细胞异质性研究方法策略解析
APOB-100 mRNA编辑的细胞异质性研究的开题报告
APOB-100 mRNA编辑的细胞异质性研究的开题报告题目：APOB-100 mRNA编辑的细胞异质性研究研究背景和研究问题：低密度脂蛋白(LDL)是人体中主要的胆固醇载体，高水平的低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)会增加心血管疾病的风险。
由于低密度脂蛋白基因(APOB)编码的ApoB-100蛋白质在人体中90％以上的LDL上表达，抑制APOB-100蛋白质的产生是治疗高胆固醇的有效策略。
基于这个策略，研究人员通过人工干预APOB-100 mRNA的编辑，已经发现了一些有效的基因编辑方法，例如CRISPR-Cas9、RNA编辑酶等。
尽管这些技术显示了很高的潜力，但与这些技术相关的光学方法都不能直接区分编辑和非编辑的单细胞，这意味着现有的技术不能提供区分异质性的数据。
可以预期，不同的细胞在进行APOB-100 mRNA的编辑方面会表现出不同的反应，这是影响治疗效果的重要因素。
因此，有必要对APOB-100 mRNA编辑的细胞异质性进行研究。
研究目标：本研究旨在探索APOB-100 mRNA编辑的细胞异质性。
我们的目标是建立一种可靠的技术来区分编辑和非编辑的单细胞，并使用该技术对编辑和非编辑的单细胞进行分析，以了解不同细胞对APOB-100 mRNA 编辑的反应。
研究方法：构建基于CRISPR-Cas9技术的APOB-100编辑系统；构建结合普通PCR和数字PCR的单细胞条件下的APOB-100 mRNA 编辑鉴定技术；通过该技术，筛选并分离单个编辑和非编辑细胞；对编辑和非编辑细胞进行RNA测序，分析它们对APOB-100 mRNA 编辑的反应；使用生物信息学工具研究差异表达的基因和激活的生物通路。
研究意义：本研究将研究APOB-100 mRNA编辑的细胞异质性，有助于深入理解对这种编辑方法的反应，这将是未来开展基于基因编辑的药物研究的基础。
此外，本研究采用的技术也有望被应用于其他基于基因编辑的药物研究领域中。
单细胞多组之间的差异基因
单细胞多组之间的差异基因
一、引言
随着生物科学技术的不断发展，单细胞多组研究在生物医学领域越来越受到关注。
单细胞多组研究旨在通过对单个细胞中基因表达的差异进行分析，揭示细胞间的功能异质性和生物学特性。
这种研究方法为疾病发病机制的研究、诊断标志物的发现以及治疗策略的制定提供了新的思路。
二、单细胞测序技术简介
单细胞测序技术是近年来发展起来的一种高通量测序方法，能够对单个细胞的基因表达进行定量分析。
这种技术的核心是将单个细胞中的RNA提取并进行扩增，然后进行测序。
通过这种方式，我们可以了解单个细胞在基因表达水平上的差异。
三、单细胞多组差异基因分析方法
1.聚类分析：将相似的细胞分组，分析各组之间的差异基因。
聚类分析方法有K-means、层次聚类等。
2.差异基因筛选：根据细胞间基因表达量的差异，筛选出具有显著性的差异基因。
常用的方法有Wilcoxon秩和检验、DESeq2等。
3.功能富集分析：对筛选出的差异基因进行功能富集分析，了解这些基因在生物过程、分子功能和细胞组件方面的功能。
四、差异基因在生物医学研究中的应用
1.疾病发病机制研究：通过分析细胞间的差异基因，揭示疾病发生发展的分子机制，为疾病的预防和治疗提供新思路。
2.诊断标志物发现：差异基因可作为潜在的诊断标志物，有助于疾病的早期发现和诊断。
3.治疗策略制定：差异基因可用于指导个体化治疗，提高治疗效果。
五、总结与展望
单细胞多组研究为揭示生物医学领域中许多复杂问题提供了新的研究方法。
随着单细胞测序技术的不断优化和发展，未来单细胞多组研究将在疾病诊断、治疗和预防方面发挥越来越重要的作用。
《异质性细胞器》课件
溶酶体的结构和功能
总结词
细胞内的消化工厂
VS
详细描述
溶酶体是细胞内负责消化和降解的细胞器 ，主要含有各种水解酶，能够分解衰老的 细胞器和外来抗原，维持细胞内的稳态。
03 细胞器异质性的形成机制
细胞器的起源与演化
细胞器的起源
细胞器是细胞内独立于细胞核的微小结构， 它们在细胞中发挥着特定的功能。细胞器的 起源可以追溯到远古时代，随着生物的演化 ，细胞器逐渐发展并分化出各种类型。
通过了解细胞器的异质性，可以优化细 胞培养条件，促进细胞的生长和分化， 为再生医学提供更好的细胞来源。
VS
生物制品生产
利用细胞器异质性，可以更有效地生产 生物制品，例如通过优化特定细胞器的代 谢途径来提高蛋白质或其他生物分子的产 量。
谢谢聆听
细胞器的基因组功能是指基因的表达和调控。在细胞器中 ，基因的表达和调控受到多种因素的影响，包括基因的启 动子、转录因子和表观遗传修饰等。这些因素共同决定了 细胞器的功能和作用。
细胞器的蛋白质组结构与功能
蛋白质组结构
细胞器的蛋白质组结构是指细胞器中蛋白质的数量、种 类、结构和功能等。不同的细胞器具有不同的蛋白质组 结构，这决定了它们在细胞中的功能和作用。
电子显微镜技术
利用电子束代替可见光，通过高能电子穿透样本，获 得高分辨率的细胞器结构图像。
蛋白质组学技术
蛋白质印迹技术
利用特异性抗体检测细胞器中的蛋白质，了解蛋白质 的表达和定位情况。
质谱分析技术
通过将细胞器中的蛋白质进行酶切、肽化等处理，再通 过质谱仪进行检测，获取蛋白质的序列和丰度信息。
代谢组学技术
03
02
探索疾病发生机制
细胞器异质性可能与某些疾病的发生和发展有关，通过 研究可以探索疾病的发病机制，为疾病诊断和治疗提供 新的思路和方法。
Meta分析中的异质性及其处理方法
Meta分析中的异质性及其处理方法一、本文概述Meta分析是一种重要的统计方法，它通过综合多个独立研究的结果，以提高效应估计的精确性和可靠性。
然而，在Meta分析过程中，异质性是一个常见且重要的问题。
异质性指的是各个独立研究间结果的不一致性，这种不一致性可能源于研究设计、样本特征、干预措施、测量方法等多种因素。
异质性的存在会影响Meta分析结果的可靠性和有效性，因此，对异质性进行恰当的识别和处理是Meta分析过程中的关键步骤。
本文旨在深入探讨Meta分析中的异质性问题，包括其来源、识别方法以及处理策略。
我们将概述异质性的定义、来源和分类，以帮助读者理解其本质和重要性。
我们将介绍常用的异质性识别方法，包括图形展示和统计检验等，以帮助读者识别并量化异质性。
我们将详细讨论处理异质性的各种策略，包括敏感性分析、亚组分析、元回归分析以及随机效应模型等，以帮助读者根据实际情况选择合适的处理方法。
通过本文的阅读，读者将能够对Meta分析中的异质性有更深入的理解，并掌握有效的异质性处理方法，从而提高Meta分析的质量和可靠性。
二、异质性的定义与来源在Meta分析中，异质性（Heterogeneity）是一个核心概念，它描述了不同研究结果之间的一致性或差异性。
简单来说，异质性就是指在多个研究之间存在的差异，这些差异可能是由于各种因素造成的，例如研究设计、样本特征、干预措施、测量方法以及研究环境等。
异质性可以分为两类：临床异质性和方法学异质性。
临床异质性主要源于参与者的不同特征、疾病的严重程度、干预措施的差异等；而方法学异质性则主要与研究的设计、执行和分析方式有关，如不同的随机化方法、盲法使用、数据收集和处理方式等。
在临床实践中，异质性的存在可能会导致Meta分析结果的解释变得复杂和困难。
如果忽视异质性，可能会得出误导性的结论，甚至误导临床决策。
因此，在进行Meta分析时，对异质性的识别、量化和处理至关重要。
为了更准确地理解和处理异质性，研究者需要深入探究其来源，并在分析过程中采取相应的措施。
Meta分析中的异质性(heterogeneity)及其处理原则和方法全文
可编辑修改精选全文完整版Meta分析中的异质性（heterogeneity）及其处理原则和方法Meta 分析又称荟萃分析、汇总分析、整合分析，是对具有相同研究题目的多个医学研究进行综合分析。
meta分析的目的在于增大样本含量，减少随机误差所致的差异，增大检验效能。
一个高质量的Meta 分析相当于开展了一个多中心的研究，理想情况下，Meta分析纳入的各项研究均指向同一个结果，即各研究间具有同质性。
尽管，我们试图通过严格的入选和排除标准，以保证纳入研究的同质性。
然而，实际情况往往不尽如意。
会造成“合并萝卜、白菜、西红柿”的错误，就算是勉强合并统计量，得出的结论也不可信。
meta就没有意义了。
所以，合并效应量之前，一定要进行异质性检验。
可以明确的说，纳入Meta分析的所有研究都存在异质性。
当异质性较大时，超出了随机误差，Meta分析的结果就不太可靠。
我们需要通过适当的方法识别它，对其进行检验，以决定后续的处理策略。
梅斯医学提供有关异质性处理的策略。
我们在做meta分析前，必须要做的事有两件：A 确定文献的纳入和排除标准；B 纳入文章的质量评分，例如jadad评分、QUADAS评分等。
临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三者是相互独立又相互关联的，临床或方法学上的异质，不一定在统计学上就有异质性表现，反之亦然。
统计学异质性是指：不同试验间被估计的治疗效应的变异。
其实，我们可以这样理解，A“严格执行文献的纳入和排除标准”可以减少临床异质性的来源；B “纳入文章的质量评分”可以减少方法学异质性的来源。
异质性检验方法异质性检验方法主要有图示法和统计学检验。
比如，大家熟悉的森林图，森林图可显示单项研究和合并效应量及其置信区间，如果单项研究结果的置信区间有很少的重叠或者不重叠，则提示研究间可能存在异质性。
如图，第1项研究和第2、第4项研究的置信区间无重叠，提示研究间可能存在异质性。
统计学异质性的六种检验方法，三种是检验，三种图示，即Q统计量、I2统计量、H统计量、Galbraith图法、L’Abbe图、漏斗图）。
异质性检验操作方法
异质性检验操作方法异质性检验是一种用于比较两个或多个样本之间是否存在显著差异的统计方法。
常用于科学研究和数据分析中，以确定研究对象之间是否存在统计学意义上的差异。
异质性检验有多种方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等。
以下将详细介绍一些常用的异质性检验方法的操作方法。
1. t检验：t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。
它分为独立样本t检验和配对样本t检验两种形式。
（1）独立样本t检验：操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即两个样本的均值是否相等。
b. 收集两个样本的数据，并计算样本均值和标准差。
c. 利用t分布表或统计软件计算得到t值。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
e. 比较计算得到的t值和临界值，判断两个样本的均值是否有显著差异。
（2）配对样本t检验：操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即配对样本的均值是否相等。
b. 收集配对样本的数据，并计算差值。
c. 计算差值的平均值和标准差，并得到t值。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
e. 比较计算得到的t值和临界值，判断配对样本的均值是否有显著差异。
2. 方差分析：方差分析用于比较三个或更多个样本均值是否存在显著差异，适用于有一个自变量和一个因变量的情况。
操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即各样本均值是否相等。
b. 收集各组样本的数据，并计算各组样本的均值和方差。
c. 计算组间变异和组内变异的比值（F值）。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
e. 比较计算得到的F值和临界值，判断各组样本的均值是否有显著差异。
3. 卡方检验：卡方检验用于比较两个或多个分类变量之间是否存在显著关联或差异。
操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即各组之间是否独立。
b. 收集各组的实际统计数据，并计算预期频数。
c. 计算卡方值。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
生态学中的生态系统异质性分析
生态学中的生态系统异质性分析生态系统是指生物和非生物因素相互作用形成的自然系统，是生命存在和发展的空间和载体。
生态学中的生态系统异质性指的是生态系统内部各部分的差异性。
这种差异性是生态系统运行的基础，影响着生态系统功能、结构和稳定性。
因此，生态系统异质性分析是生态学研究的重要内容之一。
一、生态系统异质性分析的研究对象生态系统异质性分析的研究对象是生态系统内部存在的各种差异。
这些差异可以表现在多个方面，例如生物多样性、物种组成、生态系统功能、生态系统结构、生态系统连接性等。
生态系统异质性研究的目的是深入了解生态系统内部的各个组成部分的异质性，探究其形成机制和影响因素，以提高生态系统管理和保护的效果。
二、生态系统异质性分析的研究方法生态系统异质性分析方法多种多样，可以根据研究目的和对象选择不同的方法。
以下是几种常见的研究方法：1.生物多样性指数计算法生物多样性指数是衡量生态系统内生物多样性的常用方法。
通过计算生态系统中物种的丰富度、均匀度和物种数等指标，可以得出生态系统整体的生物多样性水平，从而研究生态系统内不同组成部分之间的生物多样性异质性。
2.地形分析法地形分析法主要是通过地形分异性对生态系统内部环境因素的影响程度进行分析，从而了解环境因素对生态系统内部组成部分的影响。
通过对地形要素的采样和统计分析，可以了解生态系统内部空间结构的异质性。
3.遥感技术遥感技术是一种非接触的空间监测技术，可对生态系统内部的物理特性、生态特性和环境因素等进行快速获取和分析。
通过遥感技术可以获取生态系统内部不同组成部分的物理、化学、生理属性等参数，从而了解生态系统内部的异质性。
三、生态系统异质性分析的应用生态系统异质性分析的应用非常广泛。
生态系统异质性分析可以帮助我们了解生态系统内部各组成部分的差异性，探究其影响因素和形成机制。
通过对生态系统内部异质性的深入分析，可以有效地制定生态系统管理和保护措施，提高生态系统的恢复和稳定性。
乳腺癌的细胞克隆和肿瘤异质性
乳腺癌的细胞克隆和肿瘤异质性乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，其细胞克隆和肿瘤异质性是乳腺癌发展和治疗的重要因素。
细胞克隆是指肿瘤细胞自身分裂和繁殖的能力，而肿瘤异质性则表明肿瘤内部不同细胞群之间的差异性。
本文将从细胞克隆和肿瘤异质性两个方面探讨乳腺癌的特点和影响，并进一步探讨其在诊断和治疗中的重要性。
一、乳腺癌的细胞克隆特点乳腺癌细胞具有不同的分化状态和克隆性质。
在乳腺癌中，细胞克隆的扩散和增殖会导致肿瘤的生长和转移。
一些具有较高克隆能力的细胞会通过分裂产生新的克隆和亚克隆细胞，从而不断增加肿瘤的体积。
这种克隆扩散的特点使得乳腺癌具有较高的侵袭性和复发率。
同时，不同克隆细胞的遗传变异也是乳腺癌发展和耐药性形成的重要原因。
二、乳腺癌的肿瘤异质性特点肿瘤异质性是指肿瘤内部不同细胞群之间的差异性。
乳腺癌的肿瘤异质性可能体现在细胞形态、基因表达、遗传变异以及药物敏感性等方面。
乳腺癌中不同克隆细胞的遗传变异和表达差异常常导致肿瘤对治疗的不同敏感性，某些克隆细胞可能对化疗药物具有耐药性，从而导致治疗效果的降低。
三、细胞克隆和肿瘤异质性对乳腺癌的影响1. 诊断与分期：乳腺癌的细胞克隆和肿瘤异质性可以影响乳腺癌的诊断和分期。
肿瘤异质性可以使乳腺癌在组织学上呈现多种表型和基因变异，给乳腺癌的诊断带来一定的困难。
细胞克隆程度的高低可以通过组织学技术进行评估，有助于判断乳腺癌的侵袭性和预后。
2. 治疗和预后：细胞克隆和肿瘤异质性对乳腺癌的治疗和预后有着重要的影响。
乳腺癌的细胞克隆能力和肿瘤异质性可以决定肿瘤的侵袭性和转移能力，从而影响乳腺癌的治疗方案选择和预后。
肿瘤异质性使得乳腺癌在治疗中更容易形成耐药性，从而限制了某些治疗方法的应用。
因此，了解乳腺癌的细胞克隆和肿瘤异质性对优化治疗方案和提高预后具有重要意义。
四、探索乳腺癌细胞克隆和肿瘤异质性的研究方法目前，随着研究技术的不断发展，乳腺癌细胞克隆和肿瘤异质性的研究有了许多新的突破。
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细胞异质性研究方法策略解析
多细胞生物个体由多种形态功能不同的细胞组成，细胞的异质性(heterogeneity) 是一个普遍存在的生物学现象，即使看起来相同的细胞，也可能存在显著的异质性。
在很多疾病发生的情况下，这些异常的细胞常常藏匿于正常细胞之中，特别是肿瘤组织具有极强的细胞异质性，其中决定肿瘤发展方向的细胞可能只占整个肿瘤组织的一小部分。
研究细胞异质性，是一个单细胞层面的范畴。
单细胞间的异质性存在于DNA、RNA、蛋白等各个层面。
在此，我们将结合具体案例，介绍从单细胞转录组着手，通过高通量数据分析方法揭示单细胞异质性的研究思路。
单细胞基因表达谱，叩开细胞异质性大门
目前，通过高通量的分子技术平台，对一定数量的单细胞的进行基因表达水平的检测（RNA 或蛋白），是揭示细胞异质性最有效的途径之一。
法国国家科研中心分子细胞及遗传学研究所I Davidson团队通过对黑色素瘤单细胞进行基因表达水平的研究，发现了黑色素瘤两个亚类细胞群（增殖型细胞和侵染（invasive）型细胞）之间异质性产生的分子基础，并为临床肿瘤检测提供了全新的思路和线索（ref. 1）。
肿瘤并不是均一的细胞团，肿瘤组织的不同细胞具有不同的侵染增殖能力及成瘤潜能。
传统的抗肿瘤药物对增殖速度快的肿瘤细胞清除效果较好，但对已发生转变并获得耐药性的细胞则效果十分有限。
I Davidson研究团队将一株增殖速度快但侵染能力差的黑色素瘤细胞注入小鼠皮下培养成瘤，待12周后将实体瘤取出，利用Fluidigm C1系统获得该肿瘤单细胞的cDNA样本，并利用Biomark高通量qPCR仪对92个单细胞的113个基因进行了检测。
引人注目的是，他们在少量肿瘤单细胞中检测出了侵染（invasive）相关基因（ZEB1，GLI2，MYOF）和耐药基因（ABCBS）的表达（图1）。
“我们利用单细胞的检测手段，发现在原本低侵染性的黑色素瘤细胞中，一小部分已经转变成了高侵染性的肿瘤细胞，并且还具备了耐药性。
”作者说道。
“相比起传统的活检手段，针对肿瘤单细胞进行分析，能更好的揭示肿瘤异质性，挖掘新的肿瘤标记，揭示肿瘤形成的过程。
图1. 92个肿瘤单细胞中113个基因表达水平的聚类热图
大数据研究思维，挖掘隐藏的单细胞差异
除了高通量的实验技术，研究单细胞异质性还要综合运用各种大数据的分析方法。
美国Dana-Farber肿瘤研究中心的Guo-ChengYuan团队综合运用多种高通量数据的分析手段，首次发现白血病细胞可以分为两个亚群，而且白血病肿瘤干细胞可能匿藏于其中一个亚群中（ref. 2）。
研究团队利用Fluidigm的微流控系统，对71个白血病单细胞和190个正常骨髓细胞的175个基因的mRNA水平进行了检测。
运用SPADE降维算法对单细胞定量PCR数据进行分析，结果显示白血病细胞能分为两个类群，第一群包含29个单细胞，转录组更接近于单核粒细胞前体，第二群包含42个单细胞，转录组更接近于树突状细胞和巨噬细胞（图2）。
他们还发现Meis1，Cdkn2c等4个基因的在第一类白血病细胞中的表达水平显著高于单核粒细胞前体，说明这一亚群的细胞具有更强的侵染增殖能力。
随后，他们比较了两个白血病亚群细胞之间的基因表达水平，发现第一类亚群细胞中Kit，Etv6，Runx1，Suz12，Ezh2，Brd3等基因的表达水平高于第二类。
图2. 白血病细胞的SPADE分型展示图
除了基因的表达差异，单细胞间的异质性也体现在基因调控网络的差异上。
WGCNA的分析方法，可将具有表达相关性的基因聚类成模块（module），揭示在特定细胞群中基因间的表达调控关系。
研究人员利用该方法发现，两类白血病细胞的基因共表达网络
（co-expression network）模块差别很大。
一类白血病细胞有三大共表达基因模块，而二类白血病细胞只有一个模块。
一类白血病细胞模块2中的40个基因，只有5个与二类白血病模块中的基因相同，说明两类白血病细胞的在基因调控关系上也存在显著差异（图3）。
该结论还用另一种称为DiffCoEx的研究方法进行了验证。
有趣的是，通过集落形成实验（colony-forming assays），研究团队发现第一类白血病细胞的增殖能力显著高于第二类白血病细胞。
“单细胞基因表达谱数据和高通量数据分析手段的结合，我们可以从全新的视角剖析肿瘤细胞的异质性，找到肿瘤干细胞的标志基因，加速新抗瘤治疗手段的诞生，使治疗预后更理想。
”
作者写道。
图3. WGCNA方法解析两类白血病细胞的共表达网络模块
新颖的分析手段，突破研究的瓶颈
在具体研究过程中，有一些干扰因数，可能会阻碍我们发现隐藏在单细胞间的异质性，比如细胞周期对基因表达的影响，就会严重干扰常规统计算法对细胞异质性的评估。
因此量体裁衣，根据具体情况创建新的分析方法也尤为重要。
英国剑桥大学欧洲生物信息中心的Oliver团队，创建了一种名为scLVM的数学模型，并用该方法对正在分化为Th2细胞的T细胞的单细胞RNA-seq数据进行分析，发现了分化过程中的细胞类群差异，首次揭示了T细胞向Th2细胞分化过程中的两个阶段（ref.3）。
Th2细胞是第二类辅助型T细胞，在调控感染，过敏，肿瘤免疫，妊娠反应等方面都有非
常重要的作用。
研究人员在天然T细胞向Th2细胞分化的过程中，利用Fluidigm C1系统
捕获制备了96个单细胞的cDNA，并进行了单细胞RNA-Seq实验。
对数据进行质控分析
后得到81个单细胞7073个差异表达的基因数据。
研究人员发现，2881个（44%）基因的表达水平会受到细胞周期的影响。
这些伴随细胞周期阶段变化而产生的基因表达水平的改变，就像一个较高的“背景”，会掩盖分化过程中与单细胞异质性相关的基因表达差异。
“我们建立了一个新的数学模型，scLVM，它可以在数据分析时，剔除细胞周期给基因表达
带来的影响”，作者说道。
“这个数学模型会根据单细胞所处的有丝分裂时期，如G1、S或
G2/M，对其基因的表达值进行校正。
我们可以在剔除细胞周期干扰的条件下，研究单细胞
间基因表达的差异和细胞异质性。
“（图4）
图4. scLVM数学模型概述
通过scLVM数学模型的分析，研究人员发现，7073个差异表达基因中，至少有27%的基因，其单细胞间的表达差异主要是由细胞所处分裂周期阶段的不同导致的。
在剔除这些细胞周期因素的干扰后，研究团队根据校正的基因表达数据进行组成分分析（PCA），他们惊奇的发现，在向Th2细胞分化的过程中，T细胞可以清晰的分为两大类，其中一类Il4ra35，Gata3，Stat3，Klf13，Batf，Il24等Th2细胞标志基因的表达水平显著高于另一类，说明这一类代表了完全成熟的Th2细胞，而另一类则是非成熟的Th2细胞。
结果也说明了T细胞向Th2细胞分化的过程要经历两个阶段。
研究人员分析校正后的基因表达数据，发现了这两类细胞存在401个差异表达的基因，若用校正前的数据只能找到7个基因。
这个案例通过建立scLVM的算法模型，剔除了细胞周期等因素的干扰，使科研工作者更容易发现隐藏的细胞异质性和细胞类群。
也说明在单细胞异质性的研究过程中，还面临着很多新的挑战，需要创建新的研究方法才能得以完满解决。
Reference:
1.Ennen, M. et al. “Single-cell gene expression signaturesreveal melanoma cell heterogeneity.” Oncogene34(25) (2015): 3,251–63.
2.Saadatpour, A. et al. “Characterizing heterogeneity inleukemic cells using single-cell gene expression analysis.” Genome Biology 15(12)(2014): 525.
3.Buettner, F. et al. “Computational analysis of cell-to-cellheterogeneity in single-cell RNA-sequencing data reveals hidden subpopulationsof cells.” Nature Biotechnology 33(2) (2015): 155–60.。