1、样本选择：确保样本的一致性，尽量选择同一种细胞类型和相似的生理状态的细胞进行研究，以减少个体差异对结果的影响。技术优化：优化单细胞转录组测序的实验流程和分析方法，减少技术噪声的影响。例如，可以使用更高灵敏度的测序方法，减少PCR扩增的环节，提高数据的准确性。
2、安装 先上包的官网链接 https：//github.com/miaozhun/DEsingle/ 安装方法 示例数据预分析 载入包和数据 分组。划重点：这个包奔溃的一点是只能比较两个组。如果srurat出来还几个组，那就只能两两比较。或者，如果各位大神有其他妙招，欢迎留言交流学习。
3、在进行单细胞数据集整合时，首先需要从多个来源下载原始数据矩阵和元数据。随后，使用Seurat等软件加载数据并进行预处理，包括标准化、方差稳定转换等步骤。在完成初步预处理后，通过变异锚点或MNN方法识别共性基因，并对数据集进行整合与批次效应校正。
4、在实际操作中，为了确保准确性和细胞类型的识别，需要考虑逆转录效率和环境干扰，这往往意味着需要收集更多的单个细胞。当前，市场上有多种单细胞测序平台，如10XGenomics，而分析方法主要在Python（如Scanpy和Monocle 3）和R（如Seurat和Monocle 2/3）平台上发展和应用。
5、这项技术通过从单个细胞中提取核酸（通常是RNA或DNA），然后进行高通量测序来实现。单细胞测序技术的关键优势在于能够揭示细胞之间的异质性，这在使用传统的群体平均数据时可能无法检测到。单细胞测序技术为理解细胞行为和生物过程提供了前所未有的分辨率和深度，推动了生物医学研究和精准医疗的发展。
1、在NVIDIA GTC 2024上，NVIDIA Parabricks v3发布，引入了加速工具与最新AI技术，为多种组学数据类型带来革新。不仅支持DNA和RNA分析，现在还能借助GPU与生成AI的强大功能，高效精准分析甲基化、单细胞与空间组学工作负载。新版本较以往显著减少分析时间，优化种线工具，支持最新GPU架构。
在2023年3月30日至4月1日于长沙国际会议中心召开的中华医学会第十七次全国检验医学学术会议中，一个备受瞩目的焦点是临床质谱多组学高峰论坛，以及品生医疗的“扁鹊计划”发布。这一事件不仅展现了检验医学领域的最新发展，也体现了我国检验领域日新月异的高质量进步。
对于生信新手来说，手头持有不同组织中基因表达的fpkm数据的xlxs文件，想要进行基因差异表达分析确实是个挑战。首先，要明确，Excel并非处理组学数据的理想工具，特别是当你可能遇到像Sept9这类被误解为日期的基因名时，不慎改动可能导致无法挽回的错误。所以，谨慎起见，尽量避免在Excel中进行关键步骤。
学术界已经不再推荐RPKM、FPKM。比较基因的表达丰度，例如哪个基因在哪个组织里高表达，用TPM做均一化处理。不同组间比较，找差异基因，先得到read counts，然后用DESeq2或edgeR，做均一化和差异基因筛选；如果对比某个基因的KO组和对照，推荐DESeq2。
当我们进行基因差异表达的分析时，往往是在多个样本中比较不同基因的表达量， 如果不进行数据标准化，比较结果是没有意义的 。
如果想进行表达量的基因间比较，则不得不考虑基因长度的不同。如果进一步做长度的均一化，就得到了下面的RPKM、FPKM。数值概念：计算公式：RPKM=（1000000*A）/（ mapped reads *gene length/1000）A为比对到某基因的 reads数（read count）。
1、Anndata是一个表格形式的数据结构，专门用于高维生物数据，包含的主要组件易于理解。要创建Anndata对象，使用构造函数即可轻松完成。Anndata支持多种数据操作，包括数据切片、过滤、转置、数据连接以及元信息添加。与scanpy或其他可视化工具结合，Anndata可用于数据可视化，绘制如UMAP和t-SNE图等。
2、高效创建AnnData对象 创建AnnData对象时，考虑如何高效地读取不同格式的数据。 读取不同格式数据 scanpy支持多种数据格式的文件导入，包括hmtx、tsv等。对于特定数据集（如10x），可直接读取矩阵文件（如mtx、tsv）或使用pandas辅助读取。
3、scanpy内存不足步骤。首先卸载scanpy1中的anndata。安装anndata对应的anndata版本即可。
4、AnnData 是 Scanpy 包的数据存储格式， Seurat对象和AnnData之间的转换由 SeuratDisk 完成。参考 ： https：//mojaveazure.github.io/seurat-disk/articles/convert-anndata.html 将Seurat对象转换为AnnData file需要两步。 将Seurat对象保存为h5Seurat文件。 将h5Seurat文件转换成Scanpy的AnnData文件。
1、数据归一化是将数据映射到特定范围之内再进行处理，有利于便捷快速的运算。数据归一化是数据预处理重要一步，可消除样本处理、浓度差异、仪器偏差等统误差。代谢组学常用数据归一化方法：中位数、平均数、总和、指定样本和内参。
2、代谢物提取，一般要求每组至少10个样； 在所有提取好的样本中取等量混合作为QC； QC样本与实验样本穿插上机，开始十个QC，结尾三个QC，中间每十个样本穿插一个QC样本 。得到质谱谱图数据经软件处理后得到峰表。
3、定义：代谢组学研究生物体在特定条件下的所有小分子代谢物，通过定性定量分析揭示代谢规律。0 研究步骤：包括样品处理、数据采集、预处理、数据分析、标志物识别、通路分析等。
4、主成分分析（PCA）：数据导入：将处理后的代谢物数据导入统计软件或专用的生物信息学工具。PCA运算：应用PCA算法，该算法通过提取数据的主要变异来源来降低数据维度，同时保留大部分数据信息。结果解释：分析PCA得到的主成分，每个主成分代表数据集中的一个变异方向。
5、代谢途径分析的结果是基于代谢组学和转录组学数据中的证据，给出关于哪些分子途径与所研究的表型相关的信息。 1 代谢途径分析过程 使用平台特定的方法对转录组和代谢组数据进行预处理和质控。 将代谢物标识符分配给轮廓代谢物，然后可以将其映射到生物途径。
6、对数据[OmicsDataSet-Zeybel et al. - 202xlsx]处理后生成的，可参考1） 代谢组数据分析二：数据预处理；2）代谢组数据分析四：差异分析 在准备网站所需的输入文件时，确保代谢物以唯一的标识符进行标识是至关重要的。
