| name | sc-downstream-analysis |
| description | 用于单细胞 embedding/聚类/注释之后的下游分析配方:scRNA-seq DEG、pseudobulk、trajectory、RNA velocity、pseudotime、PAGA、DPT、Monocle3、cell-cell communication、CellChat、LIANA、NicheNet、marker gene、single-cell enrichment。禁用于:QC、doublet、预处理、batch 整合、基因 ID 转换、细胞注释前置步骤(先用 single-cell-prep)。 |
单细胞下游分析(sc-downstream-analysis)
本 skill 接手 embedding / clustering / cell type annotation 之后 的分析分支。它不代跑分析,只生成可复现脚本、参数、provenance 骨架,并提醒用户哪些输入是必需的。
触发后先确认
- 分析目标:DEG、marker、trajectory/RNA velocity、cell-cell communication、enrichment 中哪一种。
- 输入是否就绪:是否有
anndata_fingerprint、预处理 recipe_hash、batch 处理说明、cell type / cluster key。
- 数据层是否足够:DEG 是否有 biological replicate 和 raw counts;scVelo 是否有 spliced/unspliced;通信分析是否有可靠 cell type annotation。
- 结果是否跨 sample/donor 复现;cluster 是否仅由单一样本、QC 或 doublet 驱动。
工具路由
- DEG / pseudobulk / Wilcoxon / MAST →
sc_deg_recipe
- RNA velocity / PAGA / DPT / Monocle3 →
sc_trajectory_recipe
- CellChat / LIANA / NicheNet →
sc_communication_recipe
- marker 可视化与发现 →
sc_marker_recipe
- per-cluster enrichment / gene set scoring / decoupler →
sc_enrichment_recipe
方法边界
- pseudobulk DESeq2 是 condition-level DEG 的默认严肃路线,但需要 biological replicates;按 sample×cell type 聚合,配对/批次应进入设计式。
- Wilcoxon rank genes 是 cluster marker / 探索性排序,不等于有重复样本的 condition DEG。
- 细胞比例差异也要用 sample-level 组成模型;不把每个细胞当独立观测做 t-test。
- 轨迹和 velocity 是模型化推断,必须有明确 root / direction 的生物学依据。
- 细胞通信是配体-受体数据库推断,不等于实验证明;空间邻接、蛋白或扰动验证才提升机制可信度。
- 每个主结论至少报告一个关键敏感性分析,例如不整合基线、替代注释、替代轨迹或去除单个供体。
与其他 skill 的边界
- 前置 QC、doublet、batch、gene ID、cell type annotation:用
single-cell-prep。
- scFM embedding、fine-tuning、embedding quality:用
scfm-embed。
- bulk GEO DEG/GSEA:用
geo-triage,不要把 bulk 和 sc pseudobulk 混在一起。
收尾
结论必须走不确定性五段面板:Known knowns / Known unknowns / Conflicts / Missing data / Next experiment。缺少用户实际运行结果时,只能评价“配方是否合理”,不能编造 DEG、marker、通路或通信结果。