单细胞图谱给细胞群命名，标记基因证据怎样呈现？

先看证据，再给细胞群取名

单细胞图谱聚类完成后，软件给出的数字群只是相似表达细胞的分组，不能自动变成一种确定的细胞类型。投稿时，给每个群取名应展示至少几种互相补充的信息：该群相对其他群的表达特征、已有研究或参考图谱中的标记、组织来源，以及可能的细胞状态。若只凭一个常见基因就把群命名为很细的亚型，读者无法判断它是否也在相邻群中表达。命名可以保守：证据只到大类时用大类名称，并保留未定群。

先说明比较从哪里来

“特异性标记”总是相对某个比较对象而言。方法中要说明差异基因是该群对全部其他细胞，还是对同一大类中的相邻群；阈值、检验方法和多重检验处理也应写明。一个基因在全图中很突出，未必能区分两个近邻亚群。图里展示表达强度时，点图的颜色、大小分别代表什么，是否按基因做标准化，都要标清。必要时给出原始表达比例，免得色阶放大微小差别。

把自动注释当作候选

参考图谱或自动注释工具可以提出候选名称，但参考数据的物种、器官、疾病状态和测序平台未必与本研究相同。应报告参考数据版本、映射工具和分数或置信度的处理方式，再用本数据的标记组合复核。若两个参考给出不同细胞名，不能只展示较符合预期的一个；可写出冲突原因，并考虑合并到共同的上一级类型。标记证据薄弱时，保留“某某样细胞”仍需说明“样”依据何在，以及与确定命名还差哪类验证。

排除技术假象再细分

双细胞、环境RNA或低质量细胞都可能形成看似独特的表达组合。细分群前应展示每群的细胞数、每细胞检测基因数、线粒体比例等基本质控分布，并说明过滤门槛来自什么依据。异常高表达两类互斥标记时，先检查双细胞可能性，而不是立即宣布发现新型细胞。若细胞群只由一个供体贡献，名称可描述观察到的表达状态，但不要推断为人群中普遍存在的亚型。

图谱中的名称要前后一致

最终图、补充标记表和公开元数据应使用同一套标签，并保存数字群到文字名称的对应表。给出每群的代表标记和相反证据，能帮助读者看出判断过程。例如相邻两群都表达大类标记，只有一群多出活化相关基因时，名称可能更适合写成同一细胞类型的不同状态，而非两种独立细胞。讨论功能时也应以表达证据的强度为限；细胞身份注释本身不等于功能实验。

参考信息：单细胞分析原始教程、SCSA细胞注释研究与MIRACL细胞类型报告方案。