNA-seq分析的時候，根據細胞亞群的展示圖，定義類群，幫助進行細胞注釋。
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