iMetaOmics | 北京科技大学杜宏武组-细胞类型映射注释

背景：单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术快速发展，产生了大量单细胞图谱，但不同研究在细胞类型命名上存在巨大差异，使用缩写、模糊术语或实验室特定命名法，导致数据整合和比较分析困难。研究目的：为解决细胞类型注释不一致问题，开发一个名为CellOntologyMapper的计算框架，利用自然语言处理（包括句子嵌入模型和大型语言模型Agent系统）技术，自动将用户定义的细胞类型名称映射到标准化的细胞本体（CL）和细胞分类学（CT）标识符，以实现注释标准化。结论：CellOntologyMapper在多个不同规模和复杂度的数据集中表现出高映射准确度（CL为0.835，CT为0.911），能有效处理缩写和复杂发育谱系等挑战，并提供了Python包和在线网站，便于集成到现有单细胞分析工作流中，促进大规模元分析和跨研究整合。