DO
Dustin Olley
Author with expertise in Comprehensive Integration of Single-Cell Transcriptomic Data
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(100% Open Access)
Cited by:
430
h-index:
9
/
i10-index:
9
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
207

A multimodal cell census and atlas of the mammalian primary motor cortex

Ricky Adkins et al.Oct 21, 2020
+254
Y
M
R
ABSTRACT We report the generation of a multimodal cell census and atlas of the mammalian primary motor cortex (MOp or M1) as the initial product of the BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN). This was achieved by coordinated large-scale analyses of single-cell transcriptomes, chromatin accessibility, DNA methylomes, spatially resolved single-cell transcriptomes, morphological and electrophysiological properties, and cellular resolution input-output mapping, integrated through cross-modal computational analysis. Together, our results advance the collective knowledge and understanding of brain cell type organization: First, our study reveals a unified molecular genetic landscape of cortical cell types that congruently integrates their transcriptome, open chromatin and DNA methylation maps. Second, cross-species analysis achieves a unified taxonomy of transcriptomic types and their hierarchical organization that are conserved from mouse to marmoset and human. Third, cross-modal analysis provides compelling evidence for the epigenomic, transcriptomic, and gene regulatory basis of neuronal phenotypes such as their physiological and anatomical properties, demonstrating the biological validity and genomic underpinning of neuron types and subtypes. Fourth, in situ single-cell transcriptomics provides a spatially-resolved cell type atlas of the motor cortex. Fifth, integrated transcriptomic, epigenomic and anatomical analyses reveal the correspondence between neural circuits and transcriptomic cell types. We further present an extensive genetic toolset for targeting and fate mapping glutamatergic projection neuron types toward linking their developmental trajectory to their circuit function. Together, our results establish a unified and mechanistic framework of neuronal cell type organization that integrates multi-layered molecular genetic and spatial information with multi-faceted phenotypic properties.
207
Citation18
0
Save
1

gEAR: gene Expression Analysis Resource portal for community-driven, multi-omic data exploration

Joshua Orvis et al.Aug 31, 2020
+19
J
B
J
ABSTRACT The gEAR portal (gene Expression Analysis Resource, umgear.org) is an open access community-driven tool for multi-omic and multi-species data visualization, analysis and sharing. The gEAR supports visualization of multiple RNA-seq data types (bulk, sorted, single cell/nucleus) and epigenomics data, from multiple species, time points and tissues in a single-page, user-friendly browsable format. An integrated scRNA-seq workbench provides access to raw data of scRNA-seq datasets for de novo analysis, as well as marker-gene and cluster comparisons of pre-assigned clusters. Users can upload, view, analyze and privately share their own data in the context of previously published datasets. Short, permanent URLs can be generated for dissemination of individual or collections of datasets in published manuscripts. While the gEAR is currently curated for auditory research with over 90 high-value datasets organized in thematic profiles, the gEAR also supports the BRAIN initiative (via nemoanalytics.org) and is easily adaptable for other research domains.
1
Citation13
0
Save
1

The Neuroscience Multi-Omic Archive: A BRAIN Initiative resource for single-cell transcriptomic and epigenomic data from the mammalian brain

Seth Ament et al.Sep 9, 2022
+26
E
G
S
ABSTRACT Scalable technologies to sequence the transcriptomes and epigenomes of single cells are transforming our understanding of cell types and cell states. The Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiative Cell Census Network (BICCN) is applying these technologies at unprecedented scale to map the cell types in the mammalian brain. In an effort to increase data FAIRness (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), the NIH has established repositories to make data generated by the BICCN and related BRAIN Initiative projects accessible to the broader research community. Here, we describe the Neuroscience Multi-Omic Archive (NeMO Archive; nemoarchive.org ), which serves as the primary repository for genomics data from the BRAIN Initiative. Working closely with other BRAIN Initiative researchers, we have organized these data into a continually expanding, curated repository, which contains transcriptomic and epigenomic data from over 50 million brain cells, including single-cell genomic data from all of the major regions of the adult and prenatal human and mouse brains, as well as substantial single-cell genomic data from non-human primates. We make available several tools for accessing these data, including a searchable web portal, a cloud-computing interface for large-scale data processing (implemented on Terra, terra.bio ), and a visualization and analysis platform, NeMO Analytics ( nemoanalytics.org ). KEY POINTS The Neuroscience Multi-Omic Archive serves as the genomics data repository for the BRAIN Initiative. Genomic data from >50 million cells span all the major regions of the brains of humans and mice. We provide a searchable web portal, a cloud-computing interface, and a data visualization platform.