人類細胞圖譜的計算技術(shù)之兩種細胞類型注釋和鑒定方法的介紹
PopV（popular Vote）
PopV工具將8個自動化的細胞類型注釋工具（random forest (RF), support vector machine (SVM), scANVI, OnClass, Celltypist，scVI，BBKNN和Scanorama）整合到一個平臺中，未來還支持添加更多工具。PopV可以通過對輸入的單細胞RNA測序數(shù)據(jù)的細胞“身份”進行“投票”來鑒定細胞類型。對于任何給定的細胞，如果8個工具的注釋結(jié)果是一致，那么該數(shù)據(jù)的細胞類型就是確認的，如果8個工具的投票結(jié)果有分歧，popV會給出“不確定性評分”，使用者可以通過該評分來判斷注釋結(jié)果的信任程度。除了8種不同的細胞類型注釋方法外，PopV還擁有一個大的數(shù)據(jù)集——Tabula Sapiens用來進行訓練，Tabula Sapiens是一個人類細胞圖譜，覆蓋了代表15個人24個器官的近50萬個細胞。研究人員在人類肺細胞圖譜數(shù)據(jù)庫中對PopV進行了測試，結(jié)果顯示popV的預(yù)測與大多數(shù)注釋一致，并且比任何單一的計算注釋方法都更準確。PopV也將被納入HCA細胞注釋平臺的用戶界面，在該界面中，科學家將能夠在分類細胞類型時查看popV的預(yù)測。
圖 用于自動化細胞格類型標注的popV框架
SCimilarity
另一款用來檢測細胞“相似性”的工具SCimilarity也被開發(fā)出來。就像基因?qū)W家使用BLAST算法來尋找相關(guān)的基因序列一樣。SCimilarity 可以幫助研究人員“弄清楚兩個細胞是否相似。該工具開發(fā)人員給計算機輸入了5000萬個三聯(lián)細胞，其中每個三聯(lián)細胞包含兩個相似的細胞和一個異常的細胞，直到軟件學會區(qū)分匹配細胞類型的特征。每個細胞最初是由大約20000個人類基因的表達來定義的，但該程序?qū)⑦@些基因壓縮成128個關(guān)鍵特征來識別細胞，該數(shù)據(jù)庫涵蓋了近400個數(shù)據(jù)集的2300多萬個細胞，搜索只需幾秒鐘。為了測試相似性，研究人員尋找了含有與纖維化肺組織中發(fā)現(xiàn)的某些免疫細胞相似的細胞的數(shù)據(jù)集。通過對17項涉及近42,000個細胞的體外和體外研究的搜索，該團隊發(fā)現(xiàn)，在3D水凝膠系統(tǒng)中生長的用于制造血液干細胞白細胞與之相匹配。
圖 SCimilaruty工作流
參考文獻：
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