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Benchmarking cell type annotation methods for 10x Xenium spatial transcriptomics data
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AI
DOI：10.1186/s12859-025-06044-0.png)
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摘要
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背景基于成像的空间转录组学技术使我们能够在细胞水平上探索空间基因表达谱。由于基因面板较小，基于成像的空间数据的细胞类型注释具有挑战性，但它是下游分析的关键步骤。已开发了许多针对单细胞RNA测序和测序基空间转录组数据的基于参考的细胞类型注释工具。然而，基于参考的细胞类型注释工具在基于成像的空间转录组数据上的性能尚未得到充分研究。结果我们将五种基于参考的方法（SingleR、Azimuth、RCTD、scPred和scmapCell）与基于标记基因的手动注释方法在基于成像的Xenium人类乳腺癌数据上进行了性能比较。展示了一个实用的工作流程，用于准备高质量的单细胞RNA参考，评估准确性，并估算基于参考的细胞类型注释工具的运行时间。结论SingleR是Xenium平台上表现最佳的基于参考的细胞类型注释工具，具有快速、准确且易于使用的特点，其结果与手动注释结果高度一致。
Keyword:
Spatial transcriptomics
Imaging-based
Cell type annotation
Reference-based annotation
Xenium
Single-cell
期刊
IF:
3.3
论文数:
649
被引数:
5.2W
机构
暂无机构信息
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