注
分析之间存在依赖关系，某些分析的输入是上步分析的输出，依赖关系会有提示分析过程会有运算量较大的部分，用时较长，请您耐心等待。
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单样本分析
质控与过滤：选择一个样本，通过细胞和基因的过滤指标，对基因和细胞数目进行过滤。原始数据一般为cellranger鉴定的细胞集。
选择高变异基因：对数据进行标准化、中心化，选择高变异基因用于下游分群。
PCA线性降维：通过PCA分析，选取高变异维度用于下游分析。
细胞分群：对细胞进行tSNE或umap分群。
细胞群类型：使用SingleR和已有的数据库鉴定细胞类型。
调整细胞群类型：已鉴定出的细胞群类型，根据差异基因可能有所调整，此功能可以更改鉴定的细胞类群名称。
差异基因：鉴定不同细胞类型间差异基因,可选择“细胞分群”、“细胞群类型”、“调整细胞群类型”这三个功能对应的细胞群名称。
细胞亚群相关性：鉴定“细胞分群”中不同细胞亚群间的相关关系。
细胞周期分析：根据细胞周期相关基因，对细胞打分，鉴定细胞的周期性。
多样本联合分析
质控与过滤：选择不少于两个样本，通过细胞和基因的过滤指标，对基因和细胞数目进行过滤。原始数据一般为cellranger鉴定的细胞集。
选择高变异基因：对数据进行标准化、中心化，选择高变异基因用于下游分群。
PCA线性降维：通过PCA分析，选取高变异纬度用于下游分析。
细胞分群：对细胞进行tSNE或umap分群。
细胞分群：对细胞进行tSNE或umap分群。
细胞群类型：使用SingleR和已有的数据库鉴定细胞类型。
样本间保守的标记基因：样本的不同细胞类群进行差异分群，找出不同样本间共有的差异基因，用于判定细胞类型。
调整细胞群类型：已鉴定出的细胞群类型，根据差异基因可能有所调整，此功能可以更改鉴定的细胞类群名称。
差异基因：鉴定不同样本不同细胞类型间差异基因。
基因表达谱可视化：对基因的表达情况进行可视化。
细胞亚群相关性：鉴定“细胞分群”中不同细胞亚群间的相关关系。
细胞周期分析：根据细胞周期相关基因，对细胞打分，鉴定细胞的周期性。
多样本时序分析
选择数据：选择“单样本分析”或“多样本联合分析”已分群的数据，进行细胞轨迹分群。
时序性分析：根据细胞中基因的表达水平，鉴定细胞时序性性轨迹，并通过自定义的根节点，绘制时序性分布图。
拟时轨迹差异基因：按细胞时序性，计算差异基因，并绘制基因分布图。
细胞亚群
细胞亚群
细胞类型
基因在样本和群集间的表达
细胞类型定义
各分群内目标基因表达情况比较
细胞群间的差异基因
细胞亚群
细胞亚群
参考文献：
Picelli, Simone et al., Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells, Nature Publishing Group, 2013.Hashimshony, Tamar et al., CEL-Seq: single-cell RNA-Seq by multiplexed linear amplification, Elsevier, 2012.
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Hashimshony, Tamar, Florian Wagner, Noa Sher, and Itai Yanai. 2012. “CEL-Seq: Single-Cell RNA-Seq by Multiplexed Linear Amplification.” Cell Rep. 2 (3): 666–73.
Macosko, Evan Z, Anindita Basu, Rahul Satija, James Nemesh, Karthik Shekhar, Melissa Goldman, Itay Tirosh, et al. 2015. “Highly Parallel Genome-Wide ex pression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets.” Cell 161 (5): 1202–14.
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