主要观点总结
本文主要介绍了单细胞转录组数据挖掘的两个策略，包括挑选单细胞转录组数据集进行降维聚类分群后选择亚群特异性高表达量基因作为课题开始，以及在课题结束后定位到少量感兴趣基因后在单细胞转录组数据集中进行可视化分析。文章还介绍了相关的实施方法、优缺点以及具体的基因功能介绍。
关键观点总结
关键观点1: 策略一：挑选单细胞转录组数据集进行降维聚类分群
首先对单细胞转录组数据进行质量控制，确定测序结果的可靠性。对质控后的数据进行表达定量分析，根据基因表达特征划分细胞群，并根据课题前期成果和研究背景挑选目的细胞亚群。对挑选出的目的细胞类型进行功能预测，或与其他类型细胞进行差异比较得出功能异同点。
关键观点2: 策略二：课题结束后定位到少量感兴趣基因后在单细胞转录组数据集中进行可视化分析
在前期的课题研究过程中，通过实验或数据分析定位到少量感兴趣的基因。在已有的单细胞转录组数据集中，利用降维聚类分群的结果，对这些基因进行可视化分析。文章还提到了数据挖掘的核心是缩小目标基因，通过各种方法缩小目标基因集，如差异分析、生存分析等。
关键观点3: 六个基因的详细介绍
文章介绍了六个基因的功能，包括Carbamoyl-phosphate Synthetase 2 (CAD)、Phosphatidylinositol Glycan Anchor Biosynthesis Class U (PIGU)、Endoplasmic Reticulum Membrane Protein Complex Subunit 3 (EMC3)、Centrosomal Protein 55 (CEP55)、Autophagy-related 10 (ATG10)和GPAA1。这些基因在细胞生物学过程中扮演着重要角色，包括细胞增殖、蛋白质合成、自噬以及细胞膜蛋白的功能。
关键观点4: 课程介绍与报名信息
文章提到了如何掌握这两个单细胞数据挖掘策略，包括生信技能树的马拉松授课内容以及报名信息、授课时间和方式等。
文章预览
单细胞转录组数据挖掘有两个很明显的策略：在任意生物学背景下挑选一个单细胞转录组数据集然后降维聚类分群后选择任意一个亚群的特异性高表达量基因作为课题开始，或者课题结束后定位到了少量感兴趣基因后去任意单细胞转录组数据集的降维聚类分群结果里面进行可视化。这两个策略及其实施方法和优缺点如下： 策略一：挑选单细胞转录组数据集进行降维聚类分群后选择亚群特异性高表达量基因作为课题开始 实施方法 ： 数据质控 ：首先对单细胞转录组数据进行质量控制，确定测序结果的可靠性，涉及比对率、Q20/Q30、平均每个细胞测得基因数等参数。 细胞分群 ：对质控后的数据进行表达定量分析，根据基因表达特征划分细胞群，并利用已发表文献或数据库查找出鉴定细胞类型的marker基因，对不同细胞类型进行命名（注释鉴定）。 挑选
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