单细胞技术

摘要：来自加拿大的研究人员在《Nature protocols》发表细胞注释教程综述，介绍了单细胞转录组数据分析中细胞注释的一般工作流程，涵盖可用于每个步骤的软件工具和资源的指导原则和具体建议。

摘要：来自华南理工大学的科研团队开发的IOAT：一种用于组学数据和临床数据统计分析的交互式工具。它可以快速执行癌症基因组数据的完整分析，用于亚型发现和生物标记物识别，而无需顾虑数据安全问题和编写任何代码。

摘要：来自韩国的科研人员在《Biomolecules》发表综述文章，介绍了单细胞DNA甲基化分析方法，包括实验策略和数据分析此外，还介绍了相关科研应用并讨论了未来的发展。

摘要：回顾了整合scRNA-seq与空间转录组学技术研究的尝试和努力，包括新兴的整合计算方法，并提出了有效结合当前方法的途径。

摘要：来自美国的科研团队提出了JSTA：一种利用空间转录组学数据和scRNA-seq参考数据进行细胞联合分割和细胞类型标注的新的计算方法。

摘要：总结了与各种癌症病理相关的肿瘤相关miRNA及其在癌症miRNA治疗中的临床应用。

摘要：来自瑞典的科研团队提出一种基于模型的概率方法：stereoscope，使用单细胞数据来解析空间数据中的细胞混合物。

摘要：聚焦癌症研究中单细胞转录组数据的计算分析，总结了与癌症研究相关分析的计算方法，并讨论了未来计算方法发展所面临的挑战和机遇。

摘要：来自美国的科研团队开发了BayesSpace，这是一种完全贝叶斯统计方法，它使用来自空间邻域的信息来增强空间转录组数据的分辨率并进行聚类分析。

摘要：针对scRNA-seq分析所需的不同步骤进行广泛概述，包括数据的预处理和下游分析讨论了在scRNA-seq数据分析的每个步骤中通常会遇到的挑战，并研究了为解决这些问题而开发的不同计算工具和方法，包括它们的优势和局限性还探讨了实验设计的选择如何影响下游的数据分析。