数据可视化的单细胞分析思路

10X数据
UMI：一个细胞上的不同的转录本
barcode：区分细胞与细胞之间

1.测序数据平台

1.1、BD Rhapsody

单次实验可制备100-10000个单细胞文库
单细胞效率最高，约80%
靶向测序，200-500个基因
可以实现转录组-蛋白组联合分析

1.2 、10X genomics

500-10000个细胞
转录组和免疫组联合测序（TCR,BCR)
单细胞ATAC-seq

2.数据可视化的单细胞分析思路

测序后得到的统计.png

若中位基因数在300-400左右，代表不好

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2万行，60000列（矩阵）

单细胞的测序的原始矩阵行为基因，列为细胞（barcode），可是普通转录组的行是基因，列是样本

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不同实验室批间大

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seurat都是好的，但是要改参数

聚类

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分群（亚群）

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个体特异性亚群不太常见

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singleR做细胞类型注释

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注释的可视化

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注意到c0，c11,c12注释的都不纯（就是说，在两个或多个注释类中，它都占的个数较多）怎么办呢？
单独把他们拿出来做一个二次的细分
单细胞很常见的基因会大量表达在一些想不到的细胞亚群中

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做的经常是一对多