scCoAnnotate est un flux de travail Snakemake qui génère, par rapport à une référence, un consensus de prédiction de types cellulaires à l’aide de données de séquençage d’ARN à l’échelle de la cellule (scRNA-seq). Conçu par le Kleinman Lab, ce flux de travail est utilisé pour exécuter plusieurs outils d’annotation afin de prédire les types cellulaires associés à différents échantillons de scARN-seq. Cet outil regroupe plusieurs modèles statistiques et approches d’apprentissage automatique dans le domaine de la biologie unicellulaire. En combinant les forces de ces modèles, il génère un consensus des prédictions dont la précision supérieure a été démontrée par des expériences d’étalonnage. Le flux de travail automatisé est convivial et ne nécessite pas de connaissances en apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent également le paralléliser pour exploiter leurs ressources computationnelles au maximum de leur efficacité.
