你们发文章了吗？
文章的发表代表了大家对公司技术及质量的全面认可，所以这一指标尤为重要！
那么新格元有文章吗？有的！新格元的原创文章“Evaluationofsingle-cellclassificationforsingle-cellRNAsequencingsets”已经正式见刊，对目前可便捷使用的单细胞分类工具进行了系统评估，发表于生物信息学核心期刊《BriefingsinBioinformatics》（IF=9.1）。文章使用新格元公司GEXSCOPE单细胞转录组技术平台产生的混合细胞系（Mixed）数据集，以及公共的外周血单细胞（PBMC）数据集和胰腺（Pancreas）数据集，对9个分类工具进行了系统的评估，下面我们就来看看文章的详细内容吧。研究背景
01
细胞类型鉴别作为单细胞转录组测序数据分析的关键步骤，对癌症分型、寻找良好的预后指标等十分重要。传统的细胞分类方法是先将细胞无监督聚类（clustering），然后结合经实验验证且经典的细胞类型特异基因（markergenes），识别聚类所属的细胞类型。但这种方法不适用于日渐增大的单细胞转录组数据集，且需要专业的知识、复杂的步骤和人工操作。
因此，有监督地对单细胞进行自主分类的方法和工具逐渐被开发出来。根据参考数据集及其中的细胞类型注释信息，有监督分类工具经过“训练”获得判断细胞类型的能力，进而对未知细胞类型的单细胞转录组数据集的单个细胞进行自动分类。但这些分类工具并没有经过系统的比较，研究人员难以确定使用哪个分类工具能更好的进行研究。
研究内容
02
文章使用了3个数据集：新格元公司GEXSCOPE单细胞转录组技术平台产生的混合细胞系（Mixed）数据集，以及公共的外周血单细胞（PBMC）数据集和胰腺（Pancreas）数据集。Mixed数据集作为金标准，是分类工具分类能力的最低限度。公共数据集由于在多篇论文中被用来测试新分类工具的性能，所以可以公平可靠地测试工具的实际应用性能。根据易用性、可行性，从
