scDIG：结合专家指导与可复现性的单细胞数据交互式细胞群定义工具

《BMC Bioinformatics》：scDIG: an R Shiny application for interactive density-based gating of single-cell proteomic and transcriptomic data

【字体：大中小】 时间：2026年10月23日 来源：BMC Bioinformatics 4.4

编辑推荐：

　　摘要背景在单细胞嵌入空间内划分具有生物学意义的细胞群需要一种既能平衡专家指导又能确保可复现性的方法。目前的方法从主观的手动选择到完全自动化的算法不等，后者可能会掩盖稀有但具有生物学意义的群体。结果我们提出了 scDIG，这是一款基于 Shiny 的工具，集成了双峰指数驱动的特

摘要

背景

在单细胞嵌入空间内划分具有生物学意义的细胞群需要一种既能平衡专家指导又能确保可复现性的方法。目前的方法从主观的手动选择到完全自动化的算法不等，后者可能会掩盖稀有但具有生物学意义的群体。

结果

我们提出了 scDIG，这是一款基于 Shiny 的工具，集成了双峰指数驱动的特征选择、特征加权核密度估计以及交互式基于轮廓的门控技术，可直接在 scRNA-seq 和 CITE-seq 数据的二维投影中定义细胞群。应用于弗吉尼亚心血管评估（CAVA）队列受试者的 CITE-seq PBMC 数据后，scDIG 在连续嵌入中分辨出常规聚类难以轻易捕捉的转录上不同的 CD4? T 细胞亚群，并根据 RNA 表达数据鉴定了 GZMB 富集的细胞毒性淋巴细胞亚群。敏感性分析证实，所定义的门控对应于高维特征空间中相干的细胞群。

结论

scDIG 提供了一个稳健且可复现的框架，用于单细胞数据的基于密度的门控，它结合了手动专家门控的可解释性与算法群体定义的严谨性。该应用程序可免费用于非商业用途，访问地址为 https://au-cbgm-shiny.augusta.edu/gating，源代码位于 https://gitlab.com/pbombina/scdig。

背景

在单细胞嵌入空间内划分具有生物学意义的细胞群需要一种既能平衡专家指导又能确保可复现性的方法。目前的方法从主观的手动选择到完全自动化的算法不等，后者可能会掩盖稀有但具有生物学意义的群体。

结果

我们提出了 scDIG，这是一款基于 Shiny 的工具，集成了双峰指数驱动的特征选择、特征加权核密度估计以及交互式基于轮廓的门控技术，可直接在 scRNA-seq 和 CITE-seq 数据的二维投影中定义细胞群。应用于弗吉尼亚心血管评估（CAVA）队列受试者的 CITE-seq PBMC 数据后，scDIG 在连续嵌入中分辨出常规聚类难以轻易捕捉的转录上不同的 CD4? T 细胞亚群，并根据 RNA 表达数据鉴定了 GZMB 富集的细胞毒性淋巴细胞亚群。敏感性分析证实，所定义的门控对应于高维特征空间中相干的细胞群。

结论

scDIG 提供了一个稳健且可复现的框架，用于单细胞数据的基于密度的门控，它结合了手动专家门控的可解释性与算法群体定义的严谨性。该应用程序可免费用于非商业用途，访问地址为 https://au-cbgm-shiny.augusta.edu/gating，源代码位于 https://gitlab.com/pbombina/scdig。