English单细胞测序生信分析步骤详解（单细胞测序 简书）
随着单细胞测序技术的快速发展，单细胞水平的研究已经成为生物学研究的前沿领域。单细胞测序技术结合生物信息学分析，能够揭示细胞群体的异质性，解析细胞间相互作用以及基因表达的细微差异。以下是单细胞测序生信分析的常规步骤：
一、数据预处理
1. 数据质控：对原始测序数据进行过滤，去除低质量读段、接头序列等，保证后续分析的准确性。
2. 数据归一化：将不同样本的测序深度进行标准化，以便后续比较和分析。
二、细胞聚类
1. 特征选择：通过主成分分析（PCA）或t-SNE等降维方法，筛选出对细胞群体区分度高的基因。
2. 聚类分析：利用层次聚类、K-means聚类等方法，将细胞划分为不同的亚群。
三、细胞亚群注释
1. 基因功能注释：通过GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库，对每个细胞亚群中富集的基因进行功能注释。
2. 分子标记鉴定：寻找具有代表性的分子标记基因，用于区分不同细胞亚群。
四、差异表达基因分析
1. 差异表达分析：比较不同细胞亚群间的基因表达水平，筛选出差异表达基因。
2. 差异表达基因功能注释：对差异表达基因进行GO和KEGG注释，揭示细胞亚群间功能差异的生物学意义。
五、细胞轨迹推断
1. 单细胞时间序列数据：获取单细胞时间序列数据，研究细胞分化过程中的基因表达变化。
2. 细胞轨迹推断：利用轨迹推断算法，如Monocle2、DiffusionMap等，推断细胞分化过程中的轨迹。
六、细胞间相互作用分析
1. 网络构建：通过共表达网络、共互作网络等方法，构建细胞间相互作用网络。
2. 信号通路分析：对网络中的关键节点进行信号通路分析，揭示细胞间相互作用的生物学机制。
七、可视化展示
1. 交互式热图：展示不同细胞亚群中基因表达水平的差异。
2. 网络可视化：展示细胞间相互作用网络，直观展示细胞间的相互关系。
通过以上七个步骤，单细胞测序生信分析能够揭示细胞群体的异质性、细胞间相互作用以及基因表达的细微差异，为生物学研究提供新的视角和思路。在实际操作过程中，根据研究目的和数据特点，可适当调整分析步骤。
