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二、整合不同单细胞试验获得的数据

Sep 29, 2019 No Comments

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。

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