单细胞转录组测序技术及各类数据分析方法总结

自从2009年**单细胞转录组测序（single-cell RNA-seq，scRNA-seq）**技术首次问世，至今已经有几十种不同的scRNA-seq技术相继被开发出来。在过去的十年里，单细胞转录组测序技术得到了蓬勃的发展，从而使得可在单细胞水平揭示全基因组范围内所有基因的表达情况，可以更精准的开展细胞间的表达异质性研究、鉴定新的细胞亚型、解析早期胚胎的发育等。

单细胞测序流程(图片来源 ：http://learn.gencore.bio.nyu.edu)


目前，单细胞转录组测序技术（scRNA-seq）已经广泛应用于各类物种，特别是人、小鼠等典型的模式生物。和单细胞转录测序技术相比，传统的转录组测序技术（bulk RNA-seq）是基于群体细胞开展的，每个样本都包含成千上万个细胞，所以传统转录组测序反映的是基因在群体细胞中平均的表达水平，从而无法有效检测不同细胞之间的表达异质性（更多精彩请关注微信公众号：AIPuFuBio）。


我们之前写了一系列的文章，总结了单细胞转录组测序技术的种类及单细胞转录测序数据的各类分析方法，这里再给大家汇总一下（直接点击查看哦）。

1. 单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)及细胞分离技术分类汇总

2. 单细胞测序数据的降维方法及细胞亚型的鉴定聚类方法总结

3. 单细胞测序数据的差异表达分析方法总结

4. 基于单细胞测序数据构建细胞状态转换轨迹(cell trajectory)方法总结

5. 单细胞转录组测序数据的可变剪接(alternative splicing)分析方法总结


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