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單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的細胞類型注釋是單細胞研究中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這個過程大致可以分為人工注釋和軟件自動化注釋兩種方法。
人工注釋需要研究者查閱文獻，尋找marker基因，并結(jié)合已有的注釋數(shù)據(jù)庫，如cellMarker，PanglaoDB，CancerSEA等。這種方法的優(yōu)點是準確性較高，但對研究者的背景和精力要求較高。
另一方面，軟件自動化注釋則相對簡便，主要是使用內(nèi)置數(shù)據(jù)集進行注釋。不過，它的準確性可能會稍差一些，但它可以作為一種輔助注釋手段。
自動化注釋的軟件中，singleR是一個常用的包，它基于已知類型標簽的細胞樣本作為參考，對測試數(shù)據(jù)集中的細胞進行標記注釋。singleR自帶7個參考數(shù)據(jù)集，涵蓋人和鼠的多個樣本類型，如BlueprintEncodeData、DatabaseImmuneCellExpressionData、HumanPrimaryCellAtlasData、MonacoImmuneData、NovershternHematopoieticData等。
為了演示singleR的基本功能，本文使用了Seurat 4.0數(shù)據(jù)集。首先，通過運行函數(shù)完成數(shù)據(jù)讀取和三種降維聚類方法的計算（PCA, UMAP, TSNE）。接著，加載了兩個與人類相關(guān)的單細胞類型數(shù)據(jù)庫，并分別對單個數(shù)據(jù)庫和多個數(shù)據(jù)庫進行注釋。
注釋結(jié)果的診斷涉及細胞得分、delta值和與聚類結(jié)果的比較。準確的結(jié)果通常表現(xiàn)為細胞在一個標簽得分顯著高于其他標簽，而delta值低則表示注釋結(jié)果不夠明確。
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