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Accès ouvert déclaré 2026 article

GEfetch2R : fetching single-cell/bulk RNA-seq data from public repositories to R and benchmarking the subsequent format conversion tools

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3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn, cz. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

BACKGROUND: Downloading and reanalyzing the existing single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data provides an efficient choice to gain clues and new insights. However, no tool can fetch the diverse scRNA-seq data types (raw data, count matrix, and processed object) distributed in various repositories, process and load the downloaded data to R, convert formats between scRNA-seq objects, and benchmark the format conversion tools. FINDINGS: Here, we present GEfetch2R, an R package with Docker image to (i) download diverse scRNA-seq data types, including raw data (SRA and ENA), count matrix (GEO, UCSC Cell Browser, and PanglaoDB), and processed objects (GEO, Zenodo, CELLxGENE, and HCA); (ii) process the downloaded data, load the count matrices/annotations/rds files to R (SeuratObject/DESeqDataSet), filter the SeuratObject based on cell metadata and genes, and dissect and extract the RData files; and (iii) convert formats between the widely used scRNA-seq objects, including SeuratObject, AnnData, SingleCellExperiment, CellDataSet/cell_data_set, and loom, and benchmark format conversion tools in terms of information kept, usability, running time, and scalability to guide the tool selection. Furthermore, GEfetch2R can also download, process, and load bulk RNA-seq raw data (SRA and ENA) and count matrices (GEO) to R (DESeqDataSet). CONCLUSIONS: GEfetch2R is an R package that facilitates researchers in accessing and exploring existing gene expression data from various public repositories. It can function as a data downloader (supports all 3 scRNA-seq and 2 bulk RNA-seq data types), a data processor (processes and loads the output/downloaded count matrices and annotations to R), and an object format converter (between the widely used scRNA-seq objects).

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé, mais le titre doit être comparé manuellement.

Titre Crossref
<i>GEfetch2R</i> : fetching single-cell/bulk RNA-seq data from public repositories to R and benchmarking the subsequent format conversion tools
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Oxford University Press (OUP)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Single-cell and spatial transcriptomicsCell Image Analysis TechniquesCancer Genomics and Diagnostics

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