Nucleic Acids Research
Coralysis实现单细胞数据中不平衡细胞类型和状态的高灵敏度整合

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本文介绍Coralysis，一种多层级整合算法，能够高灵敏度识别不平衡细胞类型和细胞状态，同时提供细胞类型特异性概率评分，适用于跨组学数据的整合。

 

文献概述
本文《Coralysis enables sensitive identification of imbalanced cell types and states in single-cell data via multi-level integration》，发表于《Nucleic Acids Research》杂志，回顾并总结了一种新的单细胞数据整合方法，该方法在处理高度相似但不平衡的细胞类型时表现优异，同时支持自动注释和细胞状态识别。

背景知识
单细胞测序技术近年来在生物学研究中扮演重要角色，使科学家能够解析细胞异质性并追踪细胞发育轨迹。然而，不同批次和平台的数据整合仍是主要挑战，尤其是当某些细胞类型在部分数据集中缺失或不平衡时，会导致注释错误和下游分析偏差。传统方法如Harmony、LIGER和Seurat v3等在处理此类问题时存在局限，例如对高度相似细胞类型的误配准、对稀有细胞类型的整合不足等。本文提出的Coralysis通过概率评分机制，有效识别瞬态和稳定细胞状态，同时提升整合敏感性，适用于从转录组到蛋白质组的多种数据类型。

 

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研究方法与实验
Coralysis基于迭代聚类投影（ICP）算法，进行多层级整合，其核心在于利用L1正则化逻辑回归和批次平衡策略，确保细胞类型在不同批次中的正确分配。该方法通过构建训练集、优化批次平衡、提供概率评分及整合参考映射，显著提升整合精度和注释可靠性。此外，Coralysis在多个真实和模拟数据集上进行基准测试，结果显示其在处理不平衡或缺失细胞类型的整合任务中优于现有方法，尤其是在保留生物信号的同时校正批次效应。

关键结论与观点

• Coralysis在多种单细胞数据整合任务中表现稳定，尤其在高度相似细胞类型整合时优于现有方法。
• 该方法能够提供细胞类型特异性概率评分，支持瞬态和稳态细胞状态识别。
• Coralysis在跨平台、跨物种整合中均展现优异性能，适用于从转录组到蛋白质组的多种组学数据。
• 通过批次平衡策略和独立训练集构建，Coralysis有效减少技术噪声，提高整合的生物相关性。

研究意义与展望
Coralysis提供了一种全面、高灵敏度的单细胞数据整合方案，可广泛应用于疾病机制研究、药物开发及生物信号解析。未来可进一步扩展该方法至更多组学整合任务，并结合AI技术提升自动化注释和状态预测能力。

 

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结语
综上，Coralysis是一种高效的单细胞数据整合工具，特别适用于处理不平衡或缺失细胞类型的复杂场景。该方法通过多层级聚类和概率评分机制，显著提升整合精度和细胞注释可靠性。其在多种数据类型中的稳健表现，为单细胞研究提供了新的分析范式，有助于更准确地解析细胞状态变化，为生物学研究和精准医学提供支持。

 

António G G Sousa, Johannes Smolander, Sini Junttila, and Laura L Elo. Coralysis enables sensitive identification of imbalanced cell types and states in single-cell data via multi-level integration. Nucleic Acids Research.