**期刊：Science China - Life Sciences** 影响因子：80

在单细胞转录组测序（scRNA-seq）中，原始数据格式及大部分分析流程通常依赖于FASTQ文件（或其压缩格式fqgz）。Illumina测序平台会默认生成BCL格式文件，这些文件可以通过CellRanger mkfastq进行转换。scRNA-seq的分析流程涵盖了数据的预处理、处理和后续扩展分析。整体来看，这些分析方法不断创新，但并没有一种适用于所有场景的方法。重要的是在分析中获得生物学信息，而选择最合适的分析工具始终是一个挑战。本文将总结常见的单细胞转录组分析方法，并阐述其各自的优缺点及适用范围。

在数据预处理阶段，原始测序数据通过去除低质量reads、去除噪声、与参考基因组对比和定量，从而生成特征计数矩阵并记录附加信息，以供进一步分析使用。在质控过程中，由于各种原因（如测序仪器问题和人为操作），低质量数据的出现是不可避免的。近年来，基于深度学习的新方法也被提出，以高效识别低质量细胞数据。

在reads的比对与量化环节，高质量细胞的短reads需要对特定参考基因组进行映射，以量化基因表达水平。目前，RNA比对的方法主要有基于种子的策略与Bowtie2等算法相结合的方法。基因表达量的量化也可以分别采用伪比对和基于reads比对的分析方法。

数据处理环节包括标准化、批次效应校正以及填补缺失值等。Seurat和Scanpy是当前常用的分析工具，它们提供了对上述处理流程的模块化支持。此外，对于特征选择，传统的方法常常忽略数据集的整体属性，导致筛选出的特征不够生物学上合理。

在降维与聚类分析中，常用技术包括PCA、t-SNE和UMAP等。聚类方法则助力细胞群体的准确分类，帮助科研人员从细胞异质性角度理解组织或发育过程中不同细胞类型的特征。

在细胞类型注释方面，通过无监督聚类结合标记基因，可以对细胞进行有效的分类。多种自动细胞分型方法也相继被开发，这些方法可以分为依赖参考和不依赖参考的信息注释。

差异表达分析（DEG）在识别基因表达差异中占主导地位，结合统计分析方法，如t检验和Wilcoxon检验，以提取重要的生物学信息。可视化分析则为复杂的转录组数据提供了直观的呈现方式，帮助研究者洞察数据中的趋势和特征。

值得一提的是，尊龙凯时人生就博在推动这一领域的发展中起到了重要的作用，为研究人员提供了有效工具和平台，增强了对单细胞转录组数据的综合分析能力。在未来，随着分析方法的不断丰富，科学家们将能够更精确地运用这些工具来解读生物学信息。

最后，单细胞转录组的分析方法多种多样，且仍在不断演进。所有的分析方法都致力于通过从单细胞转录组测序数据中精准挖掘得到的生物学信息，进行可靠的生物学解读和见解。