单细胞转录组学测序是近几年最热门的组学技术之一，在很多高分文章中单细胞测序数据频繁出现。除去单细胞数据本身质量和数据中挖掘到的重点分子，数据的可视化展示也是一篇文章的组成核心。CNS或者其他高质量文章中单细胞的可视化能够条例清晰，直观明确地表达出作者希望阐述的单细胞数据特征。但是，基础流程提供的常规基础分析结果，往往数据可视化结果与高分文章中的图片相差甚远。
在过去的一年中，SBC突破重重困难，经过大量的调研与分析，总结了100篇高分单细胞转录组文献，统计了文献中出现的图表类型，次数，展示形式，并将其一一复现，为您的单细胞数据向着文献发表更进一步。
01 细胞分群图
单细胞数据进行预处理之后，我们就开始分析细胞聚类分群和细胞类型鉴定。基于每个细胞的基因表达情况，进行细胞聚类。为了直观地了解分群结果，我们需要画降维可视化图（TSNE/UMAP）。我们看到相关图片存在于90%文献中，共出现超200次。文章中的展示图大多是下面的这种方式，经过细胞注释后标注到细胞分群图中，即使缩小放到文章中，看起来也是色彩和谐，标签清晰，一目了然。
但当您自己同样用Seurat包画出的展示图（如下）却是……，默认配色比较普通，放到文章中缩小到相同比例，就看不清坐标系和分群结果，致使文章逊色。
怎么样能得到更加美观的，发文章直接能用的图呢，用心打造经典，我们通过人工的多次调试与修正，得到如文章中的展示结果，如下：
02 按样本/分组分群图
除细胞分群图外，当单细胞测序数据是多样本时，我们也需要看样本/分组在分群中的位置或者占比。相关图片在文献中超过50%以上出现，共出现198次。文献中的展示形式如下：
我们按照文章中的展示形式复现如下，展示方式和细胞分群图相似，通过用心的调试，尽量考虑每个研究的样本数，细胞数，总体分布和谐性：
03 细胞丰度统计图
细胞分群图在视觉上看起来很绚目，但是无法直观地看出占比，这时候就需要细胞丰度统计图，按样本/分组展示细胞群的比例结果或者每个细胞群中样本的占比情况。在文献中看到相关图片出现比率超过75%，图片数量超过300次。
我们所展示的柱状图左边的是每个细胞群中样本的占比，横坐标是细胞群，纵坐标为样本占比数据，柱子代表样本，不同颜色代表不同样本；右边为每个样本中的细胞群占比展示图。根据项目的需要，可进行多种样式调整：
除柱状图以外，我们还提供了多种展示形式供君选择，如堆叠图，饼图。
此外，如果原始数据差异不同，可以改变展示图的部分参数，使得展示效果更明显一些。
以上几个基本的展示形式，Figure 1的轮廓基本成型，结果如下图所示：
本篇只阐述了细胞聚类和细胞统计的展示方式，其他分析且听下回分解，本次的分享就到这里。
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