主要观点总结
本文介绍了一篇关于单细胞数据挖掘的文章，文章重新处理了GSE176078数据集，对乳腺癌患者的单细胞表达量矩阵进行了降维聚类分群，并深入研究了恶性上皮细胞。文章还提到了差异分析的结果展示方式及需要注意的问题，并介绍了学徒作业的相关内容和要求。
关键观点总结
关键观点1: 文章背景和目的
文章重新处理了GSE176078数据集，包含26个乳腺癌患者的单细胞表达量矩阵，目的是通过单细胞分析探索肿瘤微环境和细胞粘附，揭示白细胞介素-1β在乳腺癌中的促增殖作用。
关键观点2: 单细胞亚群的识别
通过简单的降维聚类分群，文章识别了多种单细胞亚群，如CAF细胞、内皮细胞、上皮细胞、髓样细胞、B细胞和plasmablast细胞等。但第一层次降维聚类无法区分恶性与否的上皮细胞，需要进一步进行inferCNV等流程来判断。
关键观点3: 恶性上皮细胞的差异分析
文章提取恶性上皮细胞后，根据患者的临床分组（five HER2+、12 ER+/PR+、and nine TNBC samples）进行差异分析，得到了火山图。虽然火山图展示方式可能不太理想，但如果这是基于恶性上皮细胞的单细胞表达量矩阵分组，那么结果可能是合理的。
关键观点4: 学徒作业介绍及要求
学徒作业需要重新处理GSE176078数据集，对单细胞表达量矩阵进行严格的质量控制，提取上皮细胞进行细分亚群并鉴定恶性情况，然后根据tnbc与否进行二分组进行差异分析。完成此作业需要有自己的计算机资源，并具备基本的生物信息学基础。
关键观点5: 相关服务和课程推荐
提到了相关的服务和课程推荐，如共享服务器、生物信息学马拉松授课和单细胞及空间多组学实验技术与生信分析培训，以帮助感兴趣的人入门或进一步提高相关知识。
文章预览
看到了一个新鲜出炉的单细胞数据挖掘文章，标题是：《 Single-cell analysis of tumor microenvironment and cell adhesion reveals that interleukin-1 beta promotes cancer cell proliferation in breast cancer 》，研究者重新处理了GSE176078这个数据集，里面是26个乳腺癌患者的单细胞表达量矩阵 (five HER2+, 12 ER+/PR+, and nine TNBC samples) 。 很简单的 降维聚类分群后，可以看到是如下所示是的主要单细胞亚群 ： 6500 CAF cells (markers: COL1A1, COL3A1, and DCN), 7600 endothelial cells (markers: CLDN5 and CDH5), 28200 epithelial cells (markers: EPCAM, KRT8, and KRT18), 9500 myeloid cells (markers: CD68, CD163, CD14, and LYZ), 3200 B cells (markers: CD79A, CD19, and MS4A1), 3500 plasmablast cells (markers: CD79A, MZB1, CD38, and IGHG1), 35200 T cells (markers: CD3D, CD3E, and CD8A) 这个是比较容易的： 第一层次降维聚类分群 而且很明显，第一层次降维聚类分群其实是没办法区分 28200
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