二、整合不同单细胞试验获得的数据
Sep 29, 2019
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前面，我们重点介绍了同一个细胞不同数据的整合方法，可是在单细胞生物学领域，如何将不同单细胞的数据整合起来，才是一个大难题。另外，还需要解决大量数据集之间的“批次校正（batch-correction）”问题，这也是妥善利用不同实验室和不同试验流程得出结果的先决条件。可是现有的手段都无法适用于单细胞数据分析，因为无法区分不同种类细胞在组份比例上的区别，以及细胞内分子过程上的变化。所以我们迫切需要开发出新的单细胞批次校正技术，而这首要的便是需要能够识别出不同数据集之间共有的生物学状态，比如匹配的细胞种类（图4a）。目前，这个研究领域也已经成为了一个飞速发展的领域。
