细胞标志物（Cell Marker）是用来对细胞定义和分选的重要标志，无论是在流式细胞术等湿实验对特定细胞类型进行捕获，还是在单细胞测序数据中精确鉴定细胞类型，都需要借助Cell Marker。2018年，哈尔滨医科大学李霞教授团队建设完成CellMarker数据库[2]。2022年，CellMarker 2.0数据库升级版在Nucleic Acids Research发布[3]，新增一系列单细胞测序数据分析相关的功能，CellMarker 2.0亮点可以概括为以下几个方面：
1）新增36,300个组织细胞类型标记条目、474个组织、1,901个细胞类型和4,566个marker基因。当前版本招募了26,915个marker基因、2,578个细胞类型和656个组织，总共有83,361个组织细胞类型标记条目；
2）新增来自10x Chromium、Smart-seq2、Drop-seq等48种测序技术来源的标记信息；
3）新增29种细胞标记，包括蛋白编码基因、lncRNA、假基因等；
开发了6种灵活的网络工具，包括细胞注释分析、细胞聚类分析、细胞恶性分析、细胞分化分析、细胞特征分析和细胞通讯分析，用于单细胞测序数据的分析和可视化。
CellMarker 1.0
网址：
http://biocc.hrbmu.edu.cn/CellMarker/
http://xteam.xbio.top/CellMarker/
包括人和小鼠的细胞类型的marker基因收集。
CellMarker 2.0
网址：
http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/
http://117.50.127.228/CellMarker/
CellMarker 2.0功能介绍
人和小鼠marker基因
与旧版本相比，CellMarker 2.0除丰富了marker基因的数目和细胞种类外，最主要的是增加了scRNA参考文献的marker基因表格。点击“阅读原文”即可获取下载链接。
Cell tools
目前cell tools功能可以对网站上已有的单细胞数据和细胞类型（目前不能上传个人数据）进行各种分析，包括：cell annotation（特定组织细胞类型基因热图展示）、cell clustering（某个数据集细胞类型umap/tsne可视化）、cell malignancy（某个数据集细胞类型infercnv结果展示）、cell differentiation（某个数据集细胞类型发育轨迹展示）、cell feature（某个数据集细胞类型基因集可视化绘图）、cell communication（某个数据集细胞类型细胞通讯分析）。
以下小编给大家分享前3种功能展示，其他功能使用方法类似。
cell annotation
选择物种和组织，输入要绘制的基因list，便可以呈现在各个celltype的基因表达热图情况（细胞类型较多的时候，legend会挤在一起），如下图所示。
cell clustering
可以选择某个数据集，对其cluster和celltype进行umap/tsne展示，还可以查看每个cluster的marker基因表格，但没有按照celltype定义的marker基因表格，如下图所示。
cell malignancy
可以选择某个数据集，所有细胞类型进行infercnv结果展示，如下图所示。
常见细胞类型marker基因
PTPRC,CD3E,CD3D,CD3G,CD4,CD8A,CD8B,NKG7,GNLY,MKI67,CD79A,MS4A1,IGHG1,CD79A,MZB1,IGLC2,CSF1R,CD68,S100A8,S100A9,FCGR3B,CSF3R,MS4A2,TPSAB1,TPSB2,CPA3,EPCAM,VWF,PECAM1,FN1,COL1A1
以上是关于CellMarker 2.0数据库的核心内容介绍，有问题的小伙伴们可以在安诺基因公众号后台给我们留言哦~
参考资料
[1] http://117.50.127.228/CellMarker/index.html #官网
[2] CellMarker: a manually curated resource of cell markers in human and mouse. Nucleic Acids Research. 2018.
[3] Hu C, Li T, Xu Y, Zhang X, Li F, Bai J, Chen J, Jiang W, Yang K, Ou Q, Li X, Wang P, Zhang Y. CellMarker 2.0: an updated database of manually curated cell markers in human/mouse and web tools based on scRNA-seq data. Nucleic Acids Res. 2023 Jan 6;51(D1):D870-D876. doi: 10.1093/nar/gkac947. PMID: 36300619; PMCID: PMC9825416.