一、DoubletFinder的工作原理
1.生成模拟双细胞：
从现有的单细胞表达数据中随机将两个细胞的基因表达数据相加，模拟可能出现的双细胞的基因表达情况。
2.数据预处理和降维：
将人工模拟的双细胞和原始数据合并，进行预处理（如归一化、寻找变异基因、数据标准化等）和常规的PCA降维。
3.计算pANN值：
计算每个细胞在主成分空间中的最近邻（nearest neighbors），并统计其中有多少是人工模拟的双细胞，得到每个细胞的人工最近邻比例（pANN，proportion of artificial nearest neighbors）。
4.鉴定和过滤双细胞：
根据预期的双细胞比例和数量，设置pANN的阈值，高于设定的值即鉴定为双细胞并进行移除。
二、DoubletFinder的使用步骤
1.数据预处理：
使用Seurat等工具对单细胞数据进行预处理，包括数据规范化、寻找变异基因、数据标准化、主成分分析（PCA）等。
2.确定参数：
PCs：指定用于分析的统计显著的主成分数量。
pN：定义生成的人工双细胞数量，以合并的真实-人工数据比例表示，默认设置为25%。
pK：定义用于计算pANN的PC邻域大小，没有默认值，需要根据scRNA-seq数据来估计。
nExp：定义用于做出最终双细胞/单细胞预测的pANN阈值，最好从10X或Drop-Seq设备的细胞加载密度中估计，并根据同源双细胞的预估比例进行调整。
3.运行DoubletFinder：
使用DoubletFinder函数进行双细胞识别，根据确定的参数鉴定双细胞。
4.结果评估和过滤：
对双细胞识别的结果进行评估，可以使用双细胞得分（doublet_scores）等指标。
根据评估结果过滤掉双细胞，得到更加纯净的单细胞数据集。
三、DoubletFinder的优缺点
1.优点：
高准确性：通过模拟双细胞的表达模式和统计分析，DoubletFinder能够准确地识别出双细胞。
灵活性：提供了一系列的命令和参数，允许用户根据自己的数据特性和分析需求来定制分析流程。
易用性：作为一个R包，DoubletFinder可以在R环境中轻松安装和使用，并且与Seurat等单细胞数据分析工具无缝衔接。
2.缺点：
对同种类型细胞间的双细胞不敏感：即从转录相似的细胞状态衍生的双细胞可能难以被准确识别。
参数调整复杂：pK等参数需要根据具体数据集进行调整，这增加了分析的复杂性和主观性。
