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High resolution tissue and cell type identification via single cell transcriptomic profiling
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AI
DOI：10.1371/journal.pone.0318151.png)
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摘要
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组织鉴定在犯罪现场重建中具有重要作用，但在法医调查中仍是一项具有挑战性的任务。传统上，通过预先定义的细胞类型标志物以批量方式从组织混合物中识别特定组织的存在具有挑战性，这归因于灵敏度和准确性的限制。相比之下，单细胞RNA测序（scRNA-Seq）是一项有前景的技术，具有增强甚至革命性改变组织和细胞类型鉴定的潜力。在本研究中，我们开发了一种高灵敏度的通用单细胞注释流程scTissueID，用于准确评估单细胞谱系质量，并基于scRNA谱系精确确定细胞和组织类型。通过整合一个关键且独特的参考细胞质量区分阶段（仅将高置信度细胞作为参考），scTissueID在确定细胞和组织类型方面相较于8种当前先进单细胞注释流程和6种广泛采用机器学习算法表现出更优且一致的性能，这通过使用法医学相关数据和人类细胞图谱（HCA）数据的大规模综合比较研究得到证实。我们强调了细胞质量区分的重要性，这是一个此前未被重视的因素。因此，本研究提供了一种能够准确高效识别细胞和组织类型的工具，适用于法医调查及其他生物医学研究。
Keyword:
MESSENGER-RNA
DNA METHYLATION
MICRO-RNA
BLOOD
HETEROGENEITY
EXPLORATION
VALIDATION
MARKERS
DRIVEN
SEQ
期刊
IF:
2.6
论文数:
2.6W
被引数:
81.6W
机构
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