海量单细胞数据亟待解决注释难题
单细胞转录组测序(scRNA-seq)技术为研究人员提供了独特的机会,以单个细胞的分辨率来揭示人体组织中复杂的细胞成分和各种细胞的异质性。在进行 scRNA-seq 数据分析时,注释每个细胞的生物学类型是研究人员面临的一个极具挑战性的核心问题。
3. 对于除人类和小鼠之外的其他物种,几乎没有可用的数据资源来支持手动细胞注释,使得单细胞数据分析中不可避免的细胞注释过程更加困难。
单细胞注释数据库
singleCellBase有效解决注释困境
数据库四大特性助力
高质量细胞注释结果
图2. singleCellBase 数据库特点
数据库项目实测应用结果比较
以下具体展示用 singleCellBase 和 目前广泛应用的 CellMarker 两种注释数据库对 5 个数据集进行注释的结果比较。
1. 小鼠血管组织
图4. 小鼠主动脉单细胞数据利用不同数据库注释结果。中间图 CellMarker 注释结果中红色代表 other,即并未注释出确切的细胞类型
图5. 细胞最大概率值的密度分布图
结论
小鼠主动脉组织,共 74073 个细胞,CellMarker 仅能注释出小部分细胞(<5%),singleCellBase 可注释出基本上所有细胞,而且结果与经验 marker 注释高度一致,大大优于 CellMarker 的结果。
2. 小鼠肺组织
图6. 小鼠肺单细胞数据利用不同数据库注释结果
结论
小鼠肺组织,CellMarker 与 singleCellBase 注释结果有不同,利用经典 marker 验证得知 singleCellBase 注释正确。
3. 人肝脏组织
结论
人肝脏注释中 CellMarker 和 singleCellBase 结果出现不一致。利用经典 marker 验证得出 singleCellBase 结果更可信,且 singleCellBase 注释出的细胞亚群更多更细致。
4. 人肺癌组织
结论
人肺癌组织,两种数据库的注释结果相似。需要进一步利用CNV分析辅助肿瘤细胞的注释。
5. 人心脏组织
图11. 人心脏单细胞数据利用不同数据库注释结果
结论
对人心脏单细胞数据的注释,singleCellBase 大大优于 CellMarker。
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