机器学习联合单细胞加实验干湿结合！

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‍ 导语 今天给同学们分享一篇生信文章“Identification of novel immune-related signatures for keloid diagnosis and treatment insights from integrated bulk RNA-seq and scRNA-seq analysis”，这篇文章发表在 Hum Genomics 期刊上，影响因子为3.8。 结果： 鉴定瘢痕疙瘩中差异表达的免疫相关基因 作者基于瘢痕疙瘩批量 RNA-seq 进行了一系列分析，系统研究了瘢痕疙瘩中免疫相关基因的功能，本研究的工作流程图如图 1 所示。 然而，不同的数据集表现出数据异质性和批量效应。无花果。 阿拉伯数字 A 和 B 说明了合并前  GSE44270  和  GSE7890  的总体概况。作者使用了 R 包 “sva” 中的 “ComBat” 函数来消除批处理效应 ，以及使用 ComBat 函数移除批处理效果后的  GSE44270  数据。结果表明，样品分布均匀，去除了 GSE7890 和 GSE44270 之间的批次效应，数据可用于后续分析。 在此之后，作者通过基 ………………………………