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背景：单细胞与空间组学技术使得研究生物学上复杂组织中细胞类型特异性的改变成为可能。为绘制细胞分类图谱，大型图谱研究和多实验室联盟已构建出一系列带注释的细胞类型集合。然而，将图谱级或数据库级知识应用于个体研究通常受到资源限制，并且其计算需求会随着查询数据集和参考数据集规模的增大而增加。 结果：在此，我们报告了一个利用汇总统计量和用户自定义超参数进行快速标签转移的统计学框架。半自动手动注释（Semi-Automated Hand Annotation, SAHA）1使用户能够采用基于标记基因或无标记基因的方法，研究未命名查询簇与参考细胞类型之间匹配的幅度、方向性和统计显著性。通过预先载入来自小鼠脑Allen Brain Cell Atlas的汇总统计量，SAHA R软件包能够实现快速细胞类型比较，其结果与基于整合的注释策略所进行的细胞分型高度一致。此外，这一灵活的软件包还能够在不同组学模态、不同聚类分辨率以及任何具有可用汇总统计量研究的注释之间进行比较。我们通过小鼠小脑、小鼠大脑皮层、人类大脑皮层、人类外周血单个核细胞的多个单核研究，以及一项小鼠空间转录组测定，展示了这种灵活性。重要的是，该方法避免了隐私问题，因为它不要求在基于网络的工具中共享或提交原始数据。 结论：因此，SAHA提供了一种非确定性的注释报告结构，并通过自动生成的html报告和汇总统计量提高细胞分型决策的透明度。综上，作为R语言软件包实现的这一可扩展框架，能够加深对单细胞和空间数据集注释的生物学洞见。
半自动注释优化加速脑空间组学与单细胞研究中的细胞类型鉴定 | bioRxiv
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半自动注释优化加速脑空间组学与单细胞研究中的细胞类型鉴定
查看 ORCID 个人资料 Dominic J. Acri ， 查看 ORCID 个人资料 Richard Mustaklem ， 查看 ORCID 个人资料 Liam Horan-Portelance ， 查看 ORCID 个人资料 Luke C J. Dabin ， 查看 ORCID 个人资料 Jung Hyun Park ， 查看 ORCID 个人资料 Kelly A. Hartigan ， 查看 ORCID 个人资料 Holly N. Kersey ， 查看 ORCID 个人资料 Monica E. Mesecar ， 查看 ORCID 个人资料 J. Raphael Gibbs ， 查看 ORCID 个人资料 Mark R Cookson ， 查看 ORCID 个人资料 Jungsu Kim
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.30.741795
Dominic J. Acri 1 美国马里兰州贝塞斯达，美国国立卫生研究院国家老龄研究所神经遗传学实验室； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在保护，并同时依据 CC0 许可提供使用。
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发布于 2026 年 8 月 4 日。
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Dominic J. Acri ， Richard Mustaklem ， Liam Horan-Portelance ， Luke C J. Dabin ， Jung Hyun Park ， Kelly A. Hartigan ， Holly N. Kersey ， Monica E. Mesecar ， J. Raphael Gibbs ， Mark R Cookson ， Jungsu Kim
bioRxiv 2026.07.30.741795； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.30.741795
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Dominic J. Acri ， Richard Mustaklem ， Liam Horan-Portelance ， Luke C J. Dabin ， Jung Hyun Park ， Kelly A. Hartigan ， Holly N. Kersey ， Monica E. Mesecar ， J. Raphael Gibbs ， Mark R Cookson ， Jungsu Kim
bioRxiv 2026.07.30.741795； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.30.741795
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.30.741795v1?rss=1
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