编辑推荐：
在单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）分析中，准确确定细胞类型至关重要。研究人员开展了基于转移学习和 Transformer 架构的 TransAnno-Net 研究。结果显示其在小鼠肺数据集上表现优异，优于多种方法。该研究有助于提升复杂生物系统研究效率。
在生命科学的微观世界里，单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）技术就像是一把神奇的钥匙，打开了探索单个细胞转录组奥秘的大门。它能够帮助科研人员深入了解细胞的异质性和复杂性，揭示不同细胞类型在组织、器官乃至整个生物体中的组成和功能 。然而，在 scRNA-seq 分析的过程中，准确确定每个细胞的类型却成了一道难题。
传统的细胞类型注释方法，无论是基于标记基因的方法，还是基于相关性的方法，都存在各自的缺陷。基于标记基因的方法依赖于标记基因数据库的准确性，而现有的数据库中，部分标记基因依赖已有研究知识，并且在细胞亚型间存在复制和精度不足的问题，对于新细胞类型的基因数据也常常不够完善。基于相关性的方法则容易受到批次效应的影响，对参考数据集的质量要求极高，参考数据集的质量直接关系到注释的准确性 。这些问题严重阻碍了 scRNA-seq 技术在生命科学研究中的进一步应用，也促使科研人员不断探索新的解决方案。
在这样的背景下，来自国内的研究人员展开了一项极具意义的研究。他们致力于开发一种高效、准确的细胞类型注释方法，以突破现有技术的局限。研究人员提出了 TransAnno-Net，这是一个基于转移学习和 Transformer 架构的深度学习框架，专门用于大规模小鼠肺器官 scRNA-seq 数据集的细胞类型注释。
研究人员为开展这项研究，运用了多种关键技术方法。首先，他们整合了来自不同来源的数据，并使用 SCANPY 对 scRNA-seq 数据的基因表达矩阵进行预处理。随后，利用 Python 3.8 和 PyTorch 1.8.1 搭建了 TransAnno-Net 模型，在包含约 10 万个细胞的小鼠肺 scRNA-seq 数据上进行自监督预训练，学习基因 - 基因之间的相似性，之后迁移到相对小规模的数据集上针对特定细胞类型注释任务进行微调。为解决 scRNA-seq 数据中常见的细胞类型不平衡问题，他们还采用了随机过采样技术对微调数据集进行处理。
研究结果令人瞩目：
- 在小鼠肺数据集上的优异表现：通过对三个小鼠肺数据集的测试，TransAnno-Net 展现出了卓越的性能，其 AUC 值分别达到了 0.979、0.901 和 0.982，成功超越了八种当前最先进（SOTA）的方法。这一结果表明，TransAnno-Net 在小鼠肺组织细胞类型注释方面具有极高的准确性和可靠性。
- 在跨器官、跨平台数据集上的稳健性能：TransAnno-Net 在跨器官、跨平台数据集上同样表现出色，与基于完全监督学习的方法相比也具有很强的竞争力。这意味着该模型具有良好的通用性和适应性，能够在不同的实验条件和数据背景下发挥稳定的性能。
从研究结论和讨论部分来看，TransAnno-Net 无疑是一种非常有效的针对小鼠肺组织的跨平台、跨数据集单细胞类型注释方法，并且还支持跨器官细胞类型注释。这一成果具有重要的意义，它极大地提高了研究复杂生物系统和疾病生物学机制的效率，为生命科学领域的研究开辟了新的道路。科研人员可以借助 TransAnno-Net 更准确地分析细胞类型，深入了解细胞在健康和疾病状态下的功能差异，从而推动相关疾病的诊断、治疗和药物研发等方面的进展。该研究成果发表在《Computer Methods and Programs in Biomedicine》，为该领域的研究提供了重要的参考和借鉴，有望引领更多科研人员在单细胞类型注释领域开展更深入的探索和创新。
