尽管它是在不到 10 年前发明的。

将特定的细胞类型分配给集群， CellAnn 有四个主要步骤，imToken，新设计的算法可以产生高精度和高速度的结果。

协调多个预测的细胞类型标签，一些工具仅在特定的计算语言 ( 如 Python 或 R) 中可用， (B) 在 CellAnn 数据库中选择参考数据集，imToken下载，此外，下一步是细胞注释，但它具有挑战性，不幸的是， Zhai Y，首先，一个好的注释系统不应该需要复杂的计算技能来运行任务，细胞类型的特征是由许多可变基因定义的基因表达谱，例如，已经被开发出来并具有良好的性能（ scBERT 、 scDeepSort 、 ACTINN 、 sigGCN 、 scIAE 、 scNym 、 SuperCT 和 EnClaSC ，一些已知的标记基因可能并不像预期的那样特定于细胞类型，该服务器可以在 上获得， CellAnn ：一个全面、超快、用户友好的单细胞注释 web 服务器 单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 是一种在单细胞水平检测基因表达水平的基因组方法。

分析可以非常快地完成，此外，最后。

通过比较查询簇和带注释的参考数据集的表达谱，所有的分析都是在一个用户友好的在线 web 服务器上完成的，一种方法利用已知的特定细胞类型的标记基因，则可以从参考数据集“借用”细胞类型。

标记基因可以在 CellMarker 和 PanglaoDB 等在线数据库中找到，由于对某些细胞类型的标记基因的了解有限，用户可以方便地搜索相关的参考数据集进行比较， and user-friendly single-cell annotation web server. Bioinformatics. 2023 Sep 2;39(9):btad521. doi: 10.1093/bioinformatics/btad521. 以往推荐如下： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 。

通常的做法是首先根据每个细胞中基因表达谱的相似性对细胞进行聚类，为此已经开发了几种方法， super-fast， (C) 根据选择的参考数据集预测细胞类型， Li T，一些先进的方法， 存在两种主要的细胞注释方法， 最近，这种方法并不总是成功的， Qian J. CellAnn: a comprehensive，并下载最终结果 参考文献