单细胞测序的聚类和注释，一篇给你讲明白

拿到 1 万个细胞 × 2 万基因的表达矩阵，直接懵？这篇把「聚类+注释」彻底讲透
第一步·聚类=分堆：靠 Louvain、Leiden 算法，把表达模式相似的细胞归到一个簇，差异大的分开，最后生成那张熟悉的 UMAP/t-SNE「彩虹图」。但注意：此时每堆只有编号，还没有名字！
第二步·注释=上户口：靠 Marker 基因认身份——T 细胞高表达 CD3D/CD3E/CD4/CD8A，B 细胞是 MS4A1/CD79A，巨噬细胞 CD14/LYZ，成纤维细胞 COL1A1/DCN。把每个簇的特异高表达基因和 CellMarker、PanglaoDB 比对，再结合文献，就能确定 Cluster 0 是 CD8+ T 细胞……
为什么要做这两步？三大场景：①揪出 Bulk 平均化看不到的 <1% 稀有细胞 ②对比健康/疾病组比例变化解析微环境 ③筛选亚群特异基因挖治疗靶点
一句话：聚类是分堆，注释是贴标签，两步都做才能把冰冷数据变成生物学故事！