细胞注释之marker列表

发布网友发布时间：2024-09-29 08:47

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热心网友时间：2024-10-18 04:27

近期由于专注于经典marker的整理与总结，更新较少。经过测试，我搜集的marker配合clustermole的自动化分析，在定义细胞类型上表现良好。在单细胞分析成熟后，理解每个cluster的细胞类型是关键，这需要通过细胞注释来实现，通常分为自动注释、手动注释和验证三个步骤。

自动注解是快速工具，通过算法识别特征基因表达，为细胞分配标签。分为两种方法：marker-based annotation（基于marker基因注释）和reference-based或Correlation-based annotation（基于参考数据集注释）。然而，自动注释的准确性有时受限，此时需要人工干预，检查和补充缺失或有误的注释。

手动注释是黄金标准，但耗时且主观。首先，了解样本中主要细胞类型，然后利用Marker Gene list（如CellMarker, HCA, PanglaoDB等）辅助，通过基因表达可视化确定细胞类型。例如，MS4A1和CD79A在B细胞中高表达，可据此命名cluster。但需注意doublet可能带来的影响。

验证是确保注释可靠性的关键步骤，尤其对于新或稀有细胞类型。多组学实验如TCR和B细胞受体克隆分型用于进一步细化细胞类型标签。

分享的单细胞空间文献中包含大量marker列表，包括人和小鼠的细胞亚类marker，但由于整理耗时较长，建议大家根据需要自行斟酌。细胞注释虽然具有挑战性，但通过不断积累和实践，我们可以逐步完善这一过程。