4+单细胞+机器学习+免疫相关，单细胞测序+机器学习相结合，纯生信文章也能玩出花！

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‍ 导语 今天给同学们分享一篇生信文章“ Single‐cell combined with transcriptome sequencing to explore the molecular mechanism of cell communication in idiopathic pulmonary fibrosis”，这篇文章发表在 J Cell Mol Med 期刊上，影响因子为4.3。 结果： scRNA‐Seq数据中的单细胞水平分析 在这项研究中，单细胞数据与GSE122960是从NCBI GEO公共数据库下载的。数据样本最初是根据nFeature RNA和nCount RNA标准（nFeature RNA > 500 & percent.mt < 5）筛选的，并鉴定出标准差最高的前10个基因，此外，通过PCA降维分析，观察到样品间的批次效应并不突出，并通过 ElbowPlot：15 确定最佳 PC 数量，最终，UMAP分析共产生了25个亚组。 单细胞数据的细胞亚群注释 在这项研究中，每个亚型都用 R 包 SingleR 注释，并将 25 个簇注释为 8 个细胞类别：上皮细胞、巨噬细胞、T 细胞、单核细胞、内皮细胞、NK 细胞、B 细胞和 ………………………………