简介
Cell BLAST是由北京大学高歌研究员实验室开发的一款基于深度对抗学习模型的单细胞转录组数据检索和注释工具。它配备了高质量注释的单细胞转录组参考数据库ACA Reference Panels，为细胞注释和跨数据集研究提供了新的工具和资源。Cell BLAST通过类似于生物序列研究中的BLAST算法，能够在多个参考数据集中检索与用户提供的查询细胞最相似的细胞，并利用这些相似细胞在数据库中的注释信息，对查询细胞的注释信息进行推断。
主要功能
数据检索和注释：Cell BLAST能够检索提供的查询细胞最相似的细胞，并推断其注释信息。
跨物种注释：Cell BLAST还可用于跨物种注释连续细胞状态的任务。
用户界面：可以在Cell BLAST界面上传自己的数据，支持CSV、TSV、h5ad和loom等文件格式。
样本下载和运行展示：提供了样本下载、运行展示和尝试任务ID的功能。
FAQs模块：提供了数据库使用指南和常见问题的答案。
Download模块：主要内容是ACA参考面板（数据库），可以下载经精心筛选和鉴定的细胞类型，用作scRNA-seq数据集中细胞类型识别的参考。
主要特点
深度对抗学习模型：Cell BLAST基于深度对抗学习模型，提高了数据检索和注释的准确性。
跨数据集研究：Cell BLAST支持跨数据集研究，增强了单细胞转录组数据的可比性。
用户友好的操作：提供了直观的用户界面和FAQs模块，方便快速上手和解决疑问。
高质量参考数据库：配备的ACA Reference Panels提供了高质量的单细胞转录组参考数据。
跨物种预测能力：与其他现有工具相比，Cell BLAST在跨物种预测的细胞分化命运方面具有更高的相关性。
结论
Cell BLAST是一个强大的单细胞转录组数据检索和注释工具，它通过深度对抗学习模型和高质量注释的参考数据库，为单细胞数据分析提供了新的解决方案。Cell BLAST不仅能够提高细胞注释的准确性，还能够支持跨物种注释和跨数据集研究，是单细胞生物学研究领域的重要工具。
