【原】话一| 你的单细胞测序不一样

赛尔，你好。

在第一封冒昧的信中，不知道这样的称呼，是否习惯？突然想到，我们已经这样久没有联系了，还记得上一次是在一个会议或直播间里的简单寒暄，每次虽然简短，但总会聊到单细胞测序话题。

好消息是，在接下来的一年里，我们有机会在这里畅谈，以信件的形式。所谓“家属抵万金”，让我们在单细胞天地,见字如晤，展信颜舒。

念念不忘，必有回响。之前有读到《傅雷家书》、《曾国藩家书》、《写给青年科学家的信》此类文本，都要被里面的真情、率真打动。期望我们也能在文字中，彼此温暖。

就在刚刚，我又翻了翻《傅雷家书》，里面有句话刚好拿来提示我们不一样。

傅雷曾自信地告知傅聪：“你别忘了：你从小到现在的家庭背景，不但在中国独一无二，便是在世界上也很少很少。”

这句话，放在我们单细胞测序项目中也是奏效的：你现在的单细胞课题，不但在中国独一无二，便是在世界上也很少很少。我们要有这样的意识，以课题的独特性为先来思考整个课题，而不是它与其他课题的一致性。我们的单细胞测序不一样

这在当下的科研环境下显得难能可贵。

经常在群聊看见这样的问题：

• 我用了这篇文章的数据和代码，为什么出的图不一样？
• 其实我这篇文章的主要框架，参考这篇Cell，感觉结论是反的？
• 在这篇Cell中，人家的中值基因这么高，为什么我的数据很低？

每当遇到此类问题，我首先问的就是：

“你的分析环境，你的文章，你的样本处理，你的测序平台有什么不一样？”

随着单细胞测序技术的发展，不仅单细胞捕获平台不止10X，组学信息不止，转录组，测序类型也不止二代测序，不同物种的数据指标可比性也不大。曾经遇到的情况：

• 用cellraner分析非10X的单细胞数据，跑出来结果异常
• 定量软件的版本不同，中值基因相差三分之一，比对内含子与否之故
• 那二代单细胞测序数据与三代数据比较捕获的基因数量

以自己的独特视角来看这世界，我们可以看见别人眼中不一样的精彩。我相信，这里的每一次困惑思考，都会拓展我们的边界。

那么，你的单细胞数据又有哪些不一样呢？希望你能享受这种不同。^_^。

技术在不断发展，也有不少文章用到新技术而享受红利，而萦绕在我们心中的应该是生物学/临床问题。多去外面看看，看不一样的单细胞测序。

最近Mohammad Lotfollahi、Yuhan Hao 、Fabian J. Theis、Rahul Satija发表了一篇文章：The future of rapid and automated single-cell data analysis using reference mapping，抽时间可以看看。在这篇文章中大佬们讨论了单细胞参考映射算法的关键计算挑战和机遇。我认为除了算法挑战之外，一个大的挑战还来自单细胞数据，目前还缺少一个像参考基因组那样对细胞注释完整的“草图”。

如何构建一个通用的单细胞参考图谱(reference atlas)呢？一张来自网络侵删的图，博君一笑~

                                                                                              2024年5月16日

                                                                                                        于南京