CytoAnalyst：基于人工智能的单细胞RNA测序分析平台实现细胞异质性研究与协作分析新突破

研究人员开发了CytoAnalyst网络平台，解决单细胞RNA测序(scRNA-Seq)分析中工具分散、协作困难等挑战。该平台整合7大分析模块，支持并行处理和实时共享，通过AI辅助细胞注释和网格化可视化系统，显著提升分析效率与准确性。研究成果发表于《Scientific Reports》，为生物医学研究提供了一站式单细胞分析解决方案。

　　

单细胞技术的快速发展为解析细胞异质性提供了前所未有的分辨率，但海量数据分析工具的碎片化、协作流程的复杂性以及大规模数据集整合的困难，成为制约研究效率的关键瓶颈。传统分析方法需要生物信息学专业技能，而现有可视化平台往往功能单一，难以满足从质量控制到细胞注释的全流程需求。

美国奥本大学（Auburn University）与韦恩州立大学（Wayne State University）的研究团队开发了CytoAnalyst网络平台，通过集成嵌入分析、聚类、差异表达(DE)分析等7大模块，实现了单细胞RNA测序(scRNA-Seq)数据的全流程分析。该平台采用网格化可视化系统支持多图联动比对，创新性地引入基于Llama 3.3的AI细胞类型推断工具，研究成果发表于《Scientific Reports》。

关键技术包括：1）支持10X Genomics Cell Ranger和AnnData格式数据上传；2）采用Seurat整合RPCA/Harmony/CCA算法进行批次校正；3）基于Louvain/Leiden/K-means的多分辨率聚类；4）Wilcoxon/MAST差异表达分析；5）Slingshot伪时间轨迹推断；6）CellMarker 2.0数据库标记基因匹配。

研究结果：

1. 平台架构设计

   CytoAnalyst包含三大核心系统：研究管理与共享系统实现多设备协同；网格化可视化系统支持散点图、热图等8类图表混合展示；核心分析系统涵盖从数据预处理到轨迹推断的全流程。

2. 骨髓类器官案例验证

   通过分析31,040个骨髓细胞数据，平台准确识别间充质细胞、造血干细胞等5类群体，AI推断结果与原作者流式数据注释一致性达99%。

   

3. 皮肤成纤维细胞标记分析

   在15,457个皮肤细胞数据中，平台鉴定的成纤维细胞亚型标记基因与文献报道一致性超91%，成功区分年轻/老年样本差异表达基因。

4. 骨髓发育轨迹重建

   基于5,828个骨髓细胞数据，平台复现Cd34⁺造血祖细胞发育轨迹，并扩展分析B细胞、粒细胞等谱系分化路径。

该研究的重要意义在于：1）首次将LLM（大语言模型）整合到单细胞分析流程；2）通过实时协作系统促进团队研究；3）双AMD EPYC 9654处理器与4块NVIDIA H100 GPU的硬件配置支持百万级细胞分析。平台免费开放使用（https://cytoanalyst.tinnguyen-lab.com），为单细胞研究提供了标准化、可重复的分析框架。尽管目前仅支持scRNA-Seq数据，但其模块化架构为未来扩展空间转录组等多组学分析预留了接口。