研究人员开发了一种新的计算工具 scMINER，旨在全面分析单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据。该工具通过用户友好的界面，促进数据预处理、聚类、网络推断和可视化。ScMINER 旨在帮助研究人员识别单个细胞内的关键基因和信号通路，从而深入了解细胞机制。
ScMINER 使用互信息来测量细胞之间的距离，从而实现精确的聚类和基因网络的逆向工程。与其他方法不同，ScMINER 不依赖于结合基序，从而可以评估来自 scRNA-seq 实验的 6,000 多个转录和信号驱动因素的活性。该工具还包括一个基于网络的门户，用于探索和共享 scRNA-seq 数据。
基准测试表明，scMINER 在区分不同类型的 T 细胞以及准确重建转录因子调控网络和信号网络方面优于现有算法。这使得 scMINER 成为研究人员剖析复杂细胞过程和识别单细胞组学数据中隐藏驱动因素的宝贵资产。该软件可公开访问。