单细胞细胞注释详解之singleR细胞注释
细胞注释是单细胞研究中十分重要的环节，人工注释需要借助文献检索或者结合常用的注释数据库来寻找marker基因，准确性相对较好，但对于研究者研究背景的了解程度具有一定的要求，并且比较耗时。软件自动化注释一般是使用软件内置参考数据集进行注释，操作相对简单，虽然准确性较人工注释相对稍差，但可以作为一种很好的辅助注释手段。
singler 是一个用于对 scrna-seq 数据进行细胞类型自动注释的 r 包，其自带 7 个参考数据集，包括 5 个人类和 2 个小鼠数据集：
· blueprintencodedatablueprint (martens and stunnenberg 2013) and encode (the encode project consortium 2012) （人）；
· databaseimmunecellexpressiondatathe database for immune cell expression(/eqtls/epigenomics)(schmiedel et al. 2018)（人）；
· humanprimarycellatlasdatathe human primary cell atlas (mabbott et al. 2013)（人）；
· monacoimmunedatamonaco immune cell data - gse107011 (monaco et al. 2019)（人）
· novershternhematopoieticdatanovershtern hematopoietic cell data - gse24759（人）
· immgendatathe murine immgen (heng et al. 2008) （鼠）
· mousernaseqdataa collection of mouse data sets downloaded from geo (benayoun et al. 2019).（鼠）
singler注释结果展示
首先， 基于singler参考细胞类型对实验样本的每个细胞进行评分，若细胞在一个参考细胞类型中的得分显著高于其他标签，表示对应的细胞类型可能性越大。结果由细胞评分热图展示，如下图：
图1：细胞评分热图
横轴代表样品中的每个细胞，纵轴为 single r 参考细胞类型；黄色到蓝色代表细胞评分逐渐降低，细胞在一个标签的得分越高，表示对应的细胞类型可能性越大。
除了对每个细胞的所属细胞类型进行评分外，singler还会对seuret聚类结果中每个cluster中各细胞类型比例进行分析，评估每个cluster所属的细胞类型。结果由细胞比例矩阵图展示，如下图：
图2：细胞比例矩阵图
纵轴为 single r 参考细胞类型，横坐标为样本 cluster，红色越深细胞比例越高，表示该细胞类型在当前cluster中的占比越高。
在得到每个细胞所属细胞类型的评分以及每个cluster中的细胞比例， single r会基于上述数据进行细胞类型注释，并绘制细胞类型注释结果的tsne/umap图。结果如下图所示：
图3：细胞分群 tsne 图
图4：细胞分群 umap 图
关于sbc中心实验室
sbc中心实验室聚焦单细胞、空间多组学前沿技术，围绕基因组、表观组、转录组、蛋白组、代谢组和微生物组等多维组学研究，以国际一流水平的技术平台，二十余年专业经验的技术团队，打造创新产品服务体系，高效助力科学发现产品研发。中心始终以严谨的科学态度，坚持创新，服务国家重大战略任务，推动技术成果转化应用和带动产业集群发展。长期举办学术论坛、专题研讨会、前沿技术培训，为数十家跨国制药企业和上千家国内科研机构、院校、医院提供系统全面一站式的科研与转化解决方案，日益发挥面向生物医药全行业功能效益和策源动力。
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· databaseimmunecellexpressiondatathe database for immune cell expression(/eqtls/epigenomics)(schmiedel et al. 2018)（人）；
· humanprimarycellatlasdatathe human primary cell atlas (mabbott et al. 2013)（人）；
· monacoimmunedatamonaco immune cell data - gse107011 (monaco et al. 2019)（人）
· novershternhematopoieticdatanovershtern hematopoietic cell data - gse24759（人）
· immgendatathe murine immgen (heng et al. 2008) （鼠）
· mousernaseqdataa collection of mouse data sets downloaded from geo (benayoun et al. 2019).（鼠）
singler注释结果展示
首先， 基于singler参考细胞类型对实验样本的每个细胞进行评分，若细胞在一个参考细胞类型中的得分显著高于其他标签，表示对应的细胞类型可能性越大。结果由细胞评分热图展示，如下图：
图1：细胞评分热图
横轴代表样品中的每个细胞，纵轴为 single r 参考细胞类型；黄色到蓝色代表细胞评分逐渐降低，细胞在一个标签的得分越高，表示对应的细胞类型可能性越大。
除了对每个细胞的所属细胞类型进行评分外，singler还会对seuret聚类结果中每个cluster中各细胞类型比例进行分析，评估每个cluster所属的细胞类型。结果由细胞比例矩阵图展示，如下图：
图2：细胞比例矩阵图
纵轴为 single r 参考细胞类型，横坐标为样本 cluster，红色越深细胞比例越高，表示该细胞类型在当前cluster中的占比越高。
在得到每个细胞所属细胞类型的评分以及每个cluster中的细胞比例， single r会基于上述数据进行细胞类型注释，并绘制细胞类型注释结果的tsne/umap图。结果如下图所示：
图3：细胞分群 tsne 图
图4：细胞分群 umap 图
关于sbc中心实验室
sbc中心实验室聚焦单细胞、空间多组学前沿技术，围绕基因组、表观组、转录组、蛋白组、代谢组和微生物组等多维组学研究，以国际一流水平的技术平台，二十余年专业经验的技术团队，打造创新产品服务体系，高效助力科学发现产品研发。中心始终以严谨的科学态度，坚持创新，服务国家重大战略任务，推动技术成果转化应用和带动产业集群发展。长期举办学术论坛、专题研讨会、前沿技术培训，为数十家跨国制药企业和上千家国内科研机构、院校、医院提供系统全面一站式的科研与转化解决方案，日益发挥面向生物医药全行业功能效益和策源动力。
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