生物工程学报

作者：石岩，吴泊含，黄宏旭，赵宏宇，蔡禄，刘国君

单位：1.内蒙古科技大学 生命科学与技术学院，内蒙古 包头 014010;2.内蒙古自治区生命健康与生物信息学重点实验室，内蒙古 包头 014010

关键词：细胞注释;单细胞RNA测序;FPCAM;细胞-基因关联字典;Seurat特征基因筛选

基金：国家自然科学基金(62401300)；内蒙古自治区自然科学基金(2022LHQN03005)；内蒙古自治区直属高校基本科研业务费(2023XKJX016)；内蒙古自治区生命健康与生物信息学重点实验室项目(2025KYPT0135)

单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)技术的突破性发展为解析细胞异质性提供了前所未有的分辨率，然而，细胞类型注释的效率与准确性仍面临诸多挑战。现有自动化注释工具受限于参考数据集的依赖性、标记基因的多态性以及人工干预所带来的主观偏差，难以满足复杂细胞亚群和跨平台数据的精准注释需求。为此，本研究开发了FPCAM——一款基于R Shiny平台的全自动细胞注释工具。该模型依托Seurat框架，通过FindAllMarkers筛选特征基因，并结合相似性矩阵计算、手动整理的肺纤维化相关细胞-基因关联字典以及优化的评价指标算法，实现高效单细胞注释。为了评估模型的性能，将FPCAM的注释结果与当前最先进的模型(SCSA、SingleR、SciBet)进行对比分析。结果表明，FPCAM在测试数据集中达到了85.7%的准确率，优于SCSA的82.1%和SciBet的78.6%。Cohen’s Kappa系数同样展现出了更高的一致性，达到0.81，优于SCSA (0.76)和SciBet (0.73)，此外，SingleR和SciBet的极差分别为0.357和0.322，显示出其对细胞注释文件的高度依赖性，而FPCAM则在准确性和稳定性上均具有显著优势。综合而言，FPCAM通过集成多源标记基因数据库与动态更新策略，并结合创新性的加权注释算法，实现了高效、灵活且精准的细胞类型鉴定，为肺纤维化及其他疾病的单细胞转录组研究提供了有力工具。

来源：2026年第2期

《生物工程学报》期刊编辑部

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