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Accès ouvert déclaré 2026 preprint

Cell-Hub: a graphical interface for end-to-end single-cell RNA sequencing analysis

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7Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Single-cell and single-nucleus RNA sequencing have become increasingly widespread, creating a significant demand for accessible analysis tools in research laboratories. Despite this need, the bioinformatics expertise required for such analyses remains rare. Cell-Hub addresses this gap by enabling single-cell data analysis for all researchers, regardless of computational background. Cell-Hub is a comprehensive, free, and open-source framework built on R/Shiny and distributed as a Docker image, integrating Seurat 5, CellChat 2, and Monocle 3 within a unified graphical interface. It supports all essential steps of single-cell RNA-seq analysis: data loading, quality control, normalization, clustering, multi-dataset integration, differential expression, and biomarker detection. Cell-Hub further incorporates ligand-receptor interaction inference powered by GaspouDB, a consolidated database of 11,563 mouse and 9,604 human interactions derived from CellChat, CellPhoneDB, CellTalkDB, and MultiNicheNet as well as trajectory inference via Monocle 3 and spatial transcriptomics analysis for 10X Visium datasets. All analyses produce publication-ready visualizations with flexible export options. By integrating these analytical frameworks into a single, intuitive interface requiring no programming expertise, Cell-Hub represents a significant step toward democratizing single- cell genomics for the broader research community.

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 ; titre concordant.

Titre Crossref
Cell-Hub: a graphical interface for end-to-end single-cell RNA sequencing analysis
Date Crossref
17/07/2026
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

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 transcriptomicsFerroptosis and cancer prognosisCell Image Analysis Techniques

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