主要观点总结
本文总结了学习笔记关于单细胞亚群注释的处理，重点介绍了如何比较自动注释和手动注释的结果。文章首先提到了单细胞亚群注释的重要性以及自动注释可能存在的准确性问题。然后详细介绍了如何通过使用R包和代码进行数据整理和注释，包括数据的整理、不同参考数据集的注释结果比较以及自动注释的过程。最后，文章强调了手动注释的优越性，并给出了在自动注释结果有争议时如何进行比较和参考更多文献的建议。
关键观点总结
关键观点1: 文章介绍了单细胞亚群注释的重要性及自动注释和手动注释的选择问题。
文章中提到了单细胞亚群注释是生信分析中的重要环节，自动注释可能会不准确，因此在实际操作中需要综合考虑自动注释和手动注释的结果。
关键观点2: 文章详细阐述了数据整理和注释的过程。
文章通过具体代码展示了如何使用R包进行数据的整理、降维聚类分群、不同参考数据集的注释结果比较以及自动注释的过程，包括数据的加载、图形的绘制、结果的比较等。
关键观点3: 文章强调了手动注释的优越性，并给出了在有争议时如何进行比较和参考更多文献的建议。
文章中指出，虽然自动注释方便快捷，但可能存在误差，因此如果能够进行手动注释最好。在自动注释结果有争议时，可以通过多做几遍注释并参考更多文献来进行判断和决策。
文章预览
学习笔记总结于『生信技能树』马拉松课程 单细胞亚群注释的处理， 自动注释可能会不准确。 手动注释和自动注释怎么选择？不妨两者都看一下 下文使用代码读取的文件“obj.Rdata”是正式开始注释的上一步——降维聚类分群的结果，详见 文章复现学习 | ROS（2）单细胞流程 一文 1.整理数据 library(Seurat) library(celldex) library(SingleR) library(BiocParallel) library(ggplot2) load( "obj.Rdata" ) p1 < - UMAPPlot(sce.all);p1 得到umap图如图1所示 图1 2.SingleR不同参考数据集的注释结果比较 singleR 里面，人类总共5个数据，放入循环 fs = dir( "../supp/single_ref/" ,pattern = "ata" )[-c(4,6)] # 4和6是小鼠的，所以将其去掉 fs ## [1] "ref_BlueprintEncode.RData" ## [2] "ref_DatabaseImmuneCellExpressionData.RData" ## [3] "ref_Human_all.RData" ## [4] "ref_MonacoImmu
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