CN115064220B 一种单细胞的跨物种细胞类型鉴定方法 （浙江大学）

US2022356461A1,2022.11.10E059-27.本发明公开了一种单细胞的跨物种细胞类明弥补了以群体基因表达数据为基础的细胞鉴2(1)收集不同物种的单细胞转录组图谱数据集，根据数据集注释信息对细胞类型进行(2)对不同物种单细胞图谱数据的基因表达矩阵进行RPKM标准化处理，获得每个基因基于查询目标物种的细胞类型参考数据库中，提取特征基因集3.如权利要求1所述的鉴定方法，其特征在于，基因表达矩阵中第i个细胞中第j个基因的唯一标识符个5.如权利要求4所述的鉴定方法，其特征在于，使用Seurat软件将每个细胞类型的3个抽样的平均值数据作为输入基因表达矩阵，使用CreateSeuratObject函数生成seurat文件，通过NormalizeData函数将数据进行log23每千个碱基的转录每百万映射读取的reads数或每千个碱基的转录每百万映射读取的10.如权利要求1所述的鉴定方法，其特征在于，步骤(4.2)中，所述相似性分数为4[0003]细胞类型识别和鉴定是单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据分析中的最重要问题[0004]尽管一些细胞类型鉴定及查询工具已被陆续开发，如CellBlast、scmap、法。该方法从多物种的单细胞图谱数据收集无偏好性且覆盖细胞类型全面的优质数据资5[0009](1)收集不同物种的单细胞转录组图谱数据集，根据数据集注释信息对细胞类型[0010](2)对不同物种单细胞图谱数据的基因表达矩阵进行RPKM标准化处理，获得每个6[0024]步骤(2)中，对来自不同测序平台的单细胞图谱数据进行RPKM(ReadsPer每个细胞类型的三个抽样平均值数据中大概都有10000个左右基因的表达。考虑不同平台[0026]使用Seurat软件将每个细胞类型的3个抽样的平均值数据作为输入基因表达矩阵，使用CreateSeuratObject函数生成seurat文件，通过NormalizeData函数将数据进行[0033]本发明中的方法可以在线平台“/cellatlas/7[0041]从公开发表文献中收集已发表的单细胞转录组图谱数据集，包括人类细胞图谱(～59万细胞)，小鼠发育和衰老细胞图谱(～112万细胞)，食蟹猕猴细胞图谱(～100万细[0043]对来自不同测序平台的各物种单细胞图谱数据进行RPKM(ReadsPerKilobase[0047]随机抽取100个细胞并求均值，使每个细胞类型的三个抽样平均值数据中大概都[0048]针对每个细胞类型使用3个抽样平均值的数据来进行差异基因表达分析，获取每函数将数据进行log2(TPM/100+1)转换，通过ScaleData函数将数据进行线性变换，运行FindAllCluster函数并使用Wilcoxon秩和检验方法来计算每个细胞类型的差异表达基因，8[0050]对于每个物种，选取每个细胞类型前10个差异表达基因(avg_lo获取各细胞类型基因表达的参考表达值，我们对每个细胞类型的3个抽样平均值进行了取保留特征基因集对数转换后的平均标准化表达数值作为细胞类型个碱基的转录每百万映射读取的reads数(ReadsPerKilobaseperMillionmappedreads，RPKM)或每千个碱基的转录每百万映射读取的fragments(FragmentsPerKilo测数据集没有检测到某些特征基因的表达，则将这些特征基因在该样品中的表达值计为[0057]计算待测数据表达矩阵与细胞类型参考数据库查询目标之间的Pearson相关系胞信息，统计待测数据集中的细胞类型与细胞类型参考数据库细胞类型间的相似性分数，将具有最高相似性分数的细胞类型作为该待测数据集细胞类型的[0060]通过一对一直系同源基因转化，将人类细胞图谱比对到小鼠发育和衰老细胞图儿和新生儿心脏的心室心肌细胞相似(图2右)。这种细胞类型在人类细胞图谱中被注释为9