单细胞 小鼠 注释
时间: 2025-04-24 22:08:39 浏览: 25
### 单细胞小鼠数据注释的方法
对于单细胞测序数据分析中的注释工作,通常涉及多个步骤来确保准确性并充分利用已有资源。具体到小鼠的数据集,常用的方法和技术如下:
#### 数据预处理
在进行任何分析之前,需要对原始读取数据进行质量控制(QC),去除低质量的细胞和基因表达矩阵标准化[^1]。
```r
library(Seurat)
sce <- Read10X(data.dir = "path/to/counts/")
sce <- CreateSeuratObject(counts = sce, project = "MouseData", min.cells = 3, min.features = 200)
```
#### 细胞类型标注
为了更好地理解不同类型的细胞群体,在完成降维(如PCA、t-SNE或UMAP)之后,可以通过参考公共数据库或者文献报道的小鼠特异性标记基因来进行细胞分类。这一步骤也可以通过机器学习算法实现自动化过程。
```r
DefaultAssay(sce) <- "RNA"
sce <- ScaleData(sce)
sce <- RunPCA(sce, npcs = 30)
sce <- FindNeighbors(sce, dims = 1:30)
sce <- FindClusters(sce, resolution = 0.5)
sce <- RunUMAP(sce, dims = 1:30)
# 使用已知marker genes进行初步分群
markers <- read.csv("mouse_markers.csv")
Idents(sce) <- "seurat_clusters"
DotPlot(sce, features = markers$gene_name) + RotatedAxis()
```
#### 集成外部资源
除了利用内部实验产生的数据外,还可以借助多种在线平台获取额外的支持信息。例如CellMarker收集了大量的物种间保守以及特有的标志物列表;而Single Cell Portal则提供了大量经过整理后的公开可用的研究案例供借鉴。
保存中间结果以便后续验证是非常重要的实践之一。上述代码片段展示了如何创建目录并将`cellInfo`对象存储为`.Rds`文件以备将来调用。
```r
dir.create("int")
saveRDS(cellInfo, file="int/cellInfo.Rds")
```
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