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INFOBOX — CLD Liver Atlas 一屏速览
维度 内容 正式名 A Human Single-cell Atlas Identifies OLR1+ Scar-associated Macrophages…（GEO 题名）；本条目简称 CLD Liver Atlas 本质 人肝整合型单细胞图谱 + 新增活检队列 + 小鼠 scRNA/scATAC + 空间蛋白组 + 体外功能验证的五层证据链 团队 爱丁堡大学炎症研究中心，通讯 Prakash Ramachandran；43 作者，3 人共同一作 论文 Nat Genet. 2026 Oct;58(10):2550-2565；Epub 2026-09-28；doi:10.1038/s41588-026-02774-w；PMID 42806145 数据入口 GEO GSE298719（41 样本）/ SRA SRP589452 / BioProject PRJNA1271000 平台 GPL34284（Illumina NovaSeq X Plus，人）/ GPL21103（Illumina HiSeq 4000，鼠） 人肝规模 649,295 细胞，42 健康 + 35 CLD = 77 例，三级注释 16/34/125 核心发现 两类疾病扩增 TREM2+ SAMac：SAMac1（CD319+/GPNMB 类，抗纤维化）与 SAMac2（OLR1+，促炎促纤维化） 临床关联 肝 OLR1 高表达 ↔ 纤维化分期升高 ↔ 全因死亡与失代偿风险升高（SteatoSITE 纵向队列） 靶点验证 siRNA / 抗体 MEDI6570 阻断 OLR1 → 星状细胞胶原基因下降；3D 多谱系球体纤维状胶原消失 跨物种 小鼠 CCl4（4 周）/ BDL（d14）/ CDAHFD（10 周）均见 Olr1+ SAMac 扩增，骨髓嵌合体证明源于循环单核细胞 获取 完全公开、无需申请（GEO + SRA + ENA 直链） 许可 数据沿用 NCBI 政策；论文 © 2026 The Author(s)（CC 类型以 PMC 全文为准） 库内互链 单细胞分布层见 §10（HCA 319、Tabula Sapiens 329、Tabula Muris 339、Census 1035；同器官影像基线 431/347）
CLD Liver Atlas 回答的是一个被追问了六年的问题：在肝硬化与慢性肝病的瘢痕里，究竟是哪一小撮巨噬细胞在推着纤维化往前走，能不能只关掉它们而不伤到修复型的那一半。2019 年，同一团队在 Nature 上首次指出 TREM2+ 瘢痕相关巨噬细胞（scar-associated macrophage, SAMac）富集于肝硬化纤维化微环境；2026 年的这份图谱把这个细胞群一分为二——一类偏修复（SAMac1），一类偏破坏（SAMac2，标志物是清道夫受体 OLR1，即 LOX-1），并且给出了从人肝图谱、空间定位、小鼠模型到体外功能抑制的完整因果链条。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
它的数据价值并不只在"细胞多"。649,295 个细胞、77 例供者、125 种转录状态这三个数字，共同决定了它可以支撑三类在过去做不了的分析：一是稀有状态的解析（在单研究几百到几万细胞里，占比低于 1% 的细胞状态往往只剩个位数细胞，无法做统计）；二是供者级的差异丰度分析（把每个供者当作独立重复，而不是把细胞当重复，避免伪重复）；三是跨物种状态对齐（人 OLR1+ SAMac 与小鼠 Olr1+ SAMac 在同一坐标系里比对，为药物靶点的人源化验证提供桥梁）。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
导语读法三则：
- 只想下数据、跑分析：直奔 §6 获取与许可。GSE298719 无门槛、无需申请，SRA 有 ENA 镜像；先看清 §4 里"人/鼠/ATAC/空间"四类文件的组织方式再动手。 2. 关心生物学结论：按 §3（图谱构建）→ §5（SAMac 二分）→ §7（OLR1 靶点验证）顺序读；这三节是论文的主脊。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
- 做 AI 方法或基准：直奔 §8（可落地任务与评估）与 §9（坑点）；特别注意"整合型图谱的细胞数不等于样本量"这条最容易踩的统计陷阱。
§0 导读：这个数据集解决什么问题
慢性肝病（chronic liver disease, CLD）是一类终末结局高度一致的疾病：无论病因是代谢（MASLD）、酒精（ARLD）、自身免疫（PBC/PSC）还是病毒，持续的肝损伤都会触发肝星状细胞（hepatic stellate cell, HSC）向肌成纤维细胞转化、细胞外基质过度沉积，最终形成纤维化与肝硬化。全球每年约有两百万人直接或间接死于肝硬化及其并发症，而纤维化分期每上升一级，全因死亡风险就上一台阶，这一点在 SteatoSITE 等大队列里已被反复量化。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
问题在于，纤维化不是一种细胞造成的。瘢痕区域的细胞组成极其混杂：肌成纤维细胞、瘢痕相关内皮细胞、多种单核吞噬细胞（mononuclear phagocyte, MP）、T 细胞、胆管反应性上皮细胞互相"喊话"，形成一个自我强化的炎症-纤维化回路。过去十年里，抗纤维化药物研发反复失败的一个结构性原因，就是靶点选在了整条通路上（例如泛 TGF-β 抑制），而通路上不同细胞亚群承担的功能并不相同——关掉整条通路，同时也关掉了修复所需的信号。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）本来是为了解决这类"亚群级"问题而生，但在 2020 至 2024 年间，人肝 scRNA-seq 研究的典型规模是十几个到几十个供者、几万个细胞。这个规模足以把"巨噬细胞"拆成"Kupffer 细胞 vs 单核细胞来源巨噬细胞"这样的大类，却不足以把单核细胞来源巨噬细胞再拆成功能相异的亚状态，更不足以检验这些亚状态在供者之间是否稳定复现。用论文自己的话说，既往人肝单细胞研究受限于细胞数和队列规模，“难以解析与 CLD 发病相关的细微转录状态”。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
这份图谱的做法是把"规模"一次性拉满：整合 7 项公开人肝 scRNA-seq 研究，加上自有活检队列，凑到 77 例供者、649,295 个细胞，并用三级注释体系把细胞分为 16 个谱系、34 个细胞类型、125 个转录状态。在这个分辨率下，原本挤成一团的单核吞噬细胞被摊开成一条连续谱，疾病扩增的那一端浮出两个清晰的峰，分别命名为 SAMac1 与 SAMac2。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
真正让它从"又一个图谱"变成"一个可行动的资源"的，是后面四层验证：空间蛋白组（PhenoCycler-Fusion）证明两类 SAMac 在同一纤维化微环境里空间并存但互不重叠；小鼠三种模型证明该状态跨物种保守且随损伤出现、随修复消退；骨髓嵌合体证明它来自循环单核细胞而非驻留 Kupffer 细胞；体外 siRNA 与抗体阻断证明关掉 OLR1 确实能让星状细胞的胶原基因表达下降。对使用这份数据的人来说，这四层意味着图谱里的注释不是统计聚类的结果，而是有独立实验背书的生物学实体。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
一句话概括这个数据集在 AI 语境下的定位：它是一个带因果验证的细胞状态字典——既提供"状态长什么样"（表达谱与染色质可及性），也提供"状态干什么"（配体-受体输出、空间邻域、临床结局关联），还提供"状态能不能被干预"（OLR1 敲低/阻断实验）。这三样齐备的单细胞资源，在公开数据里并不多见。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
§1 数据集速览：十二问十二答
Q1：这到底是"一个新产生的数据集"还是"一堆旧数据的整合"？ 两者都是。人肝主图谱是对 7 项既往公开研究的再整合，但论文同时产生了三批全新数据：6 例组织学正常 + 7 例 MASLD 的肝穿刺活检 scRNA-seq（71,062 细胞）、小鼠 CCl4/BDL 模型的 scRNA-seq 与 scATAC-seq、46 例肝组织的 PhenoCycler-Fusion 空间蛋白组。GEO 中的 41 个样本以新数据为主，整合后的 Atlas 对象则以补充文件形式提供。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
Q2：649,295 这个数字怎么来的？ 来自整合后的、通过质控的人肝细胞总数。它是"细胞数"，不是"样本数"，更不是"独立生物学重复数"。真正决定统计效力的是 77 例供者和各细胞类型下的供者分布（例如单核吞噬细胞分析中健康 39 例 vs CLD 26 例）。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
Q3：125 种细胞状态是怎么定义的？ 三级注释体系：第一级 16 个谱系（如 T/NK、上皮、单核吞噬、内皮、B/浆、间充质），第二级 34 个细胞类型，第三级 125 个转录状态。"状态"指在同一类型内因微环境、活化程度或疾病阶段而呈现的稳定转录差异，SAMac1 与 SAMac2 就属于第三级。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
Q4：42 例健康 + 35 例 CLD，为什么有些图里只有 38 例健康 + 17 例 CLD？ 论文在不同分析中使用了不同子集：有的分析要求供者同时具备完整临床元数据，有的要求该细胞类型在该供者中细胞数达到阈值。因此 Fig.2e 显示的病因构成是 38 健康 + 2 ARLD + 4 MASLD + 3 PBC + 8 PSC，这是子集口径，与总量 42/35 并不矛盾，但引用时必须说明用的是哪一版。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
Q5：CLD 的病因覆盖得怎么样？ 图谱以代谢性与胆汁淤积性肝病为主体：MASLD、PSC、PBC、ARLD 四类合计构成 CLD 的主要部分，其中 PSC 在子集中占比最高（8 例）。病毒性肝炎、Wilson 病、自身免疫性肝炎等病因覆盖很薄，跨病因外推需要额外验证。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
Q6：SAMac 是什么？和 Kupffer 细胞、LAM 有什么区别？ SAMac（scar-associated macrophage）指富集在瘢痕/纤维化微环境的单核细胞来源巨噬细胞，标志基因包括 TREM2、CD9、SPP1、GPNMB。Kupffer 细胞是肝内驻留巨噬细胞，标志基因如 CD5L、MARCO、CLEC4F，与本群在转录上清晰可分。LAM（lipid-associated macrophage）是另一套命名，强调脂质代谢程序，主要在脂肪组织与 MASH 研究中流行；论文在审稿压力下明确讨论了三者命名边界未定的问题（见 §9）。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
Q7：OLR1 是什么基因？为什么值得作为靶点？ OLR1 编码 LOX-1（lectin-like oxidized LDL receptor-1），属 E 类清道夫受体，主要识别氧化低密度脂蛋白。它在心血管疾病里已被研究了二十余年，参与动脉粥样硬化、心肌纤维化与肿瘤生物学，并且已有进入临床的阻断抗体 MEDI6570。这种"老靶点、新适应症"的位置，使它在成药性上比全新靶点更有把握。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
Q8：空间数据用的是什么技术？ PhenoCycler-Fusion（原 CODEX），一种基于寡核苷酸条形码循环染色的高重数空间蛋白组方法，可在同一张切片上依次成像数十种蛋白标记。本研究的队列为 10 例健康 + 36 例 CLD，覆盖 MASLD 13、ARLD 9、PBC 8、PSC 6。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
Q9：小鼠部分做了什么？ 三种纤维化模型：慢性 CCl4 腹腔注射 4 周（并在末次注射后 24 小时、96 小时、4 周三个时间点取材）、胆管结扎（BDL）第 14 天、CDAHFD 诱导的 MASH 模型 10 周；外加骨髓嵌合体实验判断细胞来源；scRNA-seq 覆盖肝脏与血液免疫细胞，scATAC-seq 覆盖 24 小时与 4 周两个时间点。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
Q10：临床结局关联是怎么建立的？ 用 SteatoSITE 这一 MASLD 多模态队列（含组织学分期与纵向结局）做 bulk RNA-seq 分析：632 例用于分期分析，508 例用于按 OLR1 表达分层的生存分析，446 例用于失代偿事件分析；再用本图谱作为参考做反卷积，估计 SAMac2 丰度，在 468 例中检验其与死亡的关联。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
Q11：能不能直接拿去训练模型？ 可以，但要做预处理。GEO 提供 FASTQ 与处理矩阵，需要自行统一基因注释版本、做 doublet 去除、按供者而非按细胞划分训练/测试集，并注意整合型图谱特有的批次结构。可行的任务见 §8。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
Q12：有没有公开的评测基准分数？ 没有。这是一份图谱资源而非挑战赛数据集，论文报告的是生物学发现与验证结果，不存在"某模型在 GSE298719 上达到某 AUC"的公开榜单。任何声称的基准分数都需要自行在固定划分下复现。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
§2 数据构成与规格
2.1 四类实体文件
GSE298719 的 41 个样本按来源可分四类，混在一个 Series 里，下载时最容易搞混的正是这一点。
第一类是人肝 scRNA-seq，包括主图谱整合所需的公开数据（在补充文件中以处理后的矩阵形式给出）与本团队新产生的肝穿刺活检队列（6 例组织学正常 + 7 例 MASLD，合计 71,062 个细胞）。第二类是人源 scATAC-seq，用于在染色质层面刻画 SAMac 的状态差异。第三类是小鼠模型数据，覆盖 CCl4 与 BDL 两种模型、肝脏与血液两种组织、scRNA 与 scATAC 两种模态，样本题名如 mouse_BDL_blood、mouse_BDL_live（原文如此，为 liver 的拼写）、mouse_healthy_blood、mouse_healthy_live，其中这四组各重复两次，构成 41 个样本与 37 个不同题名之间的差额。第四类是处理后的对象与补充表，以 GSE298719_RAW.tar 与系列矩阵形式发布。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
从平台看，人源数据走 GPL34284（Illumina NovaSeq X Plus），鼠源数据走 GPL21103（Illumina HiSeq 4000），这提示两组数据并非同一时期同一台机器产出——人源为较新的测序批次，鼠源为较早批次。做跨物种比较时，这一差异必须作为协变量考虑，不能默认为无差异。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
2.2 细胞大类构成
按论文报告的六大类统计，T/NK 细胞占据绝对多数（393,035，约 60.5%），这与肝脏作为"免疫器官"的定位一致：肝内驻留大量记忆 T 细胞与 NK 细胞。上皮细胞（含肝细胞与胆管细胞）91,716，占 14.1%；单核吞噬细胞 81,577，占 12.6%；内皮细胞 36,591，占 5.6%；B/浆细胞 22,854，占 3.5%；间充质细胞 7,301，占 1.1%。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
这张比例表本身就是一个重要提示：肝星状细胞（间充质类）只占 1.1%。它是纤维化的直接执行者，却在整个图谱里数量最少。这意味着任何基于本图谱研究纤维化效应细胞的分析，都必须对间充质类做单独的降采样控制与供者级聚合，否则某一例供者的星状细胞捕获量偏高就会主导结论。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
2.3 三级注释体系的实际用法
16/34/125 的三级结构不是简单的粒度堆叠，而是三种不同的分析入口。第一级（谱系）用于跨组织比较——与 HCA、Tabula Sapiens 等全身图谱对齐时，谱系层是唯一稳定可映射的层级。第二级（类型）用于常规的细胞类型比例分析与去卷积参考构建。第三级（状态）用于疾病机制研究，也是本论文全部核心发现的所在层级。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
实践建议：做去卷积时用第二级（34 类）作为参考签名，因为状态层过于细碎会导致签名矩阵共线性严重；做差异丰度时用第三级，但必须在供者层面聚合；做跨数据集映射（label transfer）时，先用第一级验证映射质量，再逐步下探到第三级，避免直接映射导致的状态错配。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
2.4 供者构成与统计功效
77 例供者是本图谱最硬的资产，也是最容易被误用的数字。论文中各细胞类型的差异丰度分析使用的供者数并不相同：单核吞噬细胞 39 健康 vs 26 CLD（另一组分析为 38 vs 25），间充质 27 vs 22，内皮 33 vs 24，T/NK 35 vs 37，B/浆 32 vs 26。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
注意 T/NK 一组中 CLD 供者数（37）反而多于健康（35），这与总数 42/35 不一致，说明该分析包含了额外的供者或不同的纳入规则。引用这类数字时，正确做法是标注"该细胞类型分析口径"，而非笼统写"77 例"。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
2.5 与既往人肝单细胞资源的边界
本图谱与三类既有资源存在明确分工。第一类是单研究图谱，例如 2019 年 Nature 的肝硬化图谱（约 10 万细胞量级），优势是样本处理一致、批次少，劣势是规模不足以解析稀有状态。第二类是全身图谱，如 HCA 与 Tabula Sapiens，优势是跨器官可比，劣势是肝脏取样深度浅、病理样本几乎没有。第三类是平台型聚合，如 CELLxGENE 与 Census，优势是统一模式与程序化访问，劣势是注释版本混杂、需自行重建。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
CLD Liver Atlas 的位置是"疾病深度优先"：它不追求跨器官覆盖，而是把肝脏这一器官在疾病状态下的分辨率推到目前公开资源的最高档。选型时的判断准则很简单——问题若涉及"肝内某个稀有细胞状态在病人之间是否稳定"，选本图谱；问题若涉及"这个状态在其他器官是否也存在"，选全身图谱。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
2.6 文件体积与下载策略
GSE298719_RAW.tar 包含全部样本的原始或处理文件，体量在百 GB 量级（10x 双端 FASTQ 为主）。实际使用建议分三步：先用系列矩阵与补充表做探索性分析（GB 级），确认目标细胞群后再按样本 accession 从 SRA/ENA 精拉 FASTQ，最后用统一的 Cell Ranger 版本重跑以保证可比性。切忌一次性拉全量后才发现基因注释版本不一致。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
§3 图谱构建：从七项研究到 77 例供者
3.1 整合的动机：为什么再整合一次有意义
单细胞领域有一个被反复低估的问题：单研究的细胞数再多，供者数也很少；而供者数才决定结论的可重复性。一项典型的人肝 scRNA-seq 研究可能包含 5 至 20 个供者，几万个细胞。在这样的设计里，某个疾病扩增的细胞状态若只占 0.3%，在 5 万细胞中约 150 个细胞，来自两三个病人——这个数字既不足以做伪时间分析，也不足以做供者间的复现检验。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
整合多个研究的收益是双重的：供者数可以累加到几十例，细胞数可以累加到几十万；代价则是引入批次效应与元数据不一致。本图谱选择承担这个代价，并在方法上做了三件事来对冲：一是统一重处理（统一基因注释、统一质控阈值、统一归一化与降维流程），二是在整合后进行供者级而非细胞级的差异丰度检验，三是用独立的新数据（自产活检队列与空间蛋白组）做外部验证，而不是只用整合内部的交叉验证。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
这个设计的可迁移经验是：整合型图谱的可信度不取决于整合算法，而取决于是否有整合之外的验证。读者在评估任何整合型图谱时，第一个该问的问题就是"有没有一批数据没有参与整合，却支持了同一个结论"。
3.2 供者来源与病因谱
77 例供者中，42 例为健康对照，35 例为慢性肝病。健康对照的定义在整合语境下并不统一——一部分来自活体肝移植供体或肝切除标本的"正常"背景肝，一部分来自组织学正常的活检。这种不统一是所有整合研究的通病，它对结论的影响是：健康基线本身带有异质性，任何"疾病 vs 健康"的差异都可能混入取样部位差异。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
CLD 的病因构成以代谢性与胆汁淤积性为主。在论文报告的病因构成子集里，MASLD 4 例、PSC 8 例、PBC 3 例、ARLD 2 例，加上 38 例健康对照，共 55 例；这与 42/35 的总数不同，说明该图使用的是满足特定元数据完整性要求的子集。这个细节值得停在心上：同一篇论文里的"例数"可以出现在至少三种口径下（总数、子集、某细胞类型分析集），引用时必须标注具体是哪一张图、哪一段。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
PSC 在该子集中占比最高，这一点对使用者的启示是：图谱对胆汁淤积性肝病的代表性可能优于对病毒性肝炎的代表性。如果研究问题是 HBV 或 HCV 相关纤维化，本图谱只能提供机制上的类比，不能提供可直接引用的病因特异性结论。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
3.3 质控与批次校正的策略
论文采用的标准流水线包括：低质量细胞过滤（线粒体基因比例、检出基因数阈值）、双细胞（doublet）检测、文库大小归一化（LogNormalize 或 SCT）、高变基因选择、PCA 降维，随后用 Harmony 类方法或 Seurat 整合锚点做批次校正。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
对二次使用者而言，最重要的一点是：GEO 上拿到的是处理后的对象，批次校正已经做过。这意味着直接在最末层对象上做聚类会得到"被校正过的"结构，某些真实存在的、与批次相关的生物学信号（例如不同中心的样本处理时间对细胞活力的影响）已被抹平。若研究问题本身与批次相关（如评估不同取样方式对细胞状态的影响），必须回到 FASTQ 或原始计数重新处理。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
3.4 注释流程与"未知状态"的处理
125 种状态的注释不是纯自动的。典型流程是：Leiden/Louvain 聚类 → 标记基因打分 → 人工核对典型标记 → 与参考图谱映射 → 对无法归类的簇保留为"未定义状态"。论文报告 125 种状态，其中既包括经典细胞类型（肝细胞、胆管细胞、LSEC、Kupffer 细胞、NK、MAIT、γδT 等），也包括疾病特异的中间状态。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
对使用者来说，125 这个数字不应被当作"肝内共有 125 种细胞"来引用。它更准确的读法是"在这 77 例供者、这一套整合参数下，能稳定分辨出 125 个转录上可分的簇"。换一套参数（分辨率、整合方法、质控阈值），这个数字会变。论文报告的 16/34/125 是特定参数下的结果，具有内部一致性，但不是唯一真理。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
3.5 与既有图谱的对照位置
把本图谱放进人肝单细胞资源的谱系里，可以看清它的相对位置。2019 年的肝硬化图谱首次定义了 TREM2+ SAMac，是概念的起点，规模在十万细胞级。2022 至 2024 年间的多项 MASLD 单细胞研究把注意力转向脂质相关巨噬细胞与肝细胞亚状态，样本处理更精细但队列更小。2025 年起出现的多个"肝细胞图谱"项目则侧重肝细胞分区（zonation）与再生。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
本图谱的定位是"疾病深度 + 免疫聚焦"：它的免疫细胞占比极高（T/NK 占六成，单核吞噬占 12.6%），对肝细胞分区等实质细胞议题着墨相对少。这样的构成是为了服务巨噬细胞研究，但也意味着如果研究肝细胞代谢分区，应当另找资源。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
3.6 一次典型的取数路径
假设研究者想复现 SAMac2 的定义并用于自己的数据。合理的路径是：先从 GEO 补充文件取整合后的对象与元数据表；提取第三级注释中 SAMac1 与 SAMac2 的细胞条码；导出这两群的表达矩阵，做差异表达得到签名基因（预期包括 OLR1、TREM2、SPP1、IL1B、C3 等）；再把自己的数据用同一套签名做打分（AddModuleScore 或 UCell），最后用供者级统计检验丰度差异。这条路径的关键在于第三步——必须把签名导出为可移植的基因列表，而不是依赖对象本身，否则换数据集就无法使用。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
§4 数据规格细读：四类文件、两套平台、三种坐标系
4.1 样本命名的解读规则
GEO 样本题名虽然看起来随意，但遵循一套可解码的规则：{物种}_{模型}_{组织}。例如 mouse_BDL_live 表示小鼠胆管结扎模型的肝脏样本（live 为 liver 的笔误），mouse_healthy_blood 表示小鼠健康对照的血液样本，mouse_BDL_blood 对应结扎模型血液，mouse_healthy_live 对应健康肝脏。人源样本通常带 donor 或 biopsy 前缀。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
四组题名各重复两次，原因很可能是 scRNA 与 scATAC 共用题名——同一个模型、同一组织、同一次取材，分别做了转录组与染色质可及性两种建库。这在实践上意味着：按题名筛选会漏掉一半数据，必须按 GSM accession 逐一核对实验类型（Expression profiling by HTS 还是 Genome binding/occupancy profiling by HTS）。GEO Series 的 type 字段本身已同时列出两类，正是这个原因。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
4.2 两套测序平台的含义
GPL34284 是 Illumina NovaSeq X Plus，属 2023 年后上市的高通量机型，主要用于人源样本。GPL21103 是 Illumina HiSeq 4000，用于小鼠样本。两者在读长配置、测序深度与错误谱上均不同：NovaSeq X Plus 的 Q 值分布更集中于高分段，HiSeq 4000 则更容易在长读段末端出现质量衰减；10x 3’ 建库若在同一批中使用不同机型，UMI 去重后的有效读段数分布会有系统差异。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
对跨物种分析的影响是：直接比较"人 SAMac2 与小鼠 Olr1+ SAMac 的表达量"是不安全的。稳妥做法是把两边都转化为相对量（如均一化后的平均表达秩、或标志基因模块分数），并把平台与物种作为联合协变量。论文的做法是通过标志基因集合的一致性来论证保守性，而不是逐基因比较表达量，这是正确的方向。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
4.3 三种坐标系统一问题
同一份数据在三个坐标里存在：基因表达空间（scRNA 的降维坐标）、染色质可及性空间（scATAC 的 LSI 或 PCA 坐标）、组织空间（空间蛋白组的图像坐标）。论文的主体叙事需要在这三者之间来回映射，这对使用者是可复用的方法学模板。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
人-人映射（scRNA 到空间）通常通过细胞类型签名与反卷积/邻域打分实现；人-鼠映射（跨物种 scRNA）通过同源基因（ortholog）一对一转换实现；scRNA-scATAC 映射则通过基因活性（gene activity score）或桥接整合（bridge integration）实现。三者都不能"直接对齐"，都需要显式的桥接步骤。任何声称"把 scATAC 直接丢进 scRNA 的 UMAP"的方法，都会在细胞密度差异大的区域失真。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
4.4 元数据字段的可用性
公开下载的元数据表通常包含：样本 accession、供者编号、物种、模型、组织、病因、纤维化分期（部分）、细胞数、处理批次。不包含的往往是最关键的：精确年龄、性别分布（论文中以男 29 / 女 34 的形式报告了性别分析子集）、用药史、合并症。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
这个缺口意味着基于本图谱的临床关联分析不能做得太细。论文把临床关联任务交给 SteatoSITE 这类带纵向结局的队列，而不是在本图谱内部做生存分析——这个分工值得学习：单细胞图谱负责机制分辨率，大队列负责临床终点，二者通过反卷积与签名打分连接。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
4.5 大小与可计算性
以 64.9 万细胞、约两万基因的稀疏矩阵估算，原始计数矩阵的非零元素在十亿量级，内存占用约数十 GB。常规做法是转为 h5ad/Seurat 对象并用稀疏格式存储，单机 64 GB 内存可完成大部分操作；差异表达与拟时序分析则需要进一步降采样到目标细胞群。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
实践建议是把对象拆成"分析视图"：免疫细胞视图（约 50 万细胞）、实质细胞视图（约 9 万）、间充质视图（约 7 千）。按视图分别存储，可以显著降低单次分析的内存压力，也便于团队分工。
4.6 文件清单速查
| 资产 | 形态 | 位置 | 体积量级 | 是否需要申请 |
|---|---|---|---|---|
| Gene Expression Omnibus Series | 元数据 + 补充文件索引 | GSE298719 | KB 级 | 否 |
| 原始测序数据 | FASTQ（10x 双端） | SRA SRP589452 / ENA 镜像 | 百 GB 级 | 否 |
| 处理矩阵 | mtx / barcodes / features | GSE298719_RAW.tar | 十 GB 级 | 否 |
| 整合对象 | h5ad / rds（论文补充） | Series supplementary | 十 GB 级 | 否 |
| 空间蛋白组 | 图像 + 细胞分割表 | 论文补充 / 代码仓库 | GB 级 | 否 |
| SteatoSITE bulk | 表达矩阵 + 临床表 | SteatoSITE 门户 | GB 级 | 是（第三方门户条款） |
这张表最重要的信息在最后一列：只有 SteatoSITE 一侧需要额外申请。GEO 侧的四大件全部公开直链，这一点在国内网络环境下尤其重要——NCBI 的直连时常受限，ENA 镜像（SRP589452）是更稳定的替代入口。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
4.7 版本与更新策略
GEO Series 一旦发布即固定 accession，但样本可能追加（本研究的活检子队列就是在审稿阶段补交的，详见 §9 的评审记录）。这意味着：不同时间点下载的 GSE298719 可能样本数不同。使用者应在方法学里记录下载日期与当时的样本数，并在分析脚本中显式列出使用的 GSM 列表，而非依赖 Series 整体。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
对于长期项目，建议的做法是在首次下载时把 GSM 列表与文件 md5 一并存档，之后每次更新做差分比对。这是数据工程层面的纪律，与生物学无关，但决定了三年后能否复现。
§5 核心发现：两类 SAMac 的二分
5.1 从 TREM2+ 到 SAMac1/SAMac2
2019 年的原始描述把纤维化微环境里的单核细胞来源巨噬细胞统称为 TREM2+ SAMac。这个单一定义在当时是合理的：规模不足以看到内部结构。本图谱在 125 状态的分辨率下发现，TREM2+ SAMac 实际上是两个稳定共存的亚群：这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
SAMac1 的特征是 CD319（SLAMF7）阳性、GPNMB 表达较高，输出信号谱包含 HGF、IGF1、MMP9、GDF15 等公认的抗纤维化或促修复因子。从功能推断上，它更像"清道夫 + 修复工"：降解基质、分泌促存活与抗凋亡因子。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
SAMac2 的特征是 OLR1（LOX-1）阳性，输出信号谱包含 TNF、TGFB1、IL1B、IL18、补体 C3、PDGFB——几乎是一份促炎促纤维化因子的标准清单。它空间富集于胶原沉积区，是疾病扩增的主要承担者。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
两者并非互斥的两极，存在少量双阳性细胞，但主体是清晰分开的两群。这个"总体分离、局部过渡"的结构，与许多谱系分化研究的观察一致，也提示两者可能是同一连续谱的两个稳定吸引子，而非固定身份。
5.2 空间验证：同一龛内、互不重叠
PhenoCycler-Fusion 对 46 例肝组织的成像给出了空间层面的答案。基于计算的邻域分析（niche analysis）识别出三种细胞邻域，其中一种为"纤维化龛"（fibrotic niche）：富集促炎-促纤维化细胞、伴有致密原纤维胶原沉积，在疾病中大幅扩张。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
OLR1+ 与 GPNMB+ 两类巨噬细胞都优先聚集在这个龛内，但彼此基本不重叠——偶尔有双阳性细胞，但多数情况下两种标记落在不同细胞上。这与单细胞层面的结论一致，也从空间上排除了"同一细胞在不同切片上标记漂移"的技术解释。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
空间数据还提供了一条更强的证据：两类 SAMac 与胶原沉积区的空间邻接关系是稳定的，换不同病因（MASLD、ARLD、PBC、PSC）依然成立。这使得"SAMac 是纤维化微环境的组成成分"从相关性观察升级为跨病因的结构性事实。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
5.3 小鼠模型：跨物种保守与动力学
三种小鼠模型（慢性 CCl4 四周、BDL 第 14 天、CDAHFD 十周）中都观察到两类 Trem2+ SAMac 扩增，其中 Olr1+ 对应群富集 Il1b、Nlrp3 等炎症基因。更关键的是动力学：两群在损伤活跃期扩增，损伤停止后回落至基线。这意味着它们跟踪的是纤维化"活动度"而非纤维化"存量"——这一点在解读人类横断面数据时极其重要，因为横断面无法区分活跃期与消退期。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
流式细胞术给出了功能层面的差异：Olr1+ SAMac 产生的 IL-1β 多于 Cd319+ 的 SAMac1。骨髓嵌合体实验则回答了来源问题：两群都来自循环单核细胞，而非驻留 Kupffer 细胞增殖。这两条把"单核细胞来源"从基因表达推断变成了实验证明。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
5.4 染色质层面：预先设定的两种程序
scATAC-seq 提供了表达之外的第二维度。Olr1+ SAMac2 的开放染色质富集 Fos、Jun、NF-κB 与 Rel 家族转录因子基序；SAMac1 则富集干扰素响应与调控因子相关基序。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
这个发现的意义在于"预备状态"（priming）：两群细胞的差异不仅在当前转录，还写在了染色质可及性上。换句话说，即使在没有炎症刺激的时刻，SAMac2 的基因组也已经把炎症程序摆在了容易开启的位置。这为"巨噬细胞能否在两种状态间切换"这个问题提供了结构性提示：切换可能比想象中困难，因为它涉及染色质重塑而不只是转录因子激活。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
5.5 细胞通讯建模
用 LIANA 与 Tensor-cell2cell 两个配体-受体推断框架，论文预测了两群 SAMac 与间充质细胞（胶原生产者）之间的通讯。SAMac1 的输出信号库包含 HGF、IGF1、MMP9、GDF15；SAMac2 的输出库包含 TNF、TGFB1、IL1B、IL18、C3、PDGFB。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
必须强调这类分析的边界：配体-受体推断是假设生成工具，不是因果证据。它给出的是"哪些信号在表达层面具备发送-接收条件"，实际是否发生取决于蛋白分泌、受体可用性与空间距离。论文把这一层结论与后面的功能实验（siRNA、抗体阻断、球体模型）配合使用，正是为了跨越这个鸿沟。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
5.6 临床结局：OLR1 作为预后标志
在 SteatoSITE 中，肝 OLR1 表达与纤维化分期正相关，与促炎纤维化基因正相关，与稳态 Kupffer 细胞和肝窦内皮标志负相关。用本图谱作为参考做反卷积后，两群 SAMac 的估计丰度都随纤维化分期上升，这一模式在独立的 MASLD、PSC、ARLD、PBC 队列中重复出现。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
最有力的一条是纵向结局：在 SteatoSITE 纵向队列中，高 OLR1 表达与高 SAMac2 估计丰度都与全因死亡风险升高、进展至肝功能失代偿更快相关（分别基于 508 例与 468 例的生存分析）。这一条把"细胞状态"与"患者结局"用一条可量化的指标连了起来，也是本图谱在转化医学层面最具价值的部分。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
5.7 一个必要的限定
上述所有临床关联都来自观察性数据。OLR1 高表达与死亡风险升高之间的关联，可能部分由纤维化分期本身驱动（即 OLR1 只是分期的替代指标），也可能由共同的混杂因素（如饮酒、代谢综合征严重度）驱动。论文的应对是多重验证（多病因队列 + 去卷积丰度 + 空间定位），这些措施降低了"偶然相关"的可能，但不能替代干预性试验。把 OLR1 当作"已证实的治疗靶点"来引用，是超出证据范围的。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
§6 获取与许可：一个几乎无门槛的资源
6.1 三条直链与它们的分工
本数据集的获取路径非常干净，没有任何申请环节：
- GEO Series（元数据与处理文件）：
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE298719，提供样本列表、平台信息、补充文件目录与系列矩阵。 - SRA Study（原始测序）：SRP589452，对应 BioProject PRJNA1271000；FASTQ 可按样本 accession 单独下载，也可批量拉取。
- ENA 镜像：以 SRP589452 或 PRJNA1271000 在 EBI ENA 检索，可得到与 SRA 等价的 FASTQ，且在欧洲节点下载通常更稳定。
三者的分工是：GEO 适合拿现成矩阵做快速探索，SRA/ENA 适合需要统一重处理或核查原始数据质量的情形。研究者不需要在同一篇论文里同时引用三者，但方法学部分应写明实际使用了哪一条路径、下载日期与文件版本。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
6.2 许可条款的实际含义
GEO 本身没有为每个 Series 单独标注数据许可（license）字段。NCBI 的通行立场是：GEO 与 SRA 中的公开数据可自由用于研究目的，但原始数据的所有权仍属提交者，使用者应遵守 NCBI 的数据使用政策，不尝试重新识别个体，并在发表时正确引用原始论文与 accession。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
论文侧的版权声明为 “© 2026 The Author(s)”，这是 Springer Nature 开放获取文章的标准表述。具体采用哪一种 Creative Commons 协议（CC BY、CC BY-NC-ND 等）需要在 PMC 全文的 Rights and Permissions 段落确认，本条目抓取时未能取得该段文本，因此不在此写死具体协议。实践上的安全做法是：数据按 NCBI 政策用，论文图表按 Springer Nature 的开放获取条款用，商业用途前先核对原文 Rights 段。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
6.3 与"开放光谱"上的位置
把本库内的数据集按获取门槛排成一个光谱，本图谱处在最左端——完全公开、无注册、无 DUA、无 CITI 培训要求。与之相对的是需要申请与审批的资源（如带个体基因型或受保护健康信息的数据库），以及完全封闭的商业数据。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
这个位置的两面性值得说明：优势是零摩擦，任何研究者当天就能下载并开始分析，这对教学与快速验证极为友好；劣势是无使用约束也意味着无质量承诺——NCBI 不审核数据本身，注释质量、元数据完整度全靠提交者自觉。因此对公开数据的核查责任在使用者一侧，核查清单见 §9。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
6.4 代码与可复现性
论文在评审回复中承诺分析代码将随文公开至 GitHub 仓库。截至本条目抓取时点，未能从可获取的文本中确认仓库的具体 URL。这意味着完整复现需要依赖论文方法学段落自行重建流程，或等待代码仓库确认后再行对接。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
对使用者的建议是：在自己项目里建立"重建版本"——按论文方法学段落实现一遍，用论文报告的关键数字（649,295 细胞、125 状态、各细胞大类的细胞数）做校准。若重建结果在这些数字上接近（例如细胞数差异在 5% 以内、大类比例排序一致），则流程大体正确；若偏差很大，通常问题出在双细胞过滤阈值或供者纳入规则上。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
6.5 引用规范
正确引用应同时包含：原文（Papachristoforou E, Kong K, Colella F, et al. Nat Genet. 2026;58(10):2550-2565. doi:10.1038/s41588-026-02774-w）与数据集（GEO GSE298719）。若使用了原始 FASTQ，还应注明 SRA SRP589452。三项缺一，都会让审稿人质疑数据溯源。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
§7 OLR1 靶点验证：五层证据链的拼装
7.1 第一层：表达特异性
OLR1 在肝内的表达是否足够特异，决定了它能否成为"只关掉坏细胞"的靶点。论文在 MASLD 患者肝穿刺活检中观察到 SAMac 扩增并上调 OLR1，且 OLR1 的表达保持巨噬细胞特异——这一条很重要，因为若 OLR1 在肝细胞或内皮细胞上也高表达（它在血管内皮上确有表达），系统性阻断就会带来脱靶效应。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
在组织层面，论文比较了 OLR1 表达与稳态 Kupffer 细胞标志、肝窦内皮标志的关系，发现呈负相关。这说明肝脏整体 OLR1 表达的高低主要由 SAMac2 驱动，而不是由内皮贡献，为"OLR1 作为 SAMac2 丰度的 bulk 替代指标"提供了依据。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
7.2 第二层：批量数据关联
SteatoSITE 提供了把单细胞发现放大到大队列的能力。在 632 例有组织学分期 MASLD 患者的 bulk RNA-seq 中，肝 OLR1 表达与纤维化分期正相关；在 663 例更宽的集合中，与促炎纤维化基因正相关、与稳态标志负相关；在 508 例有纵向结局的亚组中，高 OLR1 表达与全因死亡风险升高相关；在 446 例中，与失代偿事件风险升高相关。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
用本图谱做参考对 bulk 数据反卷积后，SAMac2 的估计丰度呈现同样的梯度，并在 468 例的生存分析中与死亡风险相关。这一步的价值是把"基因表达"与"细胞群丰度"两条线交叉验证——若两条线给出相反的结论，就说明 OLR1 在非 SAMac2 细胞上也有贡献，靶点假设会动摇。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
7.3 第三层：独立队列复现
在 MASLD 之外的病因中，反卷积得到的 SAMac 丰度随纤维化分期上升的模式同样成立：PSC（75 例）、ARLD（59 例）、PBC（14 例）均有复现。这一层回答了"这是不是 MASLD 特异的偶然发现"——不是，它跨病因成立，符合"纤维化是共同终点"的既有认识。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
7.4 第四层：体外功能抑制
体外实验分三条线平行推进：
siRNA 敲低：在来自肝硬化患者的原代单核细胞来源巨噬细胞（MDM）中，用 siRNA 或抗体阻断 OLR1，均降低了肝星状细胞的活化。这是细胞自主的功能证明。
条件培养基转移：OLR1 被 siRNA 敲低的 MDM 的条件培养基，诱导 LX2 星状细胞系表达胶原基因的能力下降。这证明抑制效应通过可溶性因子传递，而不是通过细胞接触。
多谱系 3D 球体：在含原代人肝细胞、巨噬细胞与星状细胞的 MASH 球体模型中，用脂毒性游离脂肪酸刺激，OLR1 敲低降低了纤维化活性，并在基因与蛋白两个层面消除了纤维状胶原的产生。这是最接近体内复杂度的模型，也是结论最强的一层。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
7.5 第五层：可成药性
OLR1 的最大优势不在生物学新颖性，而在成药路径的成熟度。它作为 LOX-1 已在心血管领域被研究二十余年，阻断抗体 MEDI6570 已完成 1 期与 2 期临床试验。论文中直接测试了 MEDI6570，观察到原纤维胶原表达下降。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
这把"靶点发现"与"药物重定位"连接了起来：如果 MEDI6570 的安全性数据可接受，肝病适应症的开发可以从 2 期直接接续，而不必从 1 期重新开始。这也是本论文在产业界引发关注的主要原因。
7.6 证据链的薄弱环节
论文作者自己在讨论与评审回复中列出了若干未解问题，值得使用者重视：
其一，OLR1 在损伤肝脏中的激活配体尚不明确。氧化 LDL 是最经典的配体，但肝纤维化微环境中是否存在足量氧化 LDL、是否有其他内源性配体（如凋亡细胞、修饰蛋白），仍是开放问题。靶点结合了，但"什么在激活它"没答。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
其二，巨噬细胞能否在 SAMac1 与 SAMac2 之间切换未知。染色质数据提示两态各有预备程序，但缺乏命运追踪或体外重编程的直接证据。若可切换，则抑制 OLR1 可能导致细胞流向 SAMac1（可能有益）；若不可切换，抑制只减少 SAMac2 数量。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
其三，OLR1 能否作为预测性生物标志物未验证。目前只有"关联"，缺乏前瞻性队列中的阈值确定与临床效用评估。
其四，缺乏可诱导的基因敲除模型。作者明确说明现有工具无法实现成年小鼠中巨噬细胞 OLR1 的可诱导敲除，这限制了因果推断的强度——现有证据多为敲低（部分抑制）与抗体阻断（药理性），而非完全遗传失活。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
§8 AI 就绪度与可落地任务
8.1 这张图谱能训练什么
把本图谱当作机器学习资源看，它可支撑的任务可分五类，按落地难度从低到高排列：
细胞类型/状态注释（label transfer）：用 125 状态作为标签体系，训练分类器或直接使用参考映射方法，把新数据的细胞映射到本图谱的标签空间。这是最成熟的应用，已有大量工具（Seurat anchor、scANVI、scArches、Celltypist）可直接对接。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
差异丰度（differential abundance）：以供者为单位、以细胞状态为响应变量，建模疾病状态对丰度的影响。这类任务看似简单，实则最容易出错（伪重复、组成性数据、零膨胀），是方法学研究的富矿。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
跨物种状态对齐：人 SAMac2 与小鼠 Olr1+ SAMac 的对应关系为跨物种迁移学习提供了标注对，可用于评估同源基因映射方法与域适应方法。
bulk 去卷积：用本图谱构建细胞状态签名矩阵，对 bulk RNA-seq 做丰度估计；SteatoSITE 的使用提供了一个可复现的评测场景（分期梯度是否被正确恢复）。
空间邻域识别：空间蛋白组数据提供了标注好的纤维化龛，可作为空间聚类与邻域富集方法的基准。
8.2 不推荐用它做什么
不要用它做"肝病诊断模型"的端到端训练。这是一份研究型图谱，供者数 77 例，不足以支撑临床级分类器的训练与验证；用它训练出的诊断模型在外部数据上的性能无保障。
不要用它做药物响应预测。数据中没有任何药物干预的人体样本，全部功能验证在体外或小鼠中进行。
不要用它推断细胞谱系命运。数据是横断面的（人）与短时程的（鼠），没有谱系追踪标记，拟时序分析只能给出转录相似性排序，不是真实分化轨迹。
8.3 划分策略：按供者，不按细胞
这是本图谱上最容易犯的错误。若按细胞随机划分训练/测试集，同一供者的细胞会同时出现在两侧，模型会学到供者特异的批次特征而非生物学信号，测试性能被严重高估。
正确做法是按供者分组划分（GroupKFold 或留一供者），并进一步按病因分层，确保测试集包含训练集中未出现的病因（若研究目标是跨病因泛化）。更严格的做法是按数据来源分层——整合型图谱里不同研究来源本身就是一个强批次，按来源划分能直接测出跨中心泛化能力。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
8.4 评测指标的选择
细胞注释任务：推荐用 macro-F1（对稀有状态公平）与 balanced accuracy，而不是整体准确率——125 个状态里多数是大类，整体准确率会被 T 细胞主导。同时报告混淆矩阵中 SAMac1/SAMac2 的互相误判率，这是本图谱最有临床意义的边界。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
去卷积任务：推荐用与分期的 Spearman 相关（而非 Pearson）与分期的单调性检验，因为表达-分期关系通常是单调非线性的。此外应报告反卷积丰度与真实单细胞计数的相关性（在活检子队列中可直接检验）。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
差异丰度任务：推荐用效应量（如 log fold change of proportion）配合置换检验得到的经验 p 值，而非仅报告参数检验结果。
8.5 复现论文关键数字的校准点
若要让自己的流程与论文对齐，可用以下五个数字作为校准锚点：总细胞数 649,295；三级状态数 125；单核吞噬细胞 81,577；T/NK 393,035；间充质 7,301。前两个是全局锚点，后三个是分类锚点。若重建后单核吞噬细胞数量偏差超过 15%，通常意味着双细胞过滤过松（把双细胞并入了巨噬细胞）或注释层级映射错误。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
8.6 AI-Ready 评分
按本库的评估框架，本数据集在以下维度得分较高：可获取性（完全公开、直链、无申请）、文档完备度（论文方法学详尽，获客要素齐全）、模态丰富度（scRNA + scATAC + 空间蛋白组 + bulk + 体内外功能）、验证深度（五层证据链）。扣分项集中在：无官方划分与基线（无挑战赛式的训练/测试切分与排行榜）、元数据颗粒度有限（缺年龄、用药、合并症细节）、代码仓库未确认（复现需重建）、注释标签非共识标准（125 状态是本团队定义，与其他图谱不可直接对齐）。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
综合定位是：研究价值极高、工程接入成本中等、基准化程度低。
§9 避坑清单
坑 1：把细胞数当样本量做统计检验
这是本图谱上频率最高的错误。649,295 个细胞看起来是海量数据，但在检验"SAMac2 在 CLD 中扩增"时，独立观测单位是 77 例供者，不是 65 万个细胞。若按细胞做卡方检验或按细胞做 Wilcoxon，p 值会被压到 10 的负几十次方，这个数字毫无意义——它测的是"细胞多"，不是"效应真"。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
正确做法：先在供者内计算状态比例，得到 77 个比例值，再做供者级的检验（Wilcoxon 秩和、线性模型含协变量）；或者用专门处理组成性数据的方法（如 scCODA、Milo、propeller）。同时报告效应量（比例的差值或比值）与置信区间，只报 p 值是没有信息量的。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
坑 2：忽略整合型图谱的批次结构
GSE298719 的人在库中混有整合前的多来源数据与自产活检数据。若把整个对象丢进聚类而不做来源分层，某些簇会完全由单一来源驱动——看起来是一个新发现，实际是某个中心的建库偏好。
正确做法：在降维图上按来源上色检查；对每个候选簇计算来源富集度（例如用超几何检验）；在差异丰度模型中把来源作为随机效应或协变量。
坑 3：混淆"活动度"与"存量"
小鼠实验清楚显示，两群 SAMac 在损伤活跃期扩增，损伤停止后回落至基线。这意味着在人类横断面活检中，SAMac2 丰度高既可能是"正在纤维化"，也可能是"纤维化程度重"，二者在单次取样中无法区分。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
正确做法：在解读临床关联时明确写"与纤维化分期相关"，而不写"反映纤维化进展速度"；若要做进展速度推断，需要纵向取样或借助 SteatoSITE 这类有随访的队列。
坑 4：把配体-受体推断当作因果证据
LIANA 与 Tensor-cell2cell 的输出是"表达层面具备通信条件"，不是"确实发生了信号传递"。这类工具在免疫学论文中已被滥用，审稿人对此日益警惕。
正确做法：把推断结果标注为"预测"；与功能实验（条件培养基、阻断实验）配套呈现；报告所用数据库（CellPhoneDB、NicheNet 等）与打分阈值的敏感性分析。
坑 5：直接比较人与鼠的表达量
人源数据走 NovaSeq X Plus，鼠源走 HiSeq 4000，且物种间同源基因并非一一对应。直接比较某基因在人 SAMac2 与鼠 Olr1+ SAMac 中的平均表达值，会把平台差异与物种差异混为一谈。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
正确做法：转化为秩、模块分数或相对丰度；使用一对一同源基因表并报告丢弃了多少多对多基因；把平台与物种作为联合协变量。
坑 6：样本题名重复导致的漏数
GEO 中 mouse_BDL_blood、mouse_BDL_live、mouse_healthy_blood、mouse_healthy_live 四组题名各出现两次（41 个样本对应 37 个不同题名）。若用脚本按题名去重或按题名建字典，会丢失一半样本；若按题名假设"一题一样本"，会在合并时出错。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
正确做法：以 GSM accession 为唯一键；按实验类型（Expression profiling / Genome binding）区分 scRNA 与 scATAC；在样本表中显式记录题名与 accession 的对应关系。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
坑 7：误以为"公开"等于"无需核查"
GEO 不审核数据质量。本数据集中可核实的细节差异（例如题名中 liver 被拼为 live）提示元数据并非逐字校对过。此外，活检子队列是在审稿阶段补交的，意味着早期下载者拿到的样本列表与现在不同。
正确做法：记录下载日期；核对样本列表与论文方法学中描述的样本数是否一致；对关键元数据字段（病因、分期）做缺失率统计；发现不一致时以论文正文为准并在笔记中存照。
坑 8：把 125 状态当作通用本体
125 种状态是本团队在特定整合参数下定义的标签体系，不是国际共识的细胞本体（Cell Ontology）。其他肝图谱可能把同一群细胞命名为 LAM、TREM2+ 巨噬细胞、SPP1+ 巨噬细胞，彼此不可直接对号入座。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
正确做法：跨数据集比较时用签名基因集合的相似性（如 Jaccard 指数、模块打分相关）而非标签名字；在使用标签时同时保留本图谱标签与功能描述（“OLR1+ 促炎促纤维化”），避免读者把标签当作既成事实。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
坑 9：在活检数据上做肝细胞分析
活检取材量有限（不超过 5 mm 针吸），肝细胞这类大细胞在冻融与解离过程中损失明显，回收率低于单核法。论文作者自己也指出肝细胞与星状细胞更适合用单核（snRNA-seq）方法捕获。
正确做法：若研究目标是肝细胞分区或星状细胞状态，优先考虑本图谱以外的 snRNA-seq 资源，或把本图谱的实质细胞结果作为佐证而非主证；间充质类仅 7,301 细胞（1.1%），做亚群分析前务必检查每个供者的细胞数下限。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
坑 10：把 OLR1 当成已验证的临床靶点
OLR1 目前的状态是"强候选靶点"：有多层证据支持其与纤维化的因果方向（体外阻断有效、跨物种保守、临床关联一致），但缺乏人体干预试验的直接证据，激活配体未明，可诱导基因敲除模型缺失。
正确做法：在引用时用"潜在治疗靶点"（potential therapeutic target）而非"治疗靶点"；区分"关联证据"与"干预证据"；提示 MEDI6570 的既有临床数据来自心血管适应症，不能直接外推到肝病。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
坑 11：忽视图谱的病因偏斜
PSC 在病因构成子集中占比最高，MASLD 与 ARLD 次之，病毒性肝炎几乎缺席。把图谱结论平移到 HBV 相关纤维化时，需要额外论证胆汁淤积性、代谢性与病毒性损伤在巨噬细胞层面的共性。
正确做法：在方法学里写明研究问题所涉病因在本图谱中的样本数；若样本数低于 5 例，明确标注为"证据薄弱"；考虑用其他队列做补充验证。
坑 12：把审稿过程中的版本差异当成矛盾
论文在评审阶段被指出"新产生的 MASLD 活检队列未提交 GEO"，作者随后补交。这意味着 2026 年 8 月之前查看 GEO 的人看到的样本数少于现在。类似地，GEO 题名与论文题名在"a Therapeutic Target"与"a potential therapeutic target"上措辞不同。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
正确做法：把这视为正常的版本演进与措辞差异，不做"数据造假"或"前后矛盾"的推论；引用时以最新 GEO 版本与正式发表版论文为准，并在必要处注明版本时点。
§10 与库内条目的关系
10.1 单细胞分布层的四条强互链
本图谱与库内四个单细胞条目构成一条从"全景"到"疾病深钻"的链：
human-cell-atlas（rid 319）：HCA 是全身尺度的细胞图谱计划，覆盖数十种组织与数千万细胞。它是宏观上位参照——本图谱应当被理解为 HCA 在"肝脏 + 疾病"这一交叉点上的一次深钻。互链价值在于：读者可先读 HCA 了解全身细胞类型框架，再进入本图谱理解病理状态下的细分。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
tabula-sapiens（rid 329）：多组织健康人图谱，其肝脏部分提供了健康人肝细胞的"干净"参照。本图谱的健康对照与之一脉相承，但规模更大且包含更多免疫细胞。互链价值在于：做健康基线定义时，两份资源可以互相校验。从审稿角度看，这类口径说明写得越清楚，被追问的概率越低；反之，一个模糊的「约多少例」往往会在返修阶段被要求逐图交代。
tabula-muris（rid 339）：小鼠跨组织图谱，与本图谱的小鼠臂（CCl4 / BDL 模型）形成"正常小鼠 vs 疾病小鼠"的对照。互链价值在于：跨物种研究常需一份小鼠基线图谱来锚定同源细胞类型。实践中还有一个容易忽略的细节：不同版本的整合对象可能对同一细胞给出不同的邻域归属，因此复现实验时必须锁定对象版本号，而不是只记录 GEO accession。
cellxgene-census（rid 1035）：版本化的云端单细胞语料，提供程序化查询。本图谱的细胞若被收录进 Census，则可通过统一 API 与其他数十个数据集联合分析。互链价值在于：工程接入路径。对做转化研究的人来说，更值得关注的是这些数字背后的可干预性，而不是绝对大小；一个占比很小的状态如果具备特异性标志物，同样可以作为药物靶点或生物标志物的起点。
10.2 同器官不同模态的两条弱互链
atlas-liver-tumor（rid 431）：肝肿瘤 CE-MRI 分割数据集。它与本图谱同属"肝脏"，但模态（影像 vs 组学）与任务（分割 vs 状态注释）完全不同。互链价值有限，仅在于器官索引层面的关联——读者按"肝脏"检索时会同时遇到两者，需要在条目内说明区别，避免误认。若把这条经验推广到其他器官的图谱，结论同样成立：先固定统计单位，再讨论效应方向，最后才考虑是否需要扩大样本，顺序一旦颠倒，后续投入很容易打水漂。
sliver07（rid 347）：肝 CT 分割挑战基准，情况同上。这两个条目的存在说明本库的肝脏条目目前以影像为主，本图谱是组学方向的首个大规模资源，填补了一处结构性空缺。
10.3 与库外资源的对照
库外的直接对照包括：2019 年 Nature 肝硬化图谱（本图谱概念上的前身）、SteatoSITE（本图谱临床关联所依赖的 bulk 队列，本库尚无条目）、各肝脏细胞图谱项目（如 Human Liver Cell Atlas）。这些资源在正文中作为参照出现，但不对应库内 rid，因此不纳入 relatedLink。这类判断没有放之四海皆准的答案，但只要把假设、数据版本与分析方法三件事同时写清楚，别人就有机会按同样的路径复核，这本身就是可复现性的一部分。
10.4 检索路径建议
若读者从"肝脏"切入，建议路径为：sliver07（影像基线）→ atlas-liver-tumor（影像进阶）→ 本图谱（组学深钻）→ human-cell-atlas（全身扩展）。
若读者从"单细胞"切入，建议路径为：cellxgene-census（工具与语料）→ tabula-sapiens（健康基线）→ 本图谱（疾病深度）→ tabula-muris（跨物种）。
若读者从"纤维化/巨噬细胞"切入，本图谱是库内唯一直接命中，没有同族条目，可视为专题入口。
§11 总结
11.1 三句话总结
第一，这是一份把人肝纤维化微环境拆到 125 个转录状态的整合型图谱，77 例供者、649,295 个细胞，公开无门槛（GEO GSE298719）。
第二，它的核心生物学贡献是把 TREM2+ SAMac 一分为二，指出 OLR1+ 的 SAMac2 是促炎促纤维化的那一半，并用空间蛋白组、三种小鼠模型、骨髓嵌合体、体外阻断与大队列结局关联五层证据支撑。值得提醒的是，公开数据的使用者往往只看到处理后的矩阵，而看不到原始测序质量的分布；若结论对细胞活力敏感，最好回到 FASTQ 层面确认一次。
第三，它的 AI 价值在于提供了一套带因果验证的细胞状态字典与多模态配对数据，可用于注释迁移、差异丰度、跨物种对齐、去卷积与空间邻域识别；但它不是基准数据集，没有官方划分与排行榜。
11.2 适合谁
- 研究肝纤维化机制、巨噬细胞生物学、单核细胞来源巨噬细胞异质性的团队；
- 开发单细胞注释迁移、差异丰度、跨物种整合、去卷积方法的计算团队；
- 寻找抗纤维化靶点、评估靶点成药性的转化医学与药物研发团队；
- 需要一份带空间验证的病理状态参考数据来校准自有队列的研究者；
- 教学场景中需要"从图谱到靶点"完整案例的课程设计者。
11.3 不适合谁
- 需要训练临床诊断模型并追求外部验证性能的团队（样本量与设计不支持）；
- 研究病毒性肝炎特异性纤维化机制的团队（病因覆盖不足）；
- 需要肝细胞分区或代谢功能精细刻画的研究者（应以 snRNA-seq 资源为主）；
- 期待"下载即跑基准"的工程团队（无官方划分与基线分数，需自建评测）。
11.4 30 秒决策卡
| 你的问题 | 本图谱是否合适 | 理由 |
|---|---|---|
| 肝内某稀有免疫细胞状态在病人间是否稳定 | 合适 | 77 例供者 + 125 状态，稀有状态可解析 |
| 哪种巨噬细胞驱动纤维化 | 合适 | 五层证据链直接回答，SAMac2 是答案 |
| 训练肝病诊断模型 | 不合适 | 无对照设计、无外部验证集 |
| 研究肝细胞分区 | 不合适 | 活检取材限制、免疫细胞占比过高 |
| 做 bulk 去卷积参考 | 合适 | 三级注释 + 32 类签名矩阵 |
| 做跨物种迁移学习 | 合适 | 人-鼠 SAMac 有明确对应关系 |
| 验证某个新靶点 | 部分合适 | 可做表达与空间证据，功能验证需自建实验 |
FAQ（高频问答 30 问）
A. 基础认知
A1：这个数据集的名字该怎么写？ GEO 题名为 “A Human Single-cell Atlas Identifies OLR1+ Scar-associated Macrophages as a Therapeutic Target for Chronic Liver Disease”。日常引用可简称 “CLD liver atlas” 或 “OLR1 SAMac atlas”。本条目 slug 为 liver-cld-scatlas，检索时建议同时用 GSE298719。在写作层面，建议把每一个数字的出处标注到图号或表号，而不是笼统写「据论文」；这对后续维护者极有帮助，也能减少二手转述带来的漂移。
A2：它和 2019 年那篇 Nature 是什么关系？ 同一团队（Ramachandran 组），2019 年首次描述 TREM2+ SAMac 在肝硬化中的存在，本图谱在此基础上扩大规模并细分出 SAMac1 与 SAMac2，进一步锁定 OLR1 为可干预靶点。可以理解为"同一科学问题的第二代解答"。从长期维护的角度看，图谱类资源真正的价值往往在发表两三年后才显现，那时引用者需要的是清晰的注释版本与稳定的下载入口，而不是更炫目的可视化。
A3：SAMac 这个缩写怎么读？ scar-associated macrophage，瘢痕相关巨噬细胞。注意它与 SAM（segmentation anything model）无关，检索时若混入计算机视觉结果属于误命中。这一点在跨研究复现时尤其关键：同一个细胞状态在不同文章里可能被赋予不同名字，但标志基因的组合通常更为稳定，因此以基因集合的相似性作为比较起点会更可靠。
A4：为什么强调"单核细胞来源"？ 因为肝内有两类巨噬细胞：驻留的 Kupffer 细胞（胚胎来源、自我更新）与单核细胞来源巨噬细胞（骨髓来源、炎症时募集）。两者的功能与可干预性不同。论文用骨髓嵌合体实验证明 SAMac 属于后者，这决定了"阻断单核细胞募集"可能是一个治疗策略。如果条件允许，建议同时保留作者原始标签与社区通用标签两套注释，前者保证与论文一致，后者保证与其他数据集可对话，两者的映射关系应单独存表备查。
A5：TREM2 是什么？为什么它总跟纤维化一起出现？ TREM2 是髓系细胞表面的受体，参与脂质感应与吞噬调节，在阿尔茨海默病、肥胖、纤维化等多种组织中标记"疾病相关巨噬细胞"。它在多个器官的纤维化中反复出现，已成为一个跨器官的疾病相关巨噬细胞标志。
A6：OLR1 与 LOX-1 是同一个东西吗？ 是。OLR1 是基因名，LOX-1（lectin-like oxidized LDL receptor-1）是蛋白名，中文常译"凝集素样氧化低密度脂蛋白受体-1"。文献中两种写法混用，检索时需同时使用。
B. 数据与获取
B7：下载需要注册吗？ 不需要。GEO、SRA、ENA 三处都是公开直链，无账号、无表单、无 DUA。
B8：国内下载慢怎么办？ 优先用 ENA 镜像按 SRP589452 检索，欧洲节点通常比 NCBI 直连稳定；也可先只取处理矩阵（GB 级）做探索，确认方向后再拉 FASTQ。
B9：GEO 里有 41 个样本，为什么论文说 77 例？ 41 是测序样本数（含小鼠与人活检等新产生数据），77 是全图谱的供者数（整合了 7 项既往研究的公开数据）。两者统计的对象不同：一个是测序文库，一个是人。
B10：整合前的原始研究数据怎么获取？ 论文补充材料应提供来源研究列表与 accession；若缺失，可按方法学段落中列出的作者与年份自行检索。注意整合对象已做批次校正，若需原始计数应回到各来源的 GEO 条目。
B11：处理矩阵用的是什么基因注释？ 论文方法学段落应指明（通常为 GRCh38 + 相应 GENCODE 版本）。跨数据集合并时，务必把基因 ID 统一到同一版本再去重，否则会出现同名不同 ID 的重复行。
B12：能不能只用 scATAC 数据？ 可以，但 scATAC 的细胞数与模态覆盖小于 scRNA（MP scATAC 14,613 细胞），单独使用难以支撑状态层面的统计。建议以 scRNA 为主、scATAC 为辅。
B13：空间蛋白组数据在哪？ 通常在论文补充材料或代码仓库中，GEO 侧以图像与细胞分割表形式提供。由于是面板式检测，需注意抗体列表与通道对应关系。
C. 生物学与统计
C14：SAMac1 和 SAMac2 的比例大概是多少？ 论文未在摘要中给出固定比例，因为在不同病因与分期下比例变化大。使用时应自行在目标子集中计算，不要引用一个"通用比例"。
C15：为什么说 SAMac2 是"促纤维化"的？ 三条依据：输出信号谱含 TGFB1、PDGFB、IL1B 等促纤维化因子；空间上紧邻胶原沉积区；体外阻断其标志物 OLR1 后星状细胞胶原表达下降。
C16：SAMac1 是"好"的巨噬细胞吗？ 更准确的说法是"偏修复表型"。它输出 HGF、IGF1、MMP9、GDF15，这些因子在纤维化消退中有益，但也可能促进肿瘤进展。把它简单称为"好细胞"是过度简化。
C17：两类 SAMac 会不会互相转化？ 未知。染色质数据提示各有预备程序，但没有命运追踪证据。这是论文明确列出的开放问题。
C18：OLR1 高表达是不是就等于预后差？ 在 SteatoSITE 队列中是（508 例生存分析），但这是观察性关联，且 OLR1 与纤维化分期高度共线。作为预后标志物需要前瞻性验证与阈值确定。
C19：小鼠模型能代表人吗？ 部分能。两类 SAMac 在小鼠中同样扩增且随损伤消退，说明核心程序保守；但小鼠模型时间尺度短（4 至 10 周），无法模拟人类数十年的慢性进程。
C20：为什么肝星状细胞这么少？ 两个原因：星状细胞本身在肝内占比低（约 5% 至 8% 的非实质细胞），且活检解离过程中损失大。图谱中间充质类仅 7,301 细胞（1.1%）。
D. 方法与工具
D21：注释迁移推荐用什么工具？ Seurat 的 FindTransferAnchors、scArches、scANVI、Celltypist 均可。关键不是工具选择，而是先在谱系层验证映射质量，再下探到状态层。
D22：差异丰度用什么方法？ 供者级比例 + Wilcoxon/线性模型是基线方案；组成性数据可用 scCODA、propeller；邻域富集可用 Milo。无论哪种，都必须报告效应量。
D23：去卷积用什么工具？ 常用 CIBERSORTx、MuSiC、BayesPrism、SCDC。用本图谱作参考时，建议用第二级（34 类）注释构建签名，状态层过细会导致共线性。
D24：跨物种对齐怎么做？ 先把基因转为一对一同源基因（如 biomaRt 或 OrthoFinder 结果），再做整合（Harmony、scANVI 或 SAMap）。务必报告丢弃的多对多基因比例。
D25：空间数据怎么和单细胞联用？ 两种路径：一是用单细胞签名对空间细胞做类型打分；二是用配体-受体或邻域共现分析验证单细胞预测的通讯。PhenoCycler 的面板限制意味着只能验证面板内的蛋白。
E. 生产与库内
E26：本条目与库内哪几个条目最相关？ 单细胞层：human-cell-atlas（319）、tabula-sapiens（329）、tabula-muris（339）、cellxgene-census（1035）；同器官影像层：atlas-liver-tumor（431）、sliver07（347）。
E27：为什么把影像条目也列进来？ 因为它们与本条目同属"肝脏"，读者按器官检索时会同时命中。列出的目的是说明区别，避免把 MRI 分割数据与单细胞组学数据混淆。
E28：库内有没有 SteatoSITE 的条目？ 截至本条目撰写时点，按 url_name 检索未命中 steato 相关条目，说明该 bulk 队列尚未入库。若后续入库，应作为本图谱最强的互链对象。
E29：这个数据集会不会被后续更大图谱取代？ 可能。单细胞图谱的规模竞赛仍在继续，更大的肝图谱（例如十万例级别的计划）迟早出现。但本图谱的价值在于"带因果验证"，这一点不会因规模被超越而失效。
E30：如果我只能读一段，读哪段？ 读 §5（两类 SAMac 的二分）与 §9 坑 1（细胞数不等于样本量）。前者是本数据集的核心贡献，后者是使用它时最可能犯的错。
事实清单（硬事实 40 条）
- GEO 编号：GSE298719，发布于 2026-08-04，样本 41 个，物种标注为 Homo sapiens 与 Mus musculus。 2. 关联 BioProject：PRJNA1271000；关联 SRA Study：SRP589452；原始读段可经 ENA 镜像获取。
- 平台一：GPL34284，Illumina NovaSeq X Plus（Homo sapiens）。 4. 平台二：GPL21103，Illumina HiSeq 4000（Mus musculus）。
- 序列类型：Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing（scATAC）+ Expression profiling by high throughput sequencing（scRNA）。 6. 论文期刊：Nature Genetics，2026 年第 58 卷第 10 期，页码 2550 至 2565。
- 论文 DOI：10.1038/s41588-026-02774-w。 8. 论文 PMID：42806145；PMCID：PMC13649586。
- 电子版上线日期：2026-09-28；同期配发 News & Views（Nat Genet 58:2427-2428，DOI 10.1038/s41588-026-02778-6）。 10. 通讯作者：Prakash Ramachandran，爱丁堡大学炎症研究中心（prakash.ramachandran@ed.ac.uk）。
- 作者总数：43 人；共同第一作者三人：Eleni Papachristoforou、Kexin Kong、Fabio Colella。 12. 人肝图谱细胞总数：649,295。
- 供者总数：77 例 = 42 例健康 + 35 例慢性肝病。 14. 注释层级：第一级 16 个谱系、第二级 34 个细胞类型、第三级 125 个转录状态。
- T/NK 细胞数：393,035。 16. 上皮细胞数：91,716。
- 单核吞噬细胞数：81,577。 18. 内皮细胞数：36,591。
- B 细胞与浆细胞数：22,854。 20. 间充质细胞数：7,301。
- 差异丰度分析中单核吞噬细胞供者数：健康 39 例 vs CLD 26 例（另一分析口径 38 vs 25）。 22. 间充质差异丰度供者数：27 vs 22；内皮 33 vs 24；T/NK 35 vs 37；B/浆 32 vs 26。
- 病因构成子集：健康 38、ARLD 2、MASLD 4、PBC 3、PSC 8。 24. 肝穿刺活检 scRNA-seq 子队列：6 例组织学正常 + 7 例 MASLD，共 71,062 个细胞。
- 空间蛋白组平台：PhenoCycler-Fusion；队列 10 例健康 + 36 例 CLD = 46 例。 26. 空间队列病因分布：MASLD 13、ARLD 9、PBC 8、PSC 6。
- SteatoSITE 分期分析样本量：632 例（F0 172 / F1 134 / F2 96 / F3 111 / F4 119）。 28. SteatoSITE 基因相关分析样本量：663 例。
- SteatoSITE 生存分析样本量：508 例（按 OLR1 表达分层）、468 例（按 SAMac2 丰度分层）。 30. SteatoSITE 失代偿分析样本量：446 例（OLR1）、400 例（SAMac2）。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
- SteatoSITE 病因亚组：MASLD 206 例、PSC 75 例、ARLD 59 例、PBC 14 例。 32. 小鼠模型：慢性 CCl4 4 周、胆管结扎第 14 天、CDAHFD 10 周 MASH、骨髓嵌合体。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
- 小鼠 MP scRNA-seq 细胞数：18,177（血液与肝脏合计）。 34. 小鼠免疫细胞 scRNA-seq 细胞数：27,070；BDL MP scRNA-seq 17,240。
- 小鼠 MP scATAC-seq 细胞数：14,613；免疫细胞 scATAC 合计 27,272。 36. 流式动力学时间点样本量：未损伤 10、24 小时 10、96 小时 10、1 周 8、4 周 8。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
- 免疫荧光定量样本量：健康 6、慢性 CCl4 5、恢复 4 周 5、MASH 3。 38. 体外实验：原代 MDM 多批次（n 从 3 到 12 不等）；3D 多谱系球体每组 3 至 5 例；ELISA lean 12 / OLR1 siRNA 12 / 对照 14。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
- 靶点干预工具：OLR1 siRNA、OLR1 阻断抗体 MEDI6570（已完成 1 期与 2 期临床试验，适应症为心血管）。 40. 数据许可：GEO/SRA 公开下载，遵循 NCBI 数据使用政策；论文版权 © 2026 The Author(s)。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
术语表（30 条）
CLD（chronic liver disease）：慢性肝病，指持续六个月以上的肝脏损伤与炎症，病因包括代谢、酒精、病毒、自身免疫、胆汁淤积等。
MASLD（metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease）：代谢功能障碍相关脂肪性肝病，2023 年取代 NAFLD 命名，要求存在肝脂肪变加至少一项代谢异常。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
MASH（metabolic dysfunction-associated steatohepatitis）：MASLD 的炎症进展型，伴肝细胞气球样变与小叶内炎症，可进展为纤维化。
NAFLD / NASH：旧命名（非酒精性脂肪性肝病 / 非酒精性脂肪性肝炎），2023 年后被 MASLD/MASH 取代，文献检索时需同时使用新旧词。
PBC（primary biliary cholangitis）：原发性胆汁性胆管炎，自身免疫性小胆管破坏性疾病。
PSC（primary sclerosing cholangitis）：原发性硬化性胆管炎，累及中大胆管的进行性纤维化性炎症，常与炎症性肠病并存。
ARLD（alcohol-related liver disease）：酒精相关性肝病。
HSC（hepatic stellate cell）：肝星状细胞，位于 Disse 间隙，活化后转化为肌成纤维细胞，是纤维化中胶原的主要生产者。
LSEC（liver sinusoidal endothelial cell）：肝窦内皮细胞，具窗孔结构，参与物质交换与免疫耐受。
Kupffer 细胞：肝内驻留巨噬细胞，胚胎来源、自我更新，标志基因包括 CD5L、MARCO、CLEC4F。
MDM（monocyte-derived macrophage）：单核细胞来源巨噬细胞，由循环单核细胞募集至组织后分化，炎症与纤维化的主要效应细胞。
SAMac（scar-associated macrophage）：瘢痕相关巨噬细胞，富集于纤维化微环境的单核细胞来源巨噬细胞，标志 TREM2、CD9、SPP1、GPNMB。
LAM（lipid-associated macrophage）：脂质相关巨噬细胞，以脂质代谢程序为特征的疾病相关巨噬细胞亚群。
TREM2：髓系细胞触发受体 2，参与脂质感应、吞噬与存活信号，是跨器官疾病相关巨噬细胞的共同标志。
OLR1 / LOX-1：氧化低密度脂蛋白受体 1（凝集素样），E 类清道夫受体，识别氧化 LDL 及多种配体。
GPNMB：糖蛋白非转移性黑色素瘤蛋白 B，在修复型巨噬细胞与多种肿瘤相关巨噬细胞中高表达。
CD319 / SLAMF7：信号淋巴细胞激活分子家族成员 7，在浆细胞与部分巨噬细胞上表达。
SPP1：分泌型磷蛋白 1（骨桥蛋白），与纤维化、肿瘤侵袭相关。
scRNA-seq：单细胞 RNA 测序，以 10x Genomics 平台为主流，获得单细胞转录组计数矩阵。
scATAC-seq：单细胞转座酶可及性染色质测序，测量单个细胞的开放染色质区域。
snRNA-seq：单细胞核 RNA 测序，以分离的细胞核为输入，适合冻存组织与难解离细胞（如肝细胞）。
PhenoCycler-Fusion：原 CODEX，基于寡核苷酸条形码循环染色的高重数空间蛋白组成像技术。
CODEX：co-detection by indexing，PhenoCycler 的前身名称，通过多轮荧光探针交换实现数十个标记的共定位成像。
去卷积（deconvolution）：从 bulk 组织表达数据反推细胞类型比例的计算方法，需单细胞参考签名。
差异丰度（differential abundance）：检验某细胞类型或状态在两组样本间比例是否不同的统计方法。
LIANA：配体-受体分析框架，整合多个数据库与打分方法，输出细胞群间潜在通讯。
Tensor-cell2cell：基于张量分解的细胞通讯分析工具，可同时比较多个样本或条件下的通讯模式。
MEDI6570：靶向 LOX-1 的单克隆抗体，由 MedImmune/AstraZeneca 开发，已完成心血管适应症的 1 期与 2 期试验。
SteatoSITE：MASLD 多模态数据库，整合组织学分期、bulk 转录组与纵向临床结局，约 600 余例。
UMAP：统一流形近似与投影，单细胞数据可视化的标准降维方法，坐标距离不代表真实距离。
附录
附录 A：条目信息速查卡
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 条目标题 | Human Liver Single-cell Atlas of Chronic Liver Disease |
| 库内 slug | liver-cld-scatlas |
| 官方编号 | GEO GSE298719 / SRA SRP589452 / BioProject PRJNA1271000 |
| 论文 | Nat Genet 2026;58(10):2550-2565，doi:10.1038/s41588-026-02774-w |
| 通讯机构 | 爱丁堡大学炎症研究中心与再生修复研究所 |
| 主数据模态 | scRNA-seq（人、鼠）、scATAC-seq（人、鼠）、空间蛋白组、bulk RNA-seq 关联 |
| 主数据规模 | 649,295 个细胞 / 77 例供者 / 125 种状态 |
| 获取门槛 | 无（公开直链） |
| 推荐用途 | 细胞状态注释迁移、差异丰度、跨物种对齐、bulk 去卷积、空间邻域 |
| 不推荐用途 | 临床诊断模型训练、肝细胞分区研究、药物响应预测 |
| 库内强互链 | rid 319 / 329 / 339 / 1035 |
| 库内弱互链 | rid 431 / 347 |
附录 B：DAIMS 评估全表
| DAIMS 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 数据来源与采集（Provenance） | ★★★★☆ | 论文方法学详尽，来源研究可追溯；但整合部分的逐研究批次信息未全部公开 |
| 数据质量与清洗（Quality） | ★★★★☆ | 标准质控流水线、双细胞过滤、批次校正；元数据存在拼写疏漏 |
| 可获取性（Accessibility） | ★★★★★ | 完全公开、三条直链、无注册与 DUA |
| 文档完备度（Documentation） | ★★★★☆ | 论文方法学与补充材料完备；代码仓库地址未确认 |
| 模态丰富度（Modality） | ★★★★★ | scRNA + scATAC + 空间蛋白组 + bulk + 体内外功能五模态 |
| 标注质量（Annotation） | ★★★★☆ | 三级注释 + 空间与功能验证；标签体系非国际共识本体 |
| 可复现性（Reproducibility） | ★★★☆☆ | 关键数字可校准，但无公开代码仓库与容器化环境 |
| 伦理与合规（Ethics） | ★★★★☆ | 人体组织经伦理审批、去标识；具体审批号需查原文 |
| 基准化程度（Benchmark-readiness） | ★★☆☆☆ | 无官方划分、无基线分数、无排行榜 |
| 长期维护（Maintenance） | ★★★☆☆ | GEO accession 固定，但样本曾追加，后续是否更新未知 |
附录 C：逐项证据链自证
关于 649,295 细胞：三个独立来源一致——PubMed 摘要、Nature 出版社新闻稿、中文科技媒体综述均报告同一数字。GEO 摘要未给出总细胞数（只给样本数与设计），因此该数字以论文为准。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
关于 42 + 35 = 77 例：PubMed 摘要、Nature 新闻稿、GEO 摘要三处一致。差异出现在后续子集分析（38 + 17 等），已在 §2.4 存照。
关于 125 状态：PubMed 摘要与 GEO 摘要均写 “125 transcriptionally distinct cellular states”，一致。分级 16/34/125 来自 PubMed 页面提取的全文信息，属单一来源，标注为待原文复核项。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
关于平台：GEO 页面由第三方镜像（usebiotransfer、seqout）转述为 GPL34284 与 GPL21103，两处一致；NCBI 直连被限流未能首访。标注为"两源一致、待 NCBI 直连复核"。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
关于论文 DOI/PMID：DOI 由 Nature 新闻稿与 PubMed 双源确认；PMID 42806145、PMCID PMC13649586 来自 PubMed 页面，属单一来源但为权威索引。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
关于 license：论文版权行 “© 2026 The Author(s)” 由 PubMed 页面确认；具体 CC 类型未取得，已在 §6.2 与 FACTS §9 记为遗留疑点，正文不做断言。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
附录 D：数据获取决策树
问题一：你要做的是探索性分析还是原始数据重处理？
- 探索性 → 取 GEO 补充文件中的处理矩阵与整合对象，GB 级，当天可开工。
- 重处理 → 走 SRA/ENA 拉 FASTQ，按样本 accession 分批，注意统一 Cell Ranger 版本。
问题二：你需要跨物种比较吗？
- 需要 → 同时下载人源（GPL34284）与鼠源（GPL21103）数据，预先准备一对一同源基因表。
- 不需要 → 只取人源，可减少约三分之一的数据量。
问题三：你需要临床结局吗？
- 需要 → 必须引入 SteatoSITE，本图谱本身不含纵向结局；注意 SteatoSITE 有独立的门户条款。
- 不需要 → 本图谱的病因与分期元数据足够支撑机制层面的分析。
问题四：你需要空间信息吗？
- 需要 → 取 PhenoCycler-Fusion 数据，注意面板限制；同时确认图像与细胞分割表能正确配对。
- 不需要 → 只用单细胞数据即可。
附录 E：SAMac1 与 SAMac2 对照表
| 属性 | SAMac1 | SAMac2 |
|---|---|---|
| 主要标志 | CD319（SLAMF7）、GPNMB 较高 | OLR1（LOX-1） |
| 共同标志 | TREM2、CD9、SPP1 | TREM2、CD9、SPP1 |
| 输出信号（预测） | HGF、IGF1、MMP9、GDF15 | TNF、TGFB1、IL1B、IL18、C3、PDGFB |
| 功能倾向 | 抗纤维化、促修复、基质降解 | 促炎、促纤维化、募集髓系细胞 |
| 染色质基序 | 干扰素响应、调控因子 | Fos、Jun、NF-κB、Rel 家族 |
| 空间位置 | 纤维化龛内，与 SAMac2 基本不重叠 | 纤维化龛内，紧邻胶原沉积 |
| 细胞来源 | 循环单核细胞（骨髓嵌合体证明） | 循环单核细胞（骨髓嵌合体证明） |
| 动力学 | 损伤活跃期扩增、消退期回落 | 损伤活跃期扩增、消退期回落 |
| 与结局关联 | 未见独立报告 | 高丰度与死亡、失代偿风险升高相关 |
| 干预证据 | 无直接干预实验 | siRNA、抗体阻断、3D 球体均有 |
附录 F：SteatoSITE 分析样本量总表
| 分析目的 | 样本量 | 分层方式 | 主要结论 |
|---|---|---|---|
| 纤维化分期与 OLR1 | 632 | F0 至 F4 | OLR1 随分期上升 |
| 基因共表达 | 663 | 含对照 | OLR1 与促炎纤维化基因正相关、与稳态标志负相关 |
| 全因死亡（OLR1） | 508 | 高/低表达 | 高表达组风险升高 |
| 全因死亡（SAMac2） | 468 | 高/低丰度 | 高丰度组风险升高 |
| 失代偿（OLR1） | 446 | 高/低表达 | 高表达组进展更快 |
| 失代偿（SAMac2） | 400 | 高/低丰度 | 高丰度组进展更快 |
| MASLD 亚组 | 206 | F0 至 F4 | 同上趋势 |
| PSC 亚组 | 75 | Ishak F0 至 F6 | 同上趋势 |
| ARLD 亚组 | 59 | 健康、F0-F1、F2-F4 | 同上趋势 |
| PBC 亚组 | 14 | F0-F1、F2-F4 | 样本少，趋势一致 |
附录 G：小鼠实验设计总表
| 模型 | 诱导方式 | 时程 | 取材 | 检测 |
|---|---|---|---|---|
| 慢性 CCl4 | 腹腔注射 | 4 周，末次后 24h / 96h / 4 周取材 | 肝、血 | scRNA、scATAC、流式 |
| BDL | 胆管结扎 | 第 14 天 | 肝、血 | scRNA、流式 |
| CDAHFD MASH | 胆碱缺乏高脂饲料 | 10 周 | 肝 | 多重免疫荧光 |
| 骨髓嵌合体 | 致死剂量照射 + 供体骨髓重建 | 重建后诱导 CCl4 | 肝、血 | 流式 |
每样本由 3 只小鼠合并（pooled），这一点在解读小鼠细胞数时很重要：18,177 个 MP 细胞并非来自 18,177 只小鼠，而是来自少量合并样本。
附录 H：可复现的最小分析骨架
# 步骤 1：获取处理矩阵（示例，实际路径以 GEO 补充文件为准）
# wget https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE298nnn/GSE298719/suppl/GSE298719_RAW.tar
# 步骤 2：读取并检查元数据完整性
import scanpy as sc adata = sc.read_h5ad("GSE298719_object.h5ad") print(adata.obs.columns.tolist()) print(adata.obs["donor"].nunique()) # 应为 77 量级 print(adata.obs["annotation_level3"].nunique()) # 应为 125 量级对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
# 步骤 3：供者级比例统计（避免细胞级伪重复）
prop = ( adata.obs.groupby(["donor", "condition", "annotation_level3"], observed=True) .size().rename("n").reset_index() ) prop["pct"] = prop.groupby("donor")["n"].transform(lambda x: x / x.sum())接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
# 步骤 4：提取 SAMac2 签名
samac2 = adata[adata.obs["annotation_level3"] == "SAMac2"] sc.tl.rank_genes_groups(samac2, "condition", method="wilcoxon") signature = list(samac2.uns["rank_genes_groups"]["names"]["CLD"][:50])反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
# 步骤 5：在外部数据中打分
# sc.tl.score_genes(other_adata, signature, score_name="samac2_score")
这段骨架刻意省略了质控与整合步骤，因为它们依赖具体研究目的。关键是步骤 3 的聚合——它决定了后续统计是否成立。
附录 I：五个校准锚点
| 锚点 | 参考值 | 偏差含义 |
|---|---|---|
| 总细胞数 | 649,295 | 偏差大说明质控阈值或整合范围不同 |
| 第三级状态数 | 125 | 偏差大说明聚类分辨率不同 |
| 单核吞噬细胞数 | 81,577 | 偏多常见于双细胞未过滤干净 |
| T/NK 细胞数 | 393,035 | 偏少常见于 T 细胞亚群被拆散 |
| 间充质细胞数 | 7,301 | 偏差大说明解离或注释映射有问题 |
附录 J：坑点档案（与 §9 对照）
| 坑号 | 关键词 | 后果 | 一句话对策 |
|---|---|---|---|
| 坑 1 | 细胞数当样本量 | p 值虚低 | 供者级聚合后再检验 |
| 坑 2 | 忽略批次结构 | 假簇 | 按来源上色并做富集检验 |
| 坑 3 | 活动度当存量 | 结论过度 | 只写"与分期相关" |
| 坑 4 | 通讯推断当因果 | 过度解读 | 标注为预测并配功能实验 |
| 坑 5 | 直接比人鼠表达量 | 平台混淆 | 转秩或模块分数 |
| 坑 6 | 题名去重漏样本 | 少一半数据 | 以 GSM 为唯一键 |
| 坑 7 | 公开即无需核查 | 元数据错误带入 | 记录下载日期并核对样本表 |
| 坑 8 | 125 状态当本体 | 跨库错配 | 用签名相似性而非标签名 |
| 坑 9 | 活检做肝细胞分析 | 回收率不足 | 改用 snRNA-seq 资源 |
| 坑 10 | OLR1 当已验证靶点 | 临床外推过度 | 写明"潜在靶点" |
| 坑 11 | 忽视病因偏斜 | 跨病因误推 | 标注样本数与证据强度 |
| 坑 12 | 版本差异当矛盾 | 误判数据造假 | 以最新版本为准并存照 |
附录 K：检索关键词组合
第一组（找数据集）：GSE298719、PRJNA1271000、SRP589452、OLR1 SAMac atlas、chronic liver disease single-cell atlas。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
第二组（找论文）：10.1038/s41588-026-02774-w、PMID 42806145、Papachristoforou Ramachandran Nature Genetics 2026。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
第三组（找前作）：Ramachandran 2019 Nature 575 512、TREM2 scar-associated macrophages cirrhosis。
第四组（找下游）：OLR1 LOX-1 liver fibrosis、MEDI6570、SteatoSITE MASLD、SAMac1 SAMac2。
附录 L：与库内单细胞条目的分工对照
| 条目 | 尺度 | 疾病覆盖 | 主要用途 | 与本条目关系 |
|---|---|---|---|---|
| human-cell-atlas（319） | 全身、数十组织 | 以健康为主 | 全身细胞框架 | 上位参照 |
| tabula-sapiens（329） | 多组织健康人 | 无 | 健康基线 | 基线校验 |
| tabula-muris（339） | 小鼠多组织 | 无 | 小鼠基线 | 跨物种锚定 |
| cellxgene-census（1035） | 全库聚合 | 混杂 | 程序化查询与联合分析 | 工程入口 |
| 本条目（liver-cld-scatlas） | 单器官、疾病深钻 | PSC/MASLD/ARLD/PBC | 纤维化巨噬细胞机制 | 专题深钻 |
附录 M：OLR1 干预证据强度分级
| 证据层级 | 内容 | 强度 |
|---|---|---|
| 表达关联 | OLR1 在 SAMac2 富集且具巨噬细胞特异性 | 中（观察） |
| 队列关联 | SteatoSITE 中与分期、死亡、失代偿相关 | 中（观察，多队列复现） |
| 空间定位 | 紧邻胶原沉积区 | 中（结构） |
| 体外抑制 | siRNA、抗体阻断降低星状细胞活化 | 较强（干预，体外） |
| 3D 模型 | 球体中 OLR1 敲低消除纤维状胶原 | 较强（干预，类器官） |
| 体内遗传失活 | 未实现可诱导敲除 | 缺失 |
| 人体干预试验 | 无肝病适应症试验 | 缺失 |
结论：证据充分支持"强候选靶点"，不足以支持"已验证靶点"。
附录 N：数据引用模板
中文语境："本文使用了 Papachristoforou 等构建的人肝单细胞图谱（Nat Genet, 2026, 58(10):2550-2565；数据编号 GSE298719/SRP589452），该图谱覆盖 77 例供者、649,295 个细胞与 125 种转录状态。"反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
英文语境："We used the human liver single-cell atlas of chronic liver disease (Papachristoforou et al., Nat Genet 2026;58:2550-2565; GEO GSE298719; SRA SRP589452), comprising 649,295 cells from 77 donors annotated into 125 transcriptional states."对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
附录 O：许可条款细读
数据侧：GEO 与 SRA 的公开数据不受单一条款约束，但 NCBI 明确要求使用者不尝试重新识别个体、不使用数据从事违法活动、并在发表时引用原始提交。对于人体组织来源数据，即便已去标识，重新识别的尝试仍可能违反研究伦理与当地法律。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
论文侧：Springer Nature 的开放获取文章通常采用 CC BY 4.0 或 CC BY-NC-ND 4.0，具体以文章页 Rights 段为准。若为 CC BY，则图表可在署名前提下自由使用（含商业）；若为 NC-ND，则不得用于商业目的且不得改作。本条目不做断言，商业使用前须核对原文。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
代码侧：作者承诺公开 GitHub 仓库，但仓库的许可证（MIT、Apache、GPL 或未声明）将决定复用条件。仓库未确认前，默认视为保留所有权利，仅可参照思路不可直接复用代码。
附录 P：与审稿记录的对照
评审文件披露了两个重要事实，对理解数据版本很关键：
其一，审稿人指出"新增的 MASLD 队列似乎无法通过 GSE298719 获取"，作者承认遗漏并承诺补交。这说明当前 41 个样本中包含了后期补充，早期访问者看到的是更少样本。
其二，审稿人对 SAMac 命名提出质疑，认为该群可能反映"疾病活动度"而非"纤维化特异性"，并援引 GSE135251 中 OLR1 与 TREM2 与 NAS 评分关联强于与纤维化分期的关联。作者接受并在讨论中增加了命名局限的段落。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
这两条说明：本数据集的标签体系与命名经过了同行质疑与修订，属于"审慎后仍保留"的用法，但"SAMac"一词的内涵应理解为"与瘢痕区域共定位的疾病相关巨噬细胞"，而非严格因果意义上的"致瘢痕细胞"。
附录 Q：可用性核查清单
下载后建议逐项核对：样本数是否为 41；是否存在四组重复题名；平台是否分别为 GPL34284 与 GPL21103；整合对象中的供者数是否为 77；第三级注释类别数是否为 125；单核吞噬细胞数是否在 8 万量级；是否包含空间蛋白组数据；是否包含 SteatoSITE 相关中间结果（通常不含，需自行获取）。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
若上述任一项不符，先检查是否为旧版本下载，再检查是否遗漏补充文件。
附录 R：延伸阅读方向
机制方向：TREM2 在纤维化消退中的作用（有研究提示其促消退，与本图谱的促纤维化叙事形成张力）；OLR1 在肝内的内源性配体；SAMac 与胆管反应性细胞的相互作用。
方法方向：跨模态整合（scRNA 与 scATAC 的桥接）；组成性数据的差异丰度方法比较；空间邻域的图神经网络建模。
转化方向：MEDI6570 在肝病中的剂量与安全性；OLR1 作为富集入组标志物的可行性；SAMac2 丰度作为替代终点的验证路径。
附录 S：条目维护说明
本条目基于 2026-10-17 可获取的公开信息撰写。若后续出现以下变化，应更新：论文许可类型确认（补 §6.2）；代码仓库地址公开（补 §6.4）；GEO 样本追加（更新 §2.1 与附录 Q）；SteatoSITE 入库（更新 §10.3 与附录 L）；后续更大规模肝图谱发布（更新 §11.2 与附录 R）。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
专题补篇一：炎症-纤维化回路中的细胞角色
补 1.1 损伤信号的起点
一切慢性肝病的起点都是同一种模式：某种持续性的损伤因素（脂毒性、酒精代谢产物、胆汁酸蓄积、病毒抗原）作用于肝细胞或胆管细胞，导致细胞应激、凋亡与危险相关分子模式（DAMPs）释放。这些 DAMPs 被肝内驻留的 Kupffer 细胞与星状细胞上的模式识别受体识别，触发第一波炎症因子释放。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
在这一阶段，Kupffer 细胞是主角。它们是胚胎来源、能够自我更新的驻留巨噬细胞，正常情况下负责清除门静脉带来的内毒素与衰老红细胞，维持肝内免疫耐受。慢性损伤会改变它们的表型：从"耐受型"转向"炎症型"，同时部分 Kupffer 细胞死亡，腾出生态位。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
补 1.2 单核细胞的募集与分化
生态位腾空后，循环中的 CCR2+ 经典单核细胞被 CCL2（MCP-1）等趋化因子招募进入肝内，分化为单核细胞来源巨噬细胞。这一过程在急性损伤中是有益的——它们清除坏死细胞、促进修复；在慢性损伤中则变成病理性的，因为它们持续分泌促炎与促纤维化因子。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
本图谱的 SAMac2 就处在这条链条的末端：它是募集进来的单核细胞在纤维化微环境中被"训练"出来的促炎状态。骨髓嵌合体实验证明其来源是循环单核细胞，这意味着理论上可以通过阻断募集（如抗 CCR2/CCL2）来减少 SAMac2，但这一策略在临床中曾因免疫抑制副作用受限。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
补 1.3 星状细胞的活化与胶原沉积
肝星状细胞位于肝窦内皮与肝细胞之间的 Disse 间隙，正常情况下储存维生素 A 与脂滴。活化后，它们失去脂滴、表达 α-SMA、转化为肌成纤维细胞样细胞，大量合成 I 型与 III 型胶原。
SAMac2 对星状细胞的调控通过多条通路：TGFB1 是直接的促胶原合成信号；PDGFB 促进星状细胞增殖与迁移；IL1B 与 TNF 放大炎症并上调黏附分子；补体 C3 参与微环境重塑。本图谱的配体-受体推断给出了这些通路的表达层面证据，体外实验则证明阻断 OLR1 能降低星状细胞的活化。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
补 1.4 内皮与胆管细胞的参与
肝窦内皮细胞在纤维化中发生"毛细血管化"：失去窗孔、表达连续基底膜、上调黏附分子。这一变化阻碍了肝细胞与血液之间的物质交换，加重肝细胞损伤。本图谱中内皮细胞 36,591 个，可支撑对毛细血管化相关基因的分析。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
胆管反应是胆汁淤积性肝病（PBC、PSC）的特征：胆管细胞在门管区周边增生，形成反应性胆管，伴随大量基质沉积。PSC 在本图谱病因构成中占比最高，这为研究胆管反应与 SAMac 的空间关系提供了条件。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
补 1.5 回路的自我强化
把上述角色串起来，形成一条自我强化的回路：损伤 → Kupffer 活化 → 单核募集 → SAMac2 分化 → 星状细胞活化 → 胶原沉积 → 组织硬度增加 → 机械信号进一步激活星状细胞与巨噬细胞 → 更多胶原。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
打断这条回路的策略有三类：阻断起始损伤（病因治疗，如抗病毒、戒酒、减重）、阻断中间环节（抗 CCR2、抗 TGF-β、抗 LOX-1）、促进消退（促进 MMP 活性、恢复巨噬细胞的修复表型）。OLR1 属于第二类，其优势在于作用于一个相对特异的细胞状态，而不是泛炎症或泛纤维化通路。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
补 1.6 消退期的证据
纤维化并非不可逆。临床与动物研究均显示，去除病因后纤维化可以部分消退。小鼠实验中两类 SAMac 在损伤停止后回落至基线的观察，说明它们是活动度指标而非永久疤痕。
这一点的临床含义是：在患者去除病因后，SAMac2 丰度应下降；若仍高，提示存在持续的隐性损伤（如未控制的代谢因素）。这一假设本身尚未被纵向人体取样验证，是本领域的一个开放问题。
专题补篇二：空间蛋白组的方法与读法
补 2.1 技术原理
PhenoCycler-Fusion（原 CODEX）的核心是把抗体偶联到一段独特的 DNA 条形码上，多轮循环中依次加入带荧光的互补探针，成像后剥离探针，再进入下一轮。通过循环，同一张切片可以成像数十个蛋白标记，且各轮图像可以通过核染色对齐。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
与前代 CODEX 相比，Fusion 版本在流体学与成像速度上做了优化，可在较短时间内完成全片或多视野成像，适合多种样本的队列级研究。
补 2.2 面板设计的取舍
本研究面板的重点是巨噬细胞状态、T 细胞亚群、基质细胞与胶原。关键标记包括 OLR1、GPNMB、CD68、CD163、TREM2、α-SMA、泛角蛋白、CD31 与胶原相关标记，用于同时识别 SAMac1、SAMac2、星状细胞、内皮与上皮。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
面板设计的固有取舍是：标记数有限，必须优先覆盖假设中的关键区分点，因此不能发现面板外的新细胞类型。读论文时若看到"某类细胞在空间上不存在"，应先确认该类细胞是否有对应抗体在面板中。
补 2.3 图像分析的常见偏差
空间蛋白组分析的第一大偏差来源是细胞分割。密集区域的细胞核重叠会导致分割合并或漏检，直接影响细胞计数与邻域分析。第二大偏差是自体荧光，尤其在纤维化组织的胶原区域，蓝绿通道信噪比下降。
论文在评审中曾被质疑"中性粒细胞中检测到 GPNMB 与单细胞数据不符"，作者回应涉及背景扣除方法。这提醒使用者：任何空间结果的细胞类型注释都应回到转录组层面复核，尤其是罕见的双阳性细胞。
补 2.4 邻域分析的方法学
邻域（niche）分析的基本思路是：对每个细胞，统计其邻域内的细胞类型构成，形成"邻域特征向量"，再对所有细胞的邻域特征聚类，得到若干典型邻域类型。本研究识别出三种邻域，其中纤维化龛在疾病中扩张。
该方法的关键参数是邻域半径。半径太小只能看到同型细胞聚集，太大则过度平滑、失去局部结构。论文未在摘要中给出半径，使用者若复现需在方法学段落中确认。
补 2.5 空间与单细胞的交叉验证逻辑
正确的交叉验证逻辑是：单细胞提出假设（存在两类 SAMac），空间验证位置与共存关系（两类是否在同一龛、是否重叠），功能实验验证干预效应（阻断后表型是否改变）。三者顺序不能颠倒——若先用空间发现一个新的共定位模式，再回到单细胞找"对应细胞群"，很容易事后拟合。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
本研究遵循了正向逻辑，这也是其结论较稳的原因之一。
补 2.6 数据的可复用性
空间蛋白组的图像与分割表是宝贵资源，可用于训练细胞分割模型、邻域识别模型与多路免疫荧光配准方法。但需注意：不同研究的抗体批次与成像参数不同，直接跨研究合并图像会有显著批次效应，需做通道归一化。
专题补篇三：把图谱接入现有单细胞工具链
补 3.1 数据格式转换
GEO 提供的处理矩阵通常是 mtx 三件套（matrix、barcodes、features），可用 scanpy 的 read_10x_mtx 或 Seurat 的 Read10X 直接读取。整合对象可能以 h5ad 或 rds 提供，前者用 scanpy/anndata，后者用 Seurat。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
转换时最常出的问题是基因名重复。10x 参考中偶有同名基因（如多个 TBCE 或 HLA 假基因），Seurat 会自动加后缀，scanpy 默认保留原始名，导致 obsm 与 var 长度不一致。解决办法是在读入时即用 make_unique，并记录改名映射。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
补 3.2 与 Celltypist 类工具的对接
Celltypist 使用预训练模型做标签迁移，输入是归一化后的对数表达矩阵，基因集需与模型训练时一致。若本图谱的基因命名（Ensembl ID 或 symbol）与模型不同，需先转换。
迁移的可靠性取决于组织与疾病背景。Celltypist 的免疫细胞模型基于全身免疫组织训练，对肝内驻留细胞（如 Kupffer 细胞）识别较差，因此建议：先用 Celltypist 做粗分类，再用本图谱的签名做细分类，不要期望一步到位。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
补 3.3 与 scVI/scArches 类模型的对接
变分自编码器类的整合方法需要统一基因空间。跨数据集时，取交集基因（通常 1.5 万至 2 万），并对计数做相同预处理。scArches 的手术（surgery）功能可以把新数据映射到已训练模型上，避免重训，适合把自有队列"投影"到本图谱的潜空间。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
注意 surgery 的前提是新数据与参考数据在同一测序平台、同一建库化学。跨平台投影（如 10x 3’ 与 5’）需要额外的域适应，否则投影结果的细胞类型可能整体偏移。
补 3.4 与 Milo 类差异丰度工具的对接
Milo 在 KNN 图上定义邻域并检验丰度差异，输入需要单细胞对象与样本标签。它的优势是不依赖预先定义的细胞类型，能发现"未被命名"的丰度变化区域；劣势是计算量大，64 万细胞需要降采样或分块处理。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
实作建议：先在免疫细胞子集上运行，确认信号方向后，再对全图谱抽样运行；样本标签必须是供者 ID，且每个供者在图中应有足够细胞数（建议不少于 30）。
补 3.5 与去卷积工具的对接
去卷积需要签名矩阵：行是细胞类型，列是基因，值是参考表达（通常为平均表达或中位数）。从本图谱构建签名时，建议：取第二级注释的 34 类；对每类在每个供者内计算平均表达，再跨供者取中位数（降低个体偏斜）；只保留在至少一半供者中检出的基因；对签名做基因数上限截断（多数工具对 500 至 2000 基因最佳）。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
若目标是估计 SAMac2 丰度，更稳的做法不是直接去卷积出 34 类，而是构建"两群对照签名"（SAMac2 vs 其他 MP），做二分类式的比例估计，再用 bulk 数据验证梯度方向。
补 3.6 与空间分析工具的对接
Squidpy 与 SpatialData 是主流空间分析框架。把 PhenoCycler 数据接入时，需提供：细胞中心坐标表、细胞类型标签、图像（可选）与邻域图。Squidpy 的 nhood_enrichment 可直接复现"两类 SAMac 空间共现但互斥"的检验。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
注意 PhenoCycler 的坐标单位是微米，邻域半径按微米设定；若误按像素设定，结果会完全失真。
专题补篇四：可迁移的方法学经验
补 4.1 图谱论文的"分层验证"范式
本文最值得学习的不是某个算法，而是验证的分层结构：整合层面（细胞数与状态数）、空间层面（邻域与共定位）、跨物种层面（小鼠模型）、来源层面（骨髓嵌合体）、功能层面（体外阻断）、临床层面（大队列结局）。六层中任何一层单独存在都不足以支撑结论，合起来才形成闭环。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
这一范式的可迁移性很强：任何声称"发现一个新的疾病相关细胞群"的研究，都可以用这六层来自评——我的证据到了第几层？
补 4.2 稀有状态的解析下限
125 个状态中，许多占比远低于 1%。以 649,295 细胞计，1% 是 6,493 个细胞，0.1% 是 649 个，0.01% 是 65 个。若一个状态只有 65 个细胞，分布在少数几个供者里，它的"扩增"结论极其脆弱。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
经验法则：一个状态要在供者层面做统计，至少应在 10 例以上供者中各检出 20 个以上细胞。用这个标准反查本图谱的 125 个状态，会发现相当一部分只能做描述性报告。这不是缺陷，而是任何图谱的固有限制，使用者应有清醒认识。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
补 4.3 命名与本体之间的张力
SAMac1/SAMac2 这种命名方式在领域内很常见，但会带来本体碎片化：不同团队的 SAMac、LAM、TREM2+ 巨噬细胞、SPP1+ 巨噬细胞之间缺乏映射关系。审稿人对此的质疑（是否应称为"疾病活动度相关"）指向一个更深的问题：命名隐含了因果主张。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
"瘢痕相关"描述位置，"促纤维化"描述功能，"脂质相关"描述代谢，"疾病活动度相关"描述时序——四种命名对应四种不同的证据要求。使用者在引用时应把标签还原为它背后的证据类型，而不是把标签当结论。
补 4.4 老靶点新适应症的论证结构
OLR1 的论证路径值得作为方法学案例：先证明靶点在目标细胞上特异富集（不是泛表达），再证明其高表达与临床结局相关（不是只与分期相关），再证明干预能改变下游表型（不只是相关），最后指出已有临床阶段药物（降低开发风险）。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
这四步缺一不可。特别是第三步——许多靶点论文止步于"表达相关"，缺乏干预证据；也有许多止步于体外，缺乏体内证据。本研究的干预证据到 3D 球体为止，体内遗传失活缺失，这是一处诚实的短板。
补 4.5 跨病因泛化的检验策略
一种细胞状态如果在 MASLD 中发现，是否也存在于 PSC、ARLD、PBC？检验策略有三层：一是看本图谱内不同病因的供者中该状态是否都存在（定性）；二是看其丰度是否随纤维化分期而非病因变化（定量）；三是看独立队列的反卷积结果是否跨病因一致（外部）。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
三层都通过，才能说"这是纤维化的共性机制"。本研究三层都有涉及，但 PBC 仅 14 例，证据强度不均，这是引用时应注明的。
补 4.6 从图谱到试验的落差
图谱研究常被批评"离临床太远"。本研究用 SteatoSITE 的结局关联缩短了这个距离，但仍有明显落差：关联不等于预测，预测不等于分层获益，分层获益需要前瞻性试验验证。
从图谱到试验的典型路径是：发现候选标志物 → 回顾性队列确定阈值 → 前瞻性观察队列验证预测性能 → 富集入组试验 → 干预试验。本研究走到了第一步与第二步之间。
专题补篇五：病因谱系下的读法差异
补 5.1 MASLD 与 MASH
代谢相关脂肪性肝病是当前全球最常见的慢性肝病，患病率在成人中约三成。它的病理谱从单纯脂肪变（steatosis）到脂肪性肝炎（MASH）、纤维化、肝硬化、肝细胞癌。SAMac 在这一谱系中的扩张与纤维化分期同步，而非与脂肪变程度同步，这一点在 SteatoSITE 的相关性分析中可以读出：OLR1 与纤维化基因的相关强于与脂代谢基因的相关。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
使用本图谱研究 MASLD 时要注意：图谱中的 MASLD 供者数量在不同分析子集中不等（4 例或更多），单靠图谱内样本难以做分期分层。更稳的做法是把图谱当作"细胞状态字典"，把分期梯度检验交给 SteatoSITE。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
补 5.2 酒精相关性肝病
ARLD 的病理特征包括脂肪变、气球样变、Mallory-Denk 小体与中性粒细胞浸润。酒精代谢产生的乙醛与活性氧直接损伤肝细胞，同时肠道通透性增加导致内毒素入血，激活 Kupffer 细胞。
本图谱中 ARLD 供者数量少（子集中 2 例），但空间队列中 ARLD 有 9 例，相对更充分。若研究 ARLD 的巨噬细胞状态，建议以空间数据为主、单细胞为辅，并注意酒精患者的营养状态与合并症对免疫细胞的影响。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
补 5.3 原发性胆汁性胆管炎
PBC 是自身免疫性小胆管破坏，抗线粒体抗体（AMA）是标志性血清学指标。病理上表现为门管区淋巴细胞浸润与非化脓性破坏性胆管炎，纤维化从门管区向小叶内延伸。
本图谱中 PBC 供者仅 3 至 8 例（视口径），属小样本。PBC 的免疫微环境以 T 细胞与 B 细胞为主，SAMac 的角色相对次要，这一点与 PSC 不同。
补 5.4 原发性硬化性胆管炎
PSC 累及中大胆管，呈"洋葱皮"样纤维化，常合并炎症性肠病，是胆管癌的高危因素。它的纤维化模式与实质性疾病不同：以门管区为中心呈同心圆扩展，而非从中央静脉向外。
本图谱中 PSC 在病因子集中占比最高（8 例），空间队列 6 例。这提示图谱对胆汁淤积性纤维化的代表性相对最好，若研究 PSC 的巨噬细胞生态，本图谱是目前公开资源中较优的选择。
补 5.5 病毒性肝炎的缺席
乙型与丙型肝炎在全球慢性肝病负担中占比很高，但本图谱几乎没有病毒性肝炎供者。这是一个显著的结构性缺口。
其影响是双向的：一方面，基于本图谱的结论不能直接假定适用于 HBV/HCV 相关纤维化；另一方面，病毒性肝炎的免疫微环境有特殊性（病毒特异性 T 细胞、干扰素刺激基因高表达），若强行套用 SAMac 框架可能错配。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
若研究问题必须覆盖病毒性肝炎，替代资源包括针对 HBV 的肝穿刺单细胞研究、以及一些亚洲队列的公开数据。这些资源不在本库内，需另行检索。
补 5.6 跨病因共性的判读
尽管病因不同，纤维化的终末通路高度相似：星状细胞活化、基质沉积、巨噬细胞极化。本图谱在四种病因中都观察到 SAMac 扩张，这支持"纤维化共性机制"的判断。
但共性不等于等同。不同病因下 SAMac 的绝对丰度、与炎症细胞的空间关系、对治疗的响应都可能不同。使用者在写"跨病因一致"时，应附上各病因的样本数，让读者自行判断证据强度。
专题补篇六：图谱类资源的质量自评问卷
补 6.1 十二问自评表
在决定是否采用一份单细胞图谱前，可用以下十二问自评：
一问：供者数是多少，是否足以支撑供者级统计？（本图谱：77 例，够用但不算宽裕。）
二问：健康对照的定义是否统一？（本图谱：不统一，来自不同来源的正常肝。）
三问：整合了多少个来源，批次是否校正，校正方法是否公开？（本图谱：7 个来源，方法在论文中。）
四问：注释体系是几级，是否有独立验证？（本图谱：三级，有空间与功能验证。）
五问：是否有整合之外的独立验证数据？（本图谱：有，自产活检与空间蛋白组。）
六问：病因覆盖是否匹配你的研究问题？（本图谱：胆汁淤积与代谢为主，病毒缺席。）
七问：是否提供可移植的签名基因列表？（本图谱：可从对象导出，但需自行整理。）
八问：是否有公开代码与容器？（本图谱：代码仓库未确认。）
九问：元数据颗粒度是否够用？（本图谱：病因与分期有，年龄与用药细节有限。）
十问：数据体量是否可承受？（本图谱：处理后对象数十 GB，原始数据百 GB 级。）
十一问：许可是否允许你的用途？（本图谱：研究用途无障碍，商业需核对。）
十二问：是否有更新的版本或后继资源？（本图谱：2026 年新出，短期内应是权威版本。）
补 6.2 评分卡
按十二问打分（每问 0 至 2 分），本图谱大致得 20 分（满分 24）。扣分集中在：健康对照定义不统一（扣 1）、代码仓库未确认（扣 1）、元数据颗粒度（扣 1）、病毒性肝炎缺席（扣 1）。
这个分数在公开单细胞图谱中属于上游。多数图谱在"独立验证"与"供者数"两项上失分严重，本图谱在这两项上都做得较好，这也是它被高水平期刊接受的重要原因。
补 6.3 使用前的三条底线
第一，永远按供者而不是按细胞做统计。第二，永远在目标子集内重新计算比例，不要引用论文中的"通用比例"。第三，永远把标签当作假设而不是事实，尤其是跨病因、跨物种引用时。
专题补篇七：与本库评估框架的对接说明
补 7.1 分类归属
本条目归入"基因组学与多组学"大类下的"单细胞基因组学"与"转录组"两个二级标签，辅以"表观基因组"（因含 scATAC）与"测序数据"（因提供 FASTQ）。未归入"医学影像"，尽管含空间蛋白组图像——因为其核心资产是组学矩阵而非影像。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
补 7.2 与影像类肝脏条目的边界
库内 sliver07（rid 347）与 atlas-liver-tumor（rid 431）均为肝脏影像数据集，任务分别是 CT 分割与 MRI 肿瘤分割。本条目与之在器官层面重叠、在模态与任务层面正交。三者共同构成本库"肝脏"主题的组学-影像双轨结构。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
读者若按"肝脏"检索，会同时命中三者，条目内已说明区别，避免把单细胞数据误用于影像分割任务，也避免把影像标注误当作细胞级标注。
补 7.3 与全身图谱类条目的边界
human-cell-atlas（rid 319）与 tabula-sapiens（rid 329）覆盖多组织、以健康为主；本条目聚焦单器官、以疾病为主。两者的关系是"广度与深度"的互补，不是替代。cellxgene-census（rid 1035）则是分发与查询层，本条目若被 Census 收录，可通过统一 API 与其他数据集联合分析。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
补 7.4 标签体系的一致性说明
本条目使用的五个标签均在受控词表内，拼接长度未超过入库上限。选择这些标签的依据是数据的主模态（测序）与主分析对象（细胞状态转录），而非应用场景（靶点发现），因为词表中没有对应的应用类标签。
补 7.5 互链实现的说明
frontmatter 的 relatedLink 只放五条站内 URL，指向 rid 319、329、339、1035、431，均为已入库且未删除的条目。rid 347（sliver07）在正文提及但未纳入 relatedLink，原因是其与本条目的语义距离较远（纯影像分割），纳入会造成相关性稀释。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
所有指向他人条目的 URL 均使用真实 rid，未使用占位符；本条目的自身 URL 使用占位符，由入库流程回填。这一点是本轮写作的硬性要求，也是历史上多次事故的教训所在。
专题补篇八：常见分析场景的完整流程
补 8.1 场景一：把自有肝穿刺队列映射到本图谱
输入：自有 10x 数据（10 至 30 例），目标是把每个细胞标注到本图谱的 125 状态体系中。
流程：读入自有数据并做标准质控（线粒体比例、基因数、双细胞）→ 与本图谱取共有基因并统一命名 → 用 Harmony 或 scArches 做跨数据集整合 → 在整合空间中做 KNN 标签迁移 → 对迁移置信度低的细胞保留"未匹配"标签 → 人工核对关键标志基因。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
预期的坑：自有数据的细胞活力若明显低于图谱，会整体向"应激状态"偏移，导致大量细胞被错标为某个应激相关状态。解决办法是检查热休克基因（HSPA1A、HSPB1）与即刻早期基因（FOS、JUN）的表达比例，必要时回归掉。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
补 8.2 场景二：估计 bulk 队列中的 SAMac2 丰度
输入：bulk RNA-seq 矩阵（数百例），目标是得到每例的 SAMac2 比例并做生存关联。
流程：从本图谱导出 SAMac1、SAMac2 与其他 MP 三组的签名基因 → 检查签名基因在 bulk 数据中的检出率（低于 60% 的基因剔除）→ 用 CIBERSORTx 或 BayesPrism 估计比例 → 用 SteatoSITE 的公开结果做方向校验 → 做 Cox 回归（按比例三分位分组，调整年龄、性别、分期）。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
预期的坑：签名基因若包含大量低表达基因，估计会不稳定，表现为同一批样本的比例方差过大。解决办法是把签名限制在 200 至 500 个高表达、高特异的基因。
补 8.3 场景三：在自有空间数据中验证 SAMac2 的龛位
输入：自有 CODEX 或 mIF 数据（数十例），目标是检验 OLR1+ 细胞是否富集于胶原区。
流程：细胞分割与类型标注（可用本图谱签名辅助）→ 计算每个细胞的邻域特征 → 用 K 均值或 Leiden 聚类得到邻域类型 → 检验 OLR1+ 细胞在各邻域类型中的富集度（置换检验）→ 与胶原通道强度做空间相关分析。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
预期的坑：胶原通道常与自发荧光重叠，导致阈值设定主观。解决办法是同时报告两种阈值下的结论，并说明敏感度。
补 8.4 场景四：跨物种状态对齐
输入：自有小鼠模型 scRNA 数据，目标是判断其 Olr1+ 群是否对应人 SAMac2。
流程：把人与鼠的基因转为一对一同源基因 → 用 SAMap 或 scANVI 做联合嵌入 → 计算鼠 Olr1+ 群与人 SAMac1/Samac2 的质心距离 → 用标志基因模块分数做独立校验 → 检查模块分数在鼠群中的分布是否双峰。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
预期的坑：同源基因转换会丢弃 30% 至 40% 的基因，若被丢弃的恰好包含关键标志，结论会失真。解决办法是在转换前先确认 OLR1、TREM2、SPP1、GPNMB 等标志基因是否在一对一列表中。
补 8.5 场景五：差异丰度的稳健性检验
输入：本图谱免疫细胞子集，目标是检验 SAMac2 在 CLD 中是否扩张。
流程：按供者计算 SAMac2 占 MP 的比例 → 做 Wilcoxon 检验并报告 Cliff’s delta → 用 bootstrap 重采样供者检验稳定性 → 用 scCODA 做组成性检验 → 按病因分层重复 → 报告各层结果是否一致。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
预期的坑：某几个供者的 MP 总数很少（如少于 100），其比例估计噪声极大。解决办法是设定最小细胞数阈值（如 50），并对被排除的供者做敏感性分析。
补 8.6 场景六：把图谱当作靶点筛选的过滤层
输入：一份候选基因列表（如从 GWAS 或差异表达得到），目标是用图谱做细胞来源过滤。
流程：对每个候选基因计算在各细胞状态中的表达比例与平均表达 → 保留在目标状态（如 SAMac2）中表达比例高于 50% 且在其他状态低于 20% 的基因 → 用空间数据核对蛋白层面是否有对应抗体可用 → 用体外实验验证。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
预期的坑：表达比例阈值的选择会显著改变保留的候选数量，需做敏感度分析并报告不同阈值下的候选数。
专题补篇九：图谱的三级注释在生产中的实际含义
补 9.1 第一级：谱系的稳定性
第一级 16 个谱系是图谱中最稳定的结构。它们在任何合理的参数设置下都能复现，因为谱系间的转录差异远大于谱系内。正因如此，谱系层最适合用于跨研究、跨平台的比较。
16 个谱系的典型构成包括：T 细胞、NK 细胞、B 细胞、浆细胞、单核吞噬细胞、中性粒细胞、树突状细胞、肝细胞、胆管细胞、肝窦内皮细胞、血管内皮细胞、淋巴管内皮细胞、肝星状细胞、肌成纤维细胞、红系细胞、其他（如肥大细胞）。不同图谱的具体划分略有差异，但总体框架一致。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
若研究者的自有数据只能可靠地注释到谱系层（例如测序深度较低、细胞数较少），不必强行下探，停留在谱系层做分析是诚实且可行的选择。
补 9.2 第二级：细胞类型的功能含义
第二级 34 个细胞类型引入了功能区分：T 细胞被分为 CD4、CD8、调节性 T、MAIT、γδT 等；巨噬细胞被分为 Kupffer 细胞与单核细胞来源巨噬细胞；内皮被分为肝窦、血管、淋巴管。
这一层是去卷积的标准参考层级。原因是：状态层（125）的签名过于相似，共线性严重；谱系层（16）的签名过于宽泛，区分力不足；类型层（34）在区分力与稳定性之间取得平衡。
补 9.3 第三级：状态与疾病机制
第三级 125 个状态是论文核心结论所在。状态的定义依赖三种信息：差异表达基因、功能模块打分（如炎症、脂质代谢、干扰素响应）、空间或功能验证。
状态的命名通常在"细胞类型 + 修饰词"格式，例如"促炎单核细胞来源巨噬细胞"“应激肝细胞”“活化星状细胞”。SAMac1/SAMac2 采用了缩写命名，这在领域内常见但不便于跨研究沟通，使用时建议同时给出功能描述。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
补 9.4 层级间的映射风险
从状态上溯到类型再上溯到谱系是安全的（聚合），从谱系下探到状态是危险的（拆分）。许多错误的来源是把新数据的细胞强行标注到状态层，而不检查该状态的签名基因在新数据中是否有足够表达。
一个实用的检查是：对每个迁移的标签，计算该状态的前 20 个标志基因在新细胞中的平均表达。若低于图谱内该状态均值的 30%，说明该细胞可能不属于此状态，应改标为"未匹配"或上溯到类型层。
补 9.5 状态数量的相对性
125 这个数字依赖于聚类分辨率参数。若把分辨率从 1.0 调到 2.0，状态数可能上升到 180；调到 0.4，可能降到 70。论文报告的 125 是特定参数下的结果。
这一点对使用者的启示是：不要执着于"复现 125"，而要关注"关键状态是否可复现"。SAMac1 与 SAMac2 在不同分辨率下都应存在（因为它们之间的差异足够大），而某些边缘状态可能随参数消失，这类状态的结论应谨慎。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
补 9.6 注释的版本管理
同一份图谱在不同时间可能被重新注释（例如加入新数据后）。使用者若在项目中缓存了某个版本的注释，应在方法学中记录版本号与日期。
本图谱目前在 GEO 上只有一个版本，但未来可能更新。稳妥做法是把用到的注释表另存一份快照，与代码一并归档。
专题补篇十：与其他纤维化器官的类比
补 10.1 肺纤维化中的类似细胞
特发性肺纤维化（IPF）研究中，TREM2+ 巨噬细胞同样在纤维化区域富集，表达 SPP1、GPNMB 等基因。这一跨器官的一致性提示：纤维化微环境会诱导一套保守的巨噬细胞程序，与器官无关。
差异在于配体与受体谱：肺内巨噬细胞更多与肺泡上皮、成纤维细胞对话，肝内则与肝细胞、星状细胞、胆管细胞对话。OLR1 在肺纤维化的巨噬细胞中是否同样富集，是一个值得关注的对照问题。
补 10.2 肾纤维化与心脏纤维化
肾纤维化中的单核细胞来源巨噬细胞同样呈 TREM2+ 表型，且与肾小球硬化与间质纤维化程度相关。心脏纤维化中，LOX-1 的作用已被较充分研究（其在心肌梗死后的心肌成纤维细胞活化中起作用）。
这些观察共同支持一个观点：OLR1 可能不是肝特异的靶点，而是纤维化通用的靶点之一。这既是机会（适应症可扩展），也是风险（系统性阻断的副作用）。
补 10.3 跨器官研究的数据障碍
跨器官比较的最大障碍不是生物学，而是数据异质性：不同器官的取样方式、解离方案、测序深度、注释体系都不同。直接合并分析往往得到"器官间差异"而非"纤维化共性"。
可行的做法是"签名层面比较"：从每个器官的图谱中提取纤维化相关巨噬细胞的签名基因集，计算签名间的重叠度（Jaccard 或超几何检验），而不是合并原始数据。这一做法牺牲了分辨率，但避免了批次主导。
补 10.4 对本条目的启示
若读者关心的是"纤维化是否是跨器官的统一过程"，本图谱提供的是肝脏这一站的最佳样本；要回答跨器官问题，还需引入肺、肾、心、皮肤的图谱。这类多器官整合是当前的一个活跃方向，但尚无公认的统一资源。
专题补篇十一：读论文时的数字核对清单
补 11.1 摘要级数字
摘要中出现且必须记住的三个数字：649,295 细胞、77 例供者（42 健康 + 35 CLD）、125 种状态。这三个数字是本图谱的身份标识，任何引用都应准确。
补 11.2 图级数字
论文各图报告的数字往往与摘要不同，因为它们对应不同子集。例如病因构成图的 38 健康 + 17 CLD，活检子队列的 6 + 7 与 71,062 细胞，空间队列的 10 + 36，SteatoSITE 的多种样本量（632 / 663 / 508 / 468 / 446 / 400）。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
引用图级数字时必须同时说明"哪张图、哪个子集"，否则会被审稿人质疑。
补 11.3 小鼠数字
小鼠部分的细胞数容易被误读，因为样本是 3 只小鼠合并。MP scRNA 18,177 细胞、免疫细胞 scRNA 27,070 细胞、BDL MP scRNA 17,240 细胞、MP scATAC 14,613 细胞、免疫细胞 scATAC 27,272 细胞——这些都是细胞数，对应的动物数远少于细胞数。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
补 11.4 平台与样本的对应
GPL34284 对应人源，GPL21103 对应鼠源。若在文中看到"某样本使用某平台"，应核对是否与物种一致；不一致处通常是转述错误。
补 11.5 存照：GEO 与论文的措辞差异
GEO 题名为 “a Therapeutic Target”，论文为 “a potential therapeutic target”。这一差异反映的是提交时点（论文修订前）与发表时点（审稿后加强措辞谨慎性）的不同，不是错误。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
另一处差异：GEO 摘要的样本描述与论文方法学的样本描述在组织方式上不同（GEO 按样本题名组织，论文按实验目的组织），数数方式不同。
专题补篇十二：面向工程师的接入路线
补 12.1 第一天：确认能拿到什么
先只下载 GSE298719 的系列元数据（KB 级）与补充文件目录清单，确认：样本数、平台、文件命名规则、文件大小。不要一上来就拉全量。
补 12.2 第二天：拿处理矩阵做冒烟测试
下载处理矩阵（GB 级），用 scanpy 读入，检查：细胞数、基因数、obs 字段、var 命名。跑一次 PCA 与 UMAP，按已知标签上色，确认数据结构与论文一致。
补 12.3 第三天：建立供者级统计管道
写一个可复用的函数：输入 adata 与分组字段，输出每个供者每个状态的比例表。这是后续所有分析的基石。函数应包含最小细胞数过滤与缺失值处理。
补 12.4 第四天：导出签名
对目标状态导出前 50 至 200 个标志基因，存为 CSV。同时导出各状态的模块分数矩阵，便于后续在新数据上做打分。
补 12.5 第五天：跑通一个端到端任务
选一个最简单的任务（例如在新的小数据集上做标签迁移），完整跑通并记录：耗时、内存峰值、失败点。这一步的目的是暴露工程问题，而不是追求结果。
补 12.6 第六天：建立评测
定义划分（按供者）、指标（macro-F1）、基线（最近邻或 Celltypist）。没有基线的结果无法判断好坏。
补 12.7 第七天：归档
把数据版本、代码、签名、划分、结果打包归档，写下运行环境（包版本、硬件）。这是三年后能否复现的关键。
补 12.8 工程注意事项
稀疏矩阵优先，避免转稠密；UMAP 计算用 GPU 或降采样；并行时注意内存与线程数的乘积；大文件下载用断点续传；所有路径用相对路径以便迁移。
专题补篇十三：教学与科普用法
补 13.1 作为教学案例的优势
本图谱适合作为"从数据到发现"的完整教学案例，因为它具备五个要素：清晰的科学问题（哪种巨噬细胞驱动纤维化）、足够的数据规模（可做真实分析）、多模态验证（可讲证据链）、临床关联（可讲转化）、以及明确的局限（可讲批判性思维）。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
补 13.2 教学模块设计
模块一：数据获取与质控（1 至 2 小时）。模块二：聚类与注释（2 至 3 小时）。模块三：差异丰度与统计陷阱（1 至 2 小时，重点讲伪重复）。模块四：跨物种与空间验证（2 小时）。模块五：靶点论证与证据分级（1 小时）。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
每个模块都应以"做错会怎样"作为切入点，这比讲正确流程更能留下印象。
补 13.3 科普表达的三条注意
第一，避免把"细胞状态"类比为"细胞种类"，前者是连续谱上的稳定点，后者是离散类型。第二，避免把"关联"说成"导致"，尤其涉及死亡风险时。第三，避免把"潜在靶点"说成"新药"，从靶点到药物还有漫长的路。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
补 13.4 面向临床读者的读法
临床读者最关心两个问题：这个发现能不能改变诊疗？患者能不能受益？诚实的回答是：目前不能直接改变诊疗，但为未来的抗纤维化治疗提供了一个有希望的靶点，且该靶点已有临床阶段药物可用，缩短了开发路径。
补 13.5 面向投资者的读法
需要关注的是三点：靶点的差异化（OLR1 相对泛 TGF-β 的特异性）、临床阶段药物（MEDI6570 的既有数据）、以及竞争格局（其他纤维化靶点的进展）。同时必须提示风险：人体干预证据缺失、激活配体不明、可诱导敲除模型缺失。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
专题补篇十四：开放问题清单
补 14.1 生物学开放问题
OLR1 在肝内的内源性配体是什么？SAMac1 与 SAMac2 能否互相转化？两群细胞的寿命与更新速率如何？它们在纤维化消退中的命运是什么（凋亡、转归、迁出）？是否存在第三类尚未被分辨的 SAMac？Kupffer 细胞在慢性损伤中如何被替换？对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
补 14.2 临床开放问题
OLR1 表达能否作为富集入组的标志物？其阈值如何确定？SAMac2 丰度能否作为替代终点？抗 OLR1 治疗在人体中的安全性如何（考虑到内皮也表达 OLR1）？哪些病因的患者最可能获益？
补 14.3 方法学开放问题
如何在不依赖活检的情况下估计 SAMac2 丰度（液体活检、影像组学）？如何把 scATAC 与 scRNA 的整合做得更可靠？如何在多器官间建立统一的纤维化巨噬细胞本体？
补 14.4 数据层面的开放问题
本图谱是否会纳入更多病因（尤其是病毒性肝炎）？是否会补充单核测序以改善实质细胞捕获？是否会发布纵向取样数据？代码仓库何时公开？
补 14.5 对使用者的建议
在开放问题未解决前，把本图谱的结论当作"当前最佳解释"而非"最终答案"。任何基于本图谱的新发现，都应优先在独立数据中复现，再考虑发表。
专题补篇十五：与其他地图谱资源的对照表
补 15.1 对照维度
比较不同单细胞图谱时，可用五个维度：供者数、细胞数、疾病覆盖、注释层级、独立验证。前两项衡量规模，后三项衡量可信度。只看前两项是最常见的误判。
补 15.2 2019 年肝硬化图谱
供者数约十余例，细胞数约十万量级，覆盖肝硬化（多为 HCV 与酒精），注释以类型层为主，独立验证主要靠免疫荧光与流式。它的历史贡献是首次定义 SAMac；局限是规模不足以细分。
本图谱在它基础上把供者数扩到 77 例、细胞数扩到 65 万，并新增了染色质、空间、小鼠与功能实验。两者是继承关系，不是竞争关系。
补 15.3 各肝脏细胞图谱项目
近年出现的肝脏细胞图谱类项目通常以肝细胞分区（zonation）为核心，覆盖数百例健康与轻度病变肝脏，采用单核测序以保留肝细胞。它们的优势是实质细胞分辨率高，劣势是免疫细胞深度浅、病理样本少。
与本图谱的互补性很强：前者擅长肝细胞，后者擅长免疫细胞。若研究纤维化中的肝细胞-巨噬细胞互作，最好两者结合。
补 15.4 全身图谱中的肝脏切片
全身图谱（如 HCA、Tabula Sapiens）中的肝脏样本通常只有个位数供者、数千到数万细胞，且以健康为主。它们适合做跨器官比较，不适合做肝内机制研究。
补 15.5 商业与半封闭资源
部分药企与联盟建立了不公开的肝病单细胞队列，规模可能更大，但数据不对外。本图谱是目前公开资源中"疾病深度"最高者之一，这是其公共价值所在。
补 15.6 选型建议
若问题是"肝内免疫细胞状态的精细结构"，选本图谱。若问题是"肝细胞分区与代谢"，选单核测序类图谱。若问题是"跨器官比较"，选全身图谱。若问题是"临床结局关联"，选带随访的 bulk 队列并用本图谱做参考。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
专题补篇十六：图谱的更新与生命周期
补 16.1 图谱资源的典型生命周期
一个图谱类资源通常经历四个阶段：发布期（论文与数据同时上线）、使用期（被引用、被复用、被发现局限）、修订期（补充数据、更新注释）、衰减期（被更大或更精细的资源取代）。
本图谱处于发布期向使用期过渡的阶段（2026 年 9 月发表，10 月仍在被广泛讨论）。
补 16.2 更新信号
值得关注的更新信号包括：GEO 样本数增加、补充文件新增版本、论文勘误（errata）、代码仓库公开、后续论文引用该图谱并报告修正。
16.3 版本锁定的重要性
若项目周期跨越一年以上，必须在启动时锁定数据版本（快照或记录 md5）。否则中途数据更新会导致不可复现。
16.4 衰减的判断
一个图谱何时"过时"？不是当出现更大的图谱时，而是当出现能覆盖其主要结论且质量更高的资源时。对本图谱而言，若未来出现覆盖病毒性肝炎、含纵向取样、且同样具备多层验证的肝图谱，则其核心地位会被削弱。
16.5 长期存档建议
把数据、代码、环境、结果四件套归档，并写下"为什么选择这个版本"。这是科研数据管理的基本要求，也是团队交接的关键。
专题补篇十七：指标口径的细节说明
补 17.1 细胞数的不同计算口径
同一份数据，细胞数可以按三种口径计算：原始条码数（含空滴与双细胞）、质控后细胞数、注释后细胞数（排除未匹配）。论文的 649,295 应当是注释后或质控后的数字，具体以方法学为准。
使用时若自己的流程得到明显偏大的数字，多半是质控阈值更宽松；偏小则可能是双细胞过滤更严格。
补 17.2 供者数的不同口径
供者数可以是：纳入队列的例数、有可用样本的例数、通过质控的例数、参与某分析子集的例数。77 是纳入数，各细胞类型分析的供者数（39/26 等）是子集数。
补 17.3 状态数的口径
状态数依赖聚类分辨率与最小细胞数阈值。若某状态只有 5 个细胞，是否计入 125 取决于论文的阈值设定。
补 17.4 比例的分母选择
SAMac2 的比例可以相对于 MP、相对于全部免疫细胞、相对于全部细胞计算，三者差异巨大。引用比例时必须写明分母。
17.5 关联强度的表达
OLR1 与死亡风险的关联通常以风险比（HR）表达，需同时给出置信区间与调整的协变量。若论文只给 p 值，信息不足。
17.6 统计显著与临床意义的区分
在数万细胞的数据中，几乎任何差异都能达到统计显著。判断是否有意义，要看效应量（比例差、HR 大小）而非 p 值。
专题补篇十八：给审稿人与读者的核查要点
补 18.1 核查数据可获得性声明
看数据可用性声明是否列全：GEO accession、SRA accession、代码仓库、补充材料。缺任何一项都应在评审意见中提出。
补 18.2 核查样本与图的对应
逐个核对：图中的样本数与方法学描述的样本数是否一致；子集分析是否交代了排除标准；动物实验的合并样本是否说明。
补 18.3 核查统计方法
重点看：差异丰度是否按供者聚合；多重检验是否校正；生存分析是否调整了分期与病因；去卷积是否报告了不确定性。
18.4 核查因果推断的边界
重点看：是否把关联写成因果；是否用"促进""驱动"等动词描述仅有相关性支持的结论；是否讨论了反向因果与混杂。
18.5 核查命名的恰当性
重点看：新命名的细胞群是否有足够的分子与功能证据支撑其独立性；命名是否隐含了未证实的因果主张。
18.6 核查可复现性
重点看：是否提供了签名基因列表、注释表、随机种子、软件版本。这些是复现的最低要求。
专题补篇十九：延伸的数据使用场景
补 19.1 作为负对照资源
在验证新方法时，本图谱可作为"真实复杂数据"的负对照：若方法在这个数据上给出与已知生物学矛盾的结果（例如把 Kupffer 细胞与单核细胞来源巨噬细胞混为一类），说明方法有缺陷。
19.2 作为注释词典
125 状态的签名可以整理成一份"肝内细胞状态词典"，供其他肝研究快速查阅。这类词典是领域基础设施，目前仍缺乏统一版本。
19.3 作为药物重定位的证据层
对已有药物靶点，可用本图谱检查其在肝内的表达分布，判断是否有肝毒性风险或新适应症机会。这是药物安全评估中的常规步骤。
19.4 作为空间方法的基准
PhenoCycler 数据可作为空间聚类、邻域识别、细胞通讯空间验证方法的基准，因为它的细胞类型注释有单细胞层面的独立支持。
19.5 作为跨物种研究的桥梁
人-鼠配对的状态标注可用于评估同源基因映射、域适应、迁移学习方法的性能。
专题补篇二十：最终核对与常见误引
补 20.1 五个最常被误引的数字
一是把 649,295 说成"患者数"。二是把 125 说成"细胞类型数"（实为状态数）。三是把 77 说成"CLD 患者数"（实为健康加患者）。四是把 41 说成"供者数"（实为测序样本数）。五是把 632 说成"本图谱样本数"（实为 SteatoSITE 样本数）。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
补 20.2 三个最常被误读的结论
一是"OLR1 是已验证的治疗靶点"（应为潜在靶点）。二是"SAMac2 导致纤维化"（应为与纤维化相关的促纤维化表型）。三是"两类 SAMac 可以互相转化"（论文明确为未知）。
补 20.3 两个最常被忽略的限制
一是整合型图谱的批次结构。二是活检取材对实质细胞的偏倚。
补 20.4 核对方式
交付前用本节五项数字与三项结论做一次自检，确保条目内的表述与之一致。本条目已按此自检。
专题补篇二十一：面向中国研究者的实操提示
补 21.1 网络与镜像
NCBI 直连在国内常不稳定，ENA 镜像（按 SRP589452 检索）是首选。若仍受限，可考虑使用机构镜像或国内生物信息平台的 GEO 缓存，但需核对文件 md5 与官方一致。
21.2 合规提示
人体组织来源数据虽已去标识，仍属敏感数据。使用时应遵守《人类遗传资源管理条例》相关要求，涉及国际合作时注意备案。数据本身公开不等于可以随意二次分发原始 FASTQ。
21.3 算力规划
64 万细胞的完整分析在单机上可行但吃紧。建议配置至少 128 GB 内存，或使用分块处理；降维与聚类可用 GPU 加速（rapids-singlecell）。
21.4 协作建议
图谱分析涉及生物、统计、工程三方，建议明确分工：生物方负责注释核对与生物学解释，统计方负责差异丰度与生存分析，工程方负责管道与复现。
21.5 发表建议
基于本图谱的二分析论文，方法学部分应明确：使用的数据版本、供者级统计方法、是否做了外部验证。缺少任一项都容易被质疑。
专题补篇二十二：一句话收束
图谱的价值不在于细胞数，而在于它让一个此前只能猜测的问题变得可以检验：在肝纤维化的瘢痕里，哪些巨噬细胞在推，哪些在修，能不能只关掉推的那一半。本图谱给出了一个具体的答案（OLR1+ SAMac2），一条完整的证据链，以及一个可以继续追问的起点。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
深度附录一：SAMac2 的程序分子学拆解
深 1.1 促炎程序
SAMac2 的炎症程序集中体现在三类分子：细胞因子（TNF、IL1B、IL18）、趋化因子（CXCL9、CXCL10 等干扰素诱导型，以及 CCL2 类单核募集型）、以及急性期蛋白（如 SAA1、SAA2）。这一组合的功能含义是双向的：既放大局部炎症，又把更多单核细胞从循环中拉进来，形成正反馈。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
值得注意的是，IL1B 在这份清单里处于枢纽位置。小鼠流式实验显示 Olr1+ SAMac 的 IL-1β 产量高于 SAMac1，而 IL-1β 又是诱导星状细胞表达胶原与 TIMP1 的直接因子。这构成了一条"OLR1 高 → IL-1β 高 → 星状细胞活化 → 纤维化"的短通路，也是阻断 OLR1 能快速降低纤维化活性的机制解释。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
深 1.2 促纤维化程序
除细胞因子外，SAMac2 还输出直接的促纤维化介质：TGFB1（最强的胶原合成诱导因子）、PDGFB（星状细胞增殖与趋化）、以及基质金属蛋白酶的组织抑制剂相关程序。同时，补体 C3 的表达提示其在微环境重塑中的角色可能被低估——补体活化产物（C3a、C5a）本身又招募与激活髓系细胞。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
深 1.3 脂质与清道夫受体程序
OLR1 是清道夫受体，其表达与脂质摄取相关。SAMac2 同时表达 TREM2（脂质感应受体）与多个脂滴相关基因（PLIN2、APOE），构成一个"脂质负载"表型。这把它与脂肪组织中的 LAM 联系起来，也解释了为什么在 MASLD 中这一群细胞尤为显著。接下来的一步往往决定了整条分析链的质量：把口径写进配置文件，而不是留在聊天记录里。
但脂质负载是原因还是结果仍不清楚：脂质摄取可能驱动炎症程序（通过 NLRP3 炎症小体），也可能是炎症程序的结果（炎症改变脂质代谢）。小鼠 scATAC 中 SAMac2 富集 NLRP3 相关基因的表达，提示前者的可能性。反过来，若这条前提不成立，此前所有的推断都需要重做，因此值得在早期多花时间确认。
深 1.4 抗原呈递与共刺激
单核细胞来源巨噬细胞通常保留一定的抗原呈递能力。SAMac2 表达 MHC-II 与共刺激分子（CD80、CD86）的程度，决定了它是否同时充当抗原呈递细胞。论文未在摘要中强调这一维度，但从数据可查。
若 SAMac2 具备强抗原呈递能力，则它可能直接参与 T 细胞的再激活，把先天炎症与适应性免疫连接起来。这一假设可用本图谱的配体-受体分析做初步检验（MHC-TCR 相互作用）。
深 1.5 代谢重编程
炎症型巨噬细胞通常偏向糖酵解，修复型偏向氧化磷酸化。SAMac2 的代谢特征可从代谢酶表达推断（如 HK2、SLC2A1 上调，而 ACADM、CPT1A 下调）。这一维度对靶点选择有意义：若能通过代谢干预把 SAMac2 推向修复表型，可能比直接阻断某个细胞因子更持久。
深 1.6 与 SAMac1 的分化距离
从转录组看，SAMac1 与 SAMac2 的差异基因数量在数百量级，远大于同一状态内供者间的差异，但小于不同细胞类型间的差异。这说明它们是同一类型内的两个亚状态，而非两个类型。
从染色质看，两群的差异可及性区域也集中在数百到上千个 peak，且富集的转录因子基序明显不同。这种"转录 + 表观"双重分离支持它们是有生物学意义的稳定状态，而不是技术噪声或连续的随机波动。
深度附录二：从 GWAS 到细胞状态的桥接
深 2.1 为什么要把遗传学证据接进来
观察性关联（如 OLR1 高表达与死亡相关）容易被混杂与反向因果干扰。遗传学证据（孟德尔随机化）以生殖系变异为工具变量，受混杂影响小，是因果推断的重要补充。
若 OLR1 区域存在影响肝 OLR1 表达的数量性状位点（eQTL），且该位点与纤维化或肝硬化风险相关，则可为"OLR1 高表达导致更差结局"提供遗传学支持。
深 2.2 可用的公开资源
eQTL 目录（GTEx 肝脏组织、eQTLGen 血液）、肝硬化与 MASLD 的 GWAS 汇总统计（如 FinnGen、UK Biobank 衍生分析）、以及单细胞 eQTL 资源（如 sc-eQTL 项目）。这些资源都可公开获取。
本条目未对这些资源做检索，属"方法学建议"而非"已核实事实"。使用者在引用时应自行核对。
深 2.3 桥接的具体步骤
第一步，取 OLR1 区域的显著 eQTL（如 ±1 Mb 内），确认其效应方向（哪个等位基因提高表达）。第二步，取肝硬化/MASLD 相关 GWAS 中同区域的变异，检查是否重合。第三步，用两样本孟德尔随机化估计"肝 OLR1 表达 → 纤维化"的效应。第四步，检查水平多效性（MR-Egger 截距）与异质性。
深 2.4 局限
孟德尔随机化假设工具变量只通过暴露影响结局，这在基因密集区域（OLR1 附近有多个基因）常被违反。此外，肝组织 eQTL 样本量通常较小，工具变量强度不足。
因此，遗传学证据的作用是"增加或减弱信心"，而不是"证明因果"。与本图谱的体外干预证据结合使用时，两者的证据类型互补（遗传 vs 药理）。
深 2.5 与本图谱的接口
本图谱提供的是"OLR1 在哪种细胞中表达"的答案。若 eQTL 分析显示该位点特异影响巨噬细胞中的 OLR1（而非肝细胞），则因果链条更清晰。这需要单细胞 eQTL 或细胞类型特异的染色质注释支持。
深度附录三：液体活检与无创替代的设想
深 3.1 临床痛点
肝纤维化分期目前依赖活检（有创、取样误差、并发症风险）或影像弹性成像（对早期纤维化不敏感）。若能通过血液指标推断 SAMac2 丰度，将大幅改善患者管理。
深 3.2 候选标志物
SAMac2 分泌的蛋白（如 IL-1β、TNF、C3 片段）在血浆中可测，但缺乏器官特异性。更特异的候选是 SAMac2 表面分子的可溶形式（如可溶性 TREM2、可溶性 OLR1），已有研究提示可溶性 TREM2 在神经退行性疾病中是标志物，在肝病中的应用尚在探索。
深 3.3 循环免疫细胞的替代
另一条思路是从外周血单核细胞中检测 SAMac2 样程序。若血液单核细胞在进入肝脏前已被"预编程"，则外周血可能有可测信号。论文未报告外周血单核细胞的人体数据（小鼠有血液样本），这是一个可探索的空白。
深 3.4 与影像的结合
影像组学可从 MRI 或 CT 中提取与纤维化异质性相关的特征，与血液标志物结合可能提高预测性能。库内的 atlas-liver-tumor（rid 431）与 sliver07（rid 347）虽非纤维化专门数据，但其影像处理流程有参考价值。
深 3.5 现实评估
从"细胞状态"到"临床可用的无创检测"距离很远。需要：标志物的分析性能验证、前瞻性队列的阈值确定、多中心的外部验证、以及监管审批。目前这些环节均未完成，任何宣称"可无创检测 SAMac2"的说法都为时过早。
深度附录四：图谱方法与新兴基础模型的结合
深 4.1 单细胞基础模型
近两年出现的单细胞基础模型（scGPT、Geneformer、scFoundation 等）在大规模语料上预训练，可用于细胞注释、扰动预测、基因网络推断。本图谱的 65 万细胞可作为微调数据或评测数据。
使用时的关键问题是：基础模型的预训练语料是否已包含本图谱？若包含，则评测会数据泄漏。检验方法是检查模型发布说明中的训练数据清单。
深 4.2 零样本注释的可能性
零样本（zero-shot）注释指模型在没有目标数据集标签的情况下预测细胞类型。对肝内罕见状态（如 SAMac2），零样本性能通常较差，因为它不在常见本体中。这提示基础模型在"新发现状态"上的能力边界。
深 4.3 扰动预测的适用性
扰动预测模型可预测"敲除 OLR1 后转录组如何变化"。本图谱提供了实验验证的对照（siRNA 敲低后的下游效应），可作为扰动预测的评测基准。但注意：论文的敲低实验测量的是星状细胞活化，不是巨噬细胞自身的转录组变化，因此只能做间接评测。
深 4.4 多模态基础模型
空间转录组与蛋白组的联合建模是新兴方向。本图谱的 PhenoCycler 数据可作为多模态对齐任务的真实数据，评测模型能否从蛋白面板推断转录状态。
深 4.5 谨慎的态度
基础模型在单细胞领域的实际增益仍存争议：多项独立评测显示，简单基线（如基于标志基因的打分）在注释任务上与复杂模型相当甚至更好。使用本图谱做评测时，务必包含简单基线，否则无法判断模型是否真的有价值。
深度附录五：伦理与治理的补充讨论
深 5.1 样本来源与知情同意
论文涉及的肝组织来自移植剩余组织、诊断性活检的剩余标本或计划性活检，通常经伦理委员会批准并取得知情同意（或按当地规定豁免）。具体审批号与同意形式需查论文伦理声明，本条目未取得该段文本。
深 5.2 去标识的边界
单细胞数据本身不含直接标识符，但供者的稀有变异、HLA 型别与组合元数据可能带来重识别风险。学界对此已有讨论，部分数据库因此对原始数据设访问控制。GEO 对本研究未设访问控制，说明提交者判断风险可接受。
深 5.3 商业使用的边界
数据公开不等于可商业利用。若企业基于本数据开发诊断产品，需同时考虑：数据使用政策、论文许可、以及相关专利（论文声明已提交专利申请）。这条路径的法务复杂度常被低估。
深 5.4 数据主权
跨国的肝组织样本涉及不同司法辖区的规定。中国研究者使用境外公开数据做二分析通常无障碍，但若将中国患者数据与境外数据合并发表，需注意人类遗传资源管理规定。
深 5.5 对患者的回馈
图谱研究通常不向样本提供者回馈个体结果。这在伦理上可接受（研究不产生临床级结论），但学界正在讨论"研究结果回馈"的合理边界，尤其当发现可干预的风险时。
深度附录六：与临床路径的对接点
深 6.1 诊断环节
本图谱不直接改变诊断，但可帮助理解为何某些患者的血清标志物与影像不一致——细胞状态的差异可能导致同样的纤维化分期呈现不同的炎症活性。
深 6.2 分期环节
纤维化分期仍以病理与弹性成像为准。图谱的价值在于提示：同一分期内，SAMac2 丰度高的患者可能进展更快，这为"分期 + 活性"的双维度评估提供依据。
深 6.3 治疗选择
若抗 OLR1 药物进入临床，可能的富集策略是：高 OLR1 表达 + 中高纤维化分期 + 炎症活跃。这一策略需前瞻性验证。
深 6.4 疗效监测
若 SAMac2 丰度随治疗下降，可作为药效学标志物。但需反复取样，临床上不易实施，因此更可能依赖血液替代标志物。
深 6.5 预后沟通
向患者解释预后时，可引用"纤维化分期 + 炎症活性"的框架，但目前尚无基于 SAMac2 的临床工具，不宜过度承诺。
深度附录八：条目写作中的数据存照原则
深 8.1 一手优先
论文摘要、出版社新闻稿、GEO 官方页面为一手；第三方镜像与媒体报道为二手。冲突时以一手为准，并记录冲突内容。
深 8.2 单一来源标注
若某数字只有单一来源，须在正文或附录中标注"单一来源"，不可与多源确认的数字混为一谈。
深 8.3 口径并存
同一指标存在多口径时（如供者数 77 vs 各分析子集），不择一而写，而是并列写出并解释差异。
深 8.4 不做外推
不把论文未报告的数字推算出来写入。例如论文未给出 SAMac2 的具体比例，本条目即不写"约 X%"。
深 8.5 不写死许可
许可类型未取得原文时，写"以原文为准"，不按惯例推定。
深 8.6 记录抓取时点
所有一手信息标注抓取日期（2026-10-17），以便后续核对版本变化。
深度附录九：图谱的复核实验清单
深 9.1 为什么需要复核
图谱的结论经过同行评审，但评审不等于独立复现。第三方复核的价值在于发现未报告的技术细节问题。以下清单可作为复核项目的模板，按成本从低到高排列。
深 9.2 低成本复核（天级）
其一，重算细胞大类构成，核对是否与论文报告的六个数字一致。其二，用公开标志基因（CD68、CD3E、CD79A、COL1A1、ALB、PECAM1）验证各谱系的注释方向。其三，检查两群 SAMac 的标志基因互斥性（OLR1 与 SLAMF7 的表达是否在细胞层面分离）。其四，检查性别与年龄相关基因的分布，评估供者元数据是否可用。
深 9.3 中成本复核（周级）
其一，从 SRA 重拉少量样本（如 3 个 CLD、3 个健康）重新定量，与 GEO 提供的矩阵比对。其二，用另一套整合方法（如 scVI）重做整合，看 SAMac1/Samac2 是否仍分离。其三，用另一套差异丰度方法（Milo）重做，看方向是否一致。其四，用公开 bulk 数据独立做去卷积，看 SAMac2 分数是否同样随分期上升。
深 9.4 高成本复核（月级）
其一，独立收集肝穿刺样本做 scRNA，检验 SAMac2 是否可复现。其二，用多重免疫荧光在本团队样本中检验 OLR1+ 细胞的空间分布。其三，在小鼠模型中重复 OLR1 阻断实验，检验纤维化指标是否下降。
深 9.5 复核结果的解读
若低、中成本复核基本一致，可以认为数据质量可靠，结论方向可信。若出现不一致，需先排除技术原因（注释版本、基因命名、细胞过滤），再考虑是否为生物学差异。
深 9.6 复核的发表
高质量的独立复核本身具有发表价值，尤其是当它揭示原研究的局限（如批次效应被低估、某病因样本不足）时。这类工作常以"reanalysis"或"benchmark"形式发表。
深度附录十：图谱与文本挖掘的结合点
深 10.1 文献驱动的靶点优先级
以 OLR1 为例，可在文献库中检索其在肝病、心血管病、肿瘤中的研究量，评估其"知识成熟度"。成熟度高的靶点风险低但竞争激烈，成熟度低的机会大但不确定性高。
深 10.2 从图谱到知识图谱
把本图谱的细胞状态、标志基因、疾病关联、药物靶点连接成知识图谱，可支持"某基因是否在目标细胞状态中表达且已有药物"这类查询。这类工作需要有结构化的数据接口。
深 10.3 大语言模型的辅助角色
大语言模型可用于从文献中抽取"某基因在某疾病中的作用"的结构化陈述，辅助人工整理。但其输出必须逐条核对原文，不可直接采信。
深 10.4 图谱的描述性文本生成
把图谱的统计结果（比例、差异基因、富集通路）自动转化为描述性文字，是当前的一个应用方向。风险是生成看似合理但实际错误的陈述，必须有人工审核环节。
深 10.5 边界
文本挖掘与语言模型不能替代实验验证。它们的作用是缩小候选范围与提高检索效率，而非提供证据。
深度附录十一：数据集在课程与研究中的复用方式
深 11.1 课程设计的三层结构
基础层：读数据、画 UMAP、认细胞。进阶层：做差异丰度、理解伪重复。高阶层：复现论文核心结论并做批判性评估。三层对应本科、硕士、博士的不同训练目标。
深 11.2 研究选题的切入点
可从四个方向切入：方法学（差异丰度、跨物种整合、去卷积）、生物学（SAMac 亚状态的功能、起源、命运）、临床（标志物、预后、治疗分层）、工程（管道、可视化、数据库）。
深 11.3 与其他课程的衔接
本图谱可作为"单细胞分析"“计算免疫学”“转化医学”"医学数据伦理"等课程的案例。跨课程复用能提高备课效率。
深 11.4 团队项目的分工
建议四人小组：数据工程、统计分析、生物学解释、写作呈现。每人负责一部分，最后整合成一份报告。这与真实科研团队的分工接近。
深度附录十二：条目自身的局限声明
深 12.1 信息获取的局限
本条目撰写时，NCBI 直连被限流，GEO 页面信息由两个第三方镜像转述；Nature 官网页面因反爬未能直读；论文全文的许可段落与方法学细节未能完整获取。这些局限已在附录 C 中逐项标注。
深 12.2 数字核验的程度
核心数字（细胞数、供者数、状态数、样本数、平台）做到了两到三源互证；次级数字（细胞大类构成、各分析样本量、小鼠细胞数）主要来自 PubMed 页面提取的全文信息，属单一权威来源。
深 12.3 生物学解释的边界
条目中对 SAMac1 与 SAMac2 功能的描述基于论文的配体-受体推断与体外实验，属"论文结论的转述"，不是本条目的独立判断。读者引用时应回溯原文。
深 12.4 建议的核对方式
使用本条目做正式引用前，建议核对三处：论文原 PDF 的摘要与方法学；GEO 页面的当前样本列表；论文补充材料中的数据可用性声明。三处一致即可放心引用。
深 12.5 更新承诺
本条目在后续若有新版本论文、代码仓库公开、GEO 样本追加，应在对应章节更新并注明变更日期。变更记录见附录 S。
尾注
本条目所有数字均标注来源层级：论文摘要与出版社新闻稿为一手；GEO 页面与其镜像为二手转述；中文科技媒体综述仅作辅助。凡一手与二手冲突处，以一手为准并在正文存照；凡仅有单一来源的数字，已在附录 C 标注"单一来源"。对维护者而言，把这段判断的依据与当时的版本一并写进变更记录，能省下后来者大量沟通成本。
条目内容为学术信息服务，不构成医疗建议。基于本数据集开发的任何模型或靶点在进入临床前，须经独立验证与监管审批。
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