数学意义上的细胞分群，并不能作为最终结果哦！
最近看到一个单细胞转录组文章：Published in final edited form as:
Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2018 July ; 2018: 2378–2381. doi:10.1109/EMBC.2018.8512784.
Single-Cell Transcriptomics Reveals Heterogeneity and Drug Response of Human Colorectal Cancer Organoids
实验设计超级简单，就是：By using Drop-Seq, we captured ~1,500 tumor cells from organoids in normal condition with abundant sequencing reads detected.
然后走单细胞转录组上游分析流程，定量拿到表达量矩阵，然后 t-Distributed Stochastic Embedding (t-SNE) + Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)
细胞聚类分群如下：
如果仔细去评价这个分群结果，比如每个亚群的标记基因的热图，小提琴图，散点图，气泡图，就会发现，这个完全是数学层面的分群。
单细胞基础10讲
- 01. 上游分析流程
- 02.课题多少个样品，测序数据量如何
- 03. 过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要）
- 04. 过滤线粒体核糖体基因
- 05. 去除细胞效应和基因效应
- 单细胞转录组数据的降维聚类分群
- 单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释
- 把拿到的亚群进行更细致的分群
- 单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较
单细胞数据分析B站视频
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