关注2017年末新出的三种大规模单细胞分析方法

作者: 因地制宜的生信达人 | 来源:发表于2019-04-29 14:34 被阅读31次

关注2017年末新出的三种大规模单细胞分析方法
【文献简报】Cumulus 为大规模单细胞RNA测序提供云数据分
【文献简报】-深度学习在单细胞RNAseq分析中实现精确的聚类并
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使用inferCNV分析单细胞转录组中拷贝数变异
inferCNV
单细胞之富集分析-5：一张图展示多组富集分析结果
单细胞之富集分析-6：PROGENy
单细胞之富集分析-7：Pseudobulk differenti
SCS【14】单细胞调节网络推理和聚类 (SCENIC)

关注三种大规模单细胞分析方法

导读：近日，美国加州大学圣地亚哥分校张鹍教授在《Nature Methods》发表了评论性文章“Stratifying tissue heterogeneity with scalable single-cell assays”，就全球最新的单细胞分析方法做了点评。这三种方法能够显著提高单细胞基因组测序和结构分析的规模，允许研究者们对组织内的不同种类的细胞群进行分区（hierarchical partitioning）。

在“大数据”和“深度学习”成为热门词汇的这个时代，生物学家们也毫不例外地需要数据。研究者面对单细胞检测中的噪音和不完全覆盖时尤其如此：他们想要尽可能多细胞的信息，以便分析细胞之间的异质性，并得出可信的和有普遍代表性的结论。

基于液滴的单细胞转录组测序方法提供了一个良好的示例：即使测序覆盖度相对较低，通过检测更多的细胞也能有很大的收获。然而，目前除RNA之外其他类型数据分析的进展较慢。最近发表的三篇论文[1-3]有望将规模的优势带到基因组序列和染色体结构的研究中（见图1）。

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