scMayoMap：单细胞RNA测序数据的细胞类型注释工具

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scMayoMap：单细胞RNA测序数据的细胞类型注释工具

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单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的发展极大地推动了我们对细胞异质性的理解，但随之而来的数据处理和细胞类型注释问题也日益凸显。近日，Yang等人开发了一种新的细胞类型注释工具scMayoMap，通过整合和改进现有数据库，为研究人员提供了一个简单、快速且准确的单细胞类型注释方案。

在多细胞物种中，组织由不同的细胞类型构成，支持高度特定的功能。单细胞测序(scRNA-seq)技术的发展增强了我们了解这些单个细胞分子谱的能力，使我们能够研究发育、衰老、健康和疾病背景下复杂组织的异质细胞组成。在scRNA-seq数据分析中，细胞类型标注是一个关键步骤，可以在有足够知识的情况下手工完成，但费时费力。为了实现自动细胞注释，已经开发了计算工具来注释细胞或细胞簇。细胞注释方法，如SingleCellNet、SingleR、scmap和Azimuth，基于预注释的scRNA-seq数据集作为参考或训练数据集，为单个细胞分配细胞身份。然而，精确的注释参考数据并不总是可用的。其他工具，如SCINA和CellAssign，根据已知的标记基因分配细胞类型，但它们可能容易受到所使用标记的偏差的影响。此外，也有一些基于深度学习的，如scDHA和scBalance，但也需要参考数据。

在某些情况下，注释工具附带单细胞标记数据库。例如，scCATCH结合CellMarker、Mouse Cell Atlas (MCA)、CancerSEA、CD Marker Handbook等数据库建立了参考数据库“CellMatch”。SCSA整合了CellMarker和CancerSEA的数据库。其中一些数据库(如MCA)来源于scRNA-seq数据的差异表达分析。其他专家管理的数据库(例如，PanglaoDB)是从数千篇已发表的研究中手动管理的。标注的准确性很大程度上取决于标记基因数据库的信息量和全面性。到目前为止，现有的数据库还没有广泛覆盖组织类型和细胞类型，具有良好的特异性。这些障碍对于刚进入scRNA-seq领域或对相关组织和细胞类型的背景知识有限的研究人员来说是具有挑战性的。

为了获得更好的细胞类型标注结果，Yang等人整合并改进了现有的scRNA-seq标注数据库，创建了一个名为scMayoMapDatabase（图1）的新数据库。同时，开发了一个新的注释工具，scMayoMap（图2，https://github.com/chloelulu/scMayoMap）。与它自己的数据库一起，scMayoMap提供简单、快速和准确的单细胞类型注释，而不需要提供单细胞类型标记或预注释的单细胞参考数据集。

图1 scMayoMapDatabase摘要。A scMayoMapDatabase包含28种组织和340种细胞类型，适用于人和小鼠。每个组织中细胞类型的数量用括号标记。B scMayoMapDatabase与其他公共数据库的比较。左面板显示细胞类型信息，右面板显示每个数据库中的组织信息

图2 scMayoMap工作流。scMayoMap是在下游进行预处理、聚类、聚类标记识别。它将集群标记基因列表作为输入，并以图和映射的基因列表的形式返回细胞类型预测结果

参考文献
[1] Yang L, Ng YE, Sun H, Li Y, Chini LCS, LeBrasseur NK, Chen J, Zhang X. Single-cell Mayo Map (scMayoMap): an easy-to-use tool for cell type annotation in single-cell RNA-sequencing data analysis. BMC Biol. 2023 Oct 20;21(1):223. doi: 10.1186/s12915-023-01728-6.

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