单细胞测序进阶指南（第二篇）：解读与标记细胞细节

1.细胞鉴别 

在上一步对各类细胞进行featureblot后，可以根据文献或者在线数据库来对细胞进行鉴别。此处我使用的是CellMarker网站。

 

对照起来进行鉴别，但是有些细胞簇有两个marker，有些细胞簇的marker有重合，所以鉴别这一步具有比较大的主观性，需要结合多个数据库或者文献进行判断。

在完成鉴别后，创建一个新的字符向量保存细胞名称，顺序从0-12一一对应。

以下是我自己的判断结果：

new.cluster.ids <- c("Memory T cell","CD14+ Mono", "CD8 T",
+ "NK", "CD8 T", "B", "B", "undefined", "Cytotoxic T", "NK","DC",
+"Megakaryocyte progenitor cell","CD1C+_B dendritic cell")

接下来，使用names()函数，将pbmc的levels和new.cluster.ids一一对应。

names<- 是通用替换函数。The default methods get and set the "names" attribute of a vector (including a list) or pairlist.用levels中的字符向量设置new.cluster.ids的names属性。

如果levels()比names()短，则会以NA填充names()。

names(new.cluster.ids) <- levels(pbmc)
> new.cluster.ids
                              0                               1                               2 
                "Memory T cell"                    "CD14+ Mono"                         "CD8 T" 
                              3                               4                               5 
                           "NK"                         "CD8 T"                             "B" 
                              6