> 太长不看版: 文献报道XIST和RPS4Y1是区分性别的两个高可信度的标记基因，因此你没有必要去用其他性染色体上的基因去确定数据集的性别。 不仅仅是在使用公共的单细胞转录组数据，其实早在公共芯片数据或者RNA-seq数据挖掘中，就有人在考虑一个问题，这个数据的元信息作者会不会搞错了呢？ 以性别为例，我们很容易想到表达Y染色体上基因数据肯定是男性，但是我们也知道基因也不是任何时刻都表达，所以如果一个Y染色体上的基因不表达，ta未必是女性。因此我们需要一个比较可靠的标记基因，来确保对性别的区别是正确的。 我最初的想法，也是对Y染色体的基因逐个看表达，但是转念想到，在我这个数据集中有用的标记未必适用于其他数据集呀。因此通过一波检索，我找到了一篇文献，里面给出了两个关键基因，XIST和RPS4Y1。  接着我用Seurat提供的一个公共数据集进行测试，这个数据包括了不同技术处理的PBMC数据，预处理的代码如下。 ```r library(Seurat) library(harmony) data("pbmcsca") library(dplyr) pbmc <- pbmcsca%>% Seurat::NormalizeData(verbose = FALSE) %>% FindVariableFeatures(selection.method = "vst", nfeatures = 2000) %>% ScaleData(verbose = FALSE) %>% RunPCA(pc.genes = pbmc@var.genes, npcs = 20, verbose = FALSE) pbmc <- RunHarmony(pbmc, c("Experiment", "Method")) pbmc <- RunUMAP(pbmc, reduction = "harmony", dims = 1:20) ``` 最终我们获得了使用harmony去除批次效应后的数据集，接着我们用小提琴图分来源对XIST和RPS4Y1进行可视化 ```r VlnPlot(pbmc, c("XIST","RPS4Y1"), group.by = "Method") ``` 结果如下  你会很奇怪为什么CEL-Seq2, Drop-Seq, InDrops, Seq-Well,Smart-seq2什么同时表达这两个基因呢？ 很简单，因为这几种方法同时还包括两种实验，pbmc1和pbmc2  当我们筛选所有的pbmc1实验进行展示 ```r pbmc_sub <- subset(pbmc, Experiment == "pbmc1") VlnPlot(pbmc_sub, c("XIST","RPS4Y1"), group.by = "Method") ``` 你会发现这两个是完美的互斥关系  如果你筛选出pbmc2进行展示 ```r pbmc_sub <- subset(pbmc, Experiment == "pbmc2") VlnPlot(pbmc_sub, c("XIST","RPS4Y1"), group.by = "Method") ``` 同样的，你得到一个完美的互斥结果  小结: XIST和RPS4Y1是区分性别的两个高可信度的标记基因，如果以后使用人的公共数据集的时候，可以用这个两个基因确定性别。 参考资料: * [https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/xist-gene](https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/xist-gene) * [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3275083/](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3275083/) * [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1872497316302034](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1872497316302034)