开集域自适应细胞注释模型

准确识别未知细胞类型

该模型可同时处理已知和未知细胞类型的注释，解决了现有方法无法识别训练集外细胞类型的问题。

Pan, Zixiang · 曾元松 · 杨跃东 · 戴智明

Briefings in Bioinformatics 2024

技术优势

能认出未知类型

通过开集域自适应，模型不再把所有测试细胞强行归入训练集里的已知类型，而是能把训练集中没有的新细胞类型标记为未知类别。

跨组学通用

在 scATAC-seq 上训练的方法直接拿到 scRNA-seq 数据上测试也能取得良好表现，说明模型学习到的开集注释能力不限于染色质可及性这一种组学。

应用场景

• 单细胞多组学分析：在多组学整合分析中自动识别出此前未注释的新细胞类型，避免跨组学联合分析时因类型缺失而产生错误对齐。
• 细胞类型注释：可直接替换现有只做封闭集分类的注释流程，使注释结果中既能包含已知类型也能反映未知新类型。
• 染色质可及性分析：在 scATAC-seq 数据注释中准确标记出全新的染色质可及性模式所对应的未知细胞状态，辅助发现新的调控程序。