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Tutorial: guidelines for annotating single-cell transcriptomic maps using automated and manual methods

工作流程 注释 计算机科学 软件 多样性(控制论) 人工智能 万维网 数据库 程序设计语言
作者
Zoe A. Clarke,Tallulah Andrews,Jawairia Atif,Delaram Pouyabahar,Brendan T. Innes,Sonya A. MacParland,Gary D. Bader
出处
期刊:Nature Protocols [Nature Portfolio]
卷期号:16 (6): 2749-2764 被引量:223
标识
DOI:10.1038/s41596-021-00534-0
摘要

Single-cell transcriptomics can profile thousands of cells in a single experiment and identify novel cell types, states and dynamics in a wide variety of tissues and organisms. Standard experimental protocols and analysis workflows have been developed to create single-cell transcriptomic maps from tissues. This tutorial focuses on how to interpret these data to identify cell types, states and other biologically relevant patterns with the objective of creating an annotated map of cells. We recommend a three-step workflow including automatic cell annotation (wherever possible), manual cell annotation and verification. Frequently encountered challenges are discussed, as well as strategies to address them. Guiding principles and specific recommendations for software tools and resources that can be used for each step are covered, and an R notebook is included to help run the recommended workflow. Basic familiarity with computer software is assumed, and basic knowledge of programming (e.g., in the R language) is recommended.
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