2.1.1 综述 | 2019-单细胞转录组分析最佳思路
刘小泽写于2020.5.6-5.8
题目:Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial
发表日期:2019年6月19日
杂志:Mol Syst Biol

图1
单细胞领域日新月异,大量的工具被开发出来,但很难去判断是否好用,而且如何组建一个分析流程是一个难点。本文将详细介绍单细胞转录组数据分析的步骤,包括预处理(质控、归一化标准化、数据矫正、挑选基因、降维)以及细胞和基因层面的下游分析。并且作者将整个流程应用在了一个公共数据集作为展示(详细说明在:https://www.github.com/theislab/single-cell-tutorial )
需要注意,虽然在原文链接中这些文献链接可以打开,但会链接到原文的该文献位置,而不是直接打开该文献
现在已经可以利用scRNA研究斑马鱼、青蛙、涡虫的细胞异质性(Briggs et al, 2018; Plass et al, 2018; Wagner et al, 2018) ,重新理解以前的细胞群体,但这个领域面临的一个问题就是没有成熟的标准化流程。标准化之路的困难有:大量分析方法和工具的诞生(截止2019.3.7 已经有385种工具)、爆炸式增长的数据量(Angerer et al, 2017; Zappia et al, 2018)。另外根据不同研究目的,各种分支也突显,例如在细胞分化过程中预测细胞命运(La Manno et al, 2018)。在我们眼界大开的同时,分析流程标准化就变得更加困难。