SCSA，scCATCH，SciBet，SingleR 四种注释方法比较

以下是 SCSA、scCATCH、SciBet 和 SingleR 四种细胞类型注释方法的详细对比，从原理、使用场景、输入要求、结果解读等方面展开说明：

1. 基本比较

方法 原理 优点 缺点
SCSA 通过构建参考数据集，基于加权邻近细胞评分策略实现细胞类型注释，可优化分群结果。 高灵敏度，分辨细微差异；支持分群结果优化。 对高质量参考数据依赖强；处理大规模数据时较慢。
scCATCH 依赖细胞标记基因和公共数据库，基于标记基因富集分析注释细胞类型。 生物学解释明确，结果易读；适合标记基因丰富的数据。 需要准确的标记基因信息；无法注释未知细胞类型。

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