看了这么多,大家应该看出来亚群注释的策略了吧,其实就是 细胞类型 + 亚群典型标志基因的方式。 当然了,表征细胞状态的还有NMF的方法,这个之前都分享过了,不再赘述了。 问题的核心变成了如何找到亚群的典型标记基因。 这里提一个思路,能极大的压缩这个标记基因的范围,一般排名前五个的基因作为备选即可。 方法非常简单 代码语言:jav
看了这么多,大家应该看出来亚群注释的策略了吧,其实就是 细胞类型 + 亚群典型标志基因的方式。 当然了,表征细胞状态的还有NMF的方法,这个之前都分享过了,不再赘述了。 问题的核心变成了如何找到亚群的典型标记基因。 这里提一个思路,能极大的压缩这个标记基因的范围,一般排名前五个的基因作为备选即可。 方法非常简...
主要就是以下三个步骤(模块),自动注释,人工注释以及 验证 。 人工注释需要依托于各种资源(loupe,数据库,文献等)获取各个cluster的基因的线索来完成注释,可能会存在一些主观因素。 每个人的人工注释方式可能会有区别,本文使用笔者采用较多的人工注释方式对scRNA分析|多样本merge 和 harmony去批次得到的数据进行注释 。 ...
通过maker和生理学功能对亚型cluater进行注释 Ⅳ 未知细胞定义 我们在进行细胞亚群定义的时候,可能有些marker基因不是我们熟悉的(可以用ACT等网页检索),或者出现某个cluster不表达任何一直marker的情况,对于这种未知的cluater可以有如下方法进行定义: 直接定义为unknown(我一般是这么做的hhh) 提取出只在这个cluster中高...
细胞亚群注释是解析细胞异质性关键环节。它借助多种技术手段精准界定细胞类别。转录组数据常为细胞亚群注释重要依据。基于基因表达特征可区分不同细胞亚群。细胞表面标志物是注释常用的参考指标。免疫细胞亚群注释有助于免疫机制研究。注释时需综合考虑细胞发育阶段等因素。对肿瘤细胞亚群注释能助力癌症研究。单细胞RNA测序...
这个网页对当前的单细胞亚群注释做了一些详细介绍,并总结了五大策略: 第一种策略:利用现有的基因集和参考数据库 第二种策略:借助人工智能(AI)工具 第三种策略:应用机器学习方法 第四种策略:使用算法方法或专用软件 第五种策略:结合领域知识进行手动注释
一、单细胞亚群注释的目标与意义 单细胞亚群注释的核心任务,在于对单细胞数据进行精确分类与命名,这一过程不仅是单细胞研究的收尾总结,更是后续深入分析的基石。以神经退行性疾病研究为例,通过对患者脑组织样本的单细胞分析,研究人员成功注释出特定神经元亚群,这些亚群与疾病进程密切相关,为理解疾病机制提供了直接证据。
多种策略来进行亚群注释 其实有多种策略来进行亚群注释,但是都很耗费精力。可以选择每个细胞亚群的差异表达基因进行简单的富集分析,也可以查询文献,选取文献里面报道过的细胞亚群特异性高表达基因作为标记基因。 查询文献这个工作量是蛮大的,所以一般来说,作者也会把他们最后总结好的细胞亚群注释使用的标记基因整理成为一...
本发明涉及细胞亚群注释,尤其涉及一种细胞亚群自动注释方法、计算机程序和存储介质。 背景技术: 1、单细胞转录组测序(scrna-seq,single-cell rna sequencing)技术,以单个细胞为单位,对单个细胞的基因表达信息进行测序,保存了不同细胞之间转录组信息的差异。单细胞测序技术能够检出传统的组织样本测序所无法得到的不同细胞...