焕一生物单细胞转录组分析报告全新升级

单细胞转录组技术为生命科学研究带来了革命性进展，然而海量数据也给分析工作带来了巨大挑战：细胞类型注释准确性不足，需要花费较高分析费用或时间进行人工注释；批次效应难以去除、或去除不准确；面对标准分析结果，数据解读性严重不足，难以与已知生物学知识相联系；差异基因和通路过于繁杂，难以定位关键信息，后续研究方向依然无法抉择。

这些问题常常困扰广大研究工作者对单细胞转录组分析数据的转化应用，成为横亘在科研工作者面前的一道难关，影响研究效率和成果产出，并造成了海量珍贵数据的浪费。

为了助力研究者攻克这些难题，AliveX计算平台对单细胞转录组的分析内容进行了重要升级。

新增scGPT分析模块选择

通过利用scGPT算法并优化其参数，将非人工细胞注释准确度从64.45%提升至85.76%，并可以更准确、有效地去除批次效应

引入网络生物学分析模块

在标准分析的基础上，提供文献检索统计与关联排序、差异基因Reactome通路关联分析，挖掘关键基因和信号通路，为未来的深入研究提供方向指引。

在此次升级中，单细胞转录组分析报告在多个方面有了显著提升：

利用scGPT算法，大幅优化分析结果

准确去除批次效应——更准确地去除批次效应、保留生物学变化

scGPT可以进行上游批次效应去除，单细胞的批次效应可能由细胞准备的处理过程、测序深度以及其他各类原因导致。批次效应的出现会导致整体样本内部的转录出现不同的变化，因此在分析之前需要进行去除。

与传统基于权重进行去除的方法不同，scGPT通过大量的细胞表达模式学习，可以更准确地移除由批次效应导致的转录谱波动，同时更大程度地保留生物学变化。最后通过计算NMI (Normalized Mutual Information)，ASW (Silhouette Width)等参数得到最终的批次效应去除评分。

细胞注释准确性显著提高——准确率提高至85.76%，降低成本、增强下游分析可靠度

我们使用公共数据库Cell X Gene的细胞数据，构建SingleR的注释数据集，并与经AliveX计算平台参数优化后的scGPT训练集比较注释准确度。Cell X Gene 汇集大量来源于文献的人工精准细胞注释结果，是目前使用最广泛的单细胞注释数据库。该数据库提供了详细的细胞亚类注释，使得我们能够更准确地评估模型的性能。

经过测试，与人工注释“金标准”结果相比，SingleR注释准确度64.45%，经AliveX计算平台参数优化后的scGPT注释准确度可达85.76%。显著优于SingleR注释结果，在处理复杂的细胞类型标注任务时，表现出了更高的精度和可靠性。

利用网络生物学机制分析，助力研究思路精准定位

基于焕一大模型和知识图谱技术，网络生物学分析可以计算和检索细胞类型、差异基因研究疾病之间的生物学关系，帮助科研人员更好地理解研究方向和分析结果的生物学含义。

细胞类型与疾病关联分析——探究与研究方向最相关的细胞类型

通过统计每个细胞类型与指定疾病类型关联的文献发表数量，以及排列每种疾病最显著关联的细胞类型，直观展示不同细胞类型与特定疾病的关联强度以及研究“热度”，为深入研究疾病机制和治疗靶点提供方向与参考。

细胞类型和疾病PubMed文献查询数量统计排行

细胞类型和疾病PubMed文献查询统计表

注：

1.以上分析基于项⽬沟通中指定的疾病类型(Endometriosis, Ovarian Cancer, Female Genital Diseases), 实际项⽬可根据项⽬需要选择探寻特定的疾病领域。

2. 图片仅展示部分统计结果，实际报告统计数据更加丰富。

差异基因与疾病关联分析——探索与研究方向最相关的差异基因

通过统计指定细胞亚群富集到的差异基因和指定疾病的文献发表数量，以及排列每种疾病最显著关联的差异基因，探寻差异分析结果与疾病的潜在关联。

差异基因和疾病PubMed文献数量统计排行

差异基因和疾病PubMed文献查询统计表

注：

1.以上分析基于项⽬沟通中指定的疾病类型(Endometriosis, Ovarian Cancer, Female Genital Diseases), 实际项⽬可根据项⽬需要选择探寻特定的疾病领域。

2. 图片仅展示部分统计结果，实际报告统计数据更加丰富。

差异基因与通路关联分析——逐步深入差异基因与通路的关联挖掘，为后续机制研究提供方向

指定细胞亚群差异基因与疾病的Reactome通路关联分析及文献关联检索

将差异基因在Reactome等数据库中进行通路关联分析，以识别相关的生物通路。同时，该分析还对这些通路和相关疾病进行了进一步的文献检索，以获得更深入的理解，准确地挖掘关联，指明后续机制研究方向。

差异基因和疾病的Reactome通路整体关联分析图

注：

1.图中展示使用差异基因在Reactome中查询到的不同层级的通路，通路层级从左到右依次升高。

2.柱子高度为关联差异基因数量统计，高度越高代表通路关联的差异基因越多。

3.柱子颜色代表对应的通路与疾病(Endometriosis)在PubMed中能够检索到的文献数量，颜色越深则代表关联的文献数越多。

差异基因和疾病通路文献关联统计表

特定细胞的差异基因和特定功能关联分析

Adipocytes差异基因与感染相关通路的关联桑基图

CD4+ T-cells 差异基因与感染相关通路的关联桑基图

升级后的AliveX分析报告将为单细胞转录组研究者提供更智能、全面的分析结果，大幅提高数据分析质量、分析结果的解读效率和应用价值，加速科研成果产出，助力单细胞领域发展。我们期待与广大科研工作者携手，用创新技术推动生命科学研究不断向前。

关于焕一生物

焕一生物（AliveX Biotech）拥有国际领先的 AI 及多组学交叉学科技术实力，涵盖了 AI、计算建模、免疫学、药理学、临床医学、组学技术、生物信息等领域的跨学科专家团队。目前已与数十家国内外多家知名临床机构、科研院所和创新药企开展全方位、深层次的合作。公司拥有核心技术自主知识产权数十项，并已获得国家级高新技术企业认证。