必須吐槽一下：現(xiàn)在做單細(xì)胞的人太多了，多組學(xué)2剛發(fā)出來幾分鐘就有十個人在看，其他的方向的教程幾個月都沒幾個人看一眼

論文圖鑒14：多組學(xué)2 - 簡書 (jianshu.com)
Integrating genetic and non-genetic determinants of cancer evolution by single-cell multi-omics

利用單細(xì)胞多組學(xué)整合腫瘤進(jìn)化的遺傳和非遺傳決定因素
癌癥代表著一個進(jìn)化過程，通過這個進(jìn)化過程，惡性腫瘤種群在基因上日益多樣化，導(dǎo)致腫瘤進(jìn)展、復(fù)發(fā)和對治療產(chǎn)生抗藥性。除了遺傳多樣性之外，促進(jìn)進(jìn)化選擇的細(xì)胞間變異還表現(xiàn)在細(xì)胞狀態(tài)、表觀遺傳特征、空間分布以及與微環(huán)境的相互作用等方面。因此，癌癥的研究需要在單細(xì)胞的分辨率下整合多個可遺傳維度ーー體細(xì)胞進(jìn)化的原子單位。在這篇綜述中，我們討論了新興的單細(xì)胞多組學(xué)分析和實驗技術(shù)，這些技術(shù)能夠捕獲和整合多種數(shù)據(jù)模式，為癌癥進(jìn)化的研究提供信息。這些數(shù)據(jù)表明，癌癥的結(jié)果之間的遺傳和非遺傳決定因素體細(xì)胞進(jìn)化的復(fù)雜相互作用。

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Multi-omics integration in the age of million single-cell data

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Integrative Methods and Practical Challenges for Single-cell Multi-omics

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多組學(xué)的綜合方法。我們將應(yīng)用于 scMulti-omics 分析的所有13種集成算法歸納為四類，每種算法后面都有一個用于理解的圖形。

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十個工具集成了適當(dāng)?shù)念A(yù)處理步驟，核心整合方法和充分的結(jié)果解釋的綜合分析的 scMulti-omics。U (無匹配)、 M (匹配)和 M & U (均匹配和無匹配)代表原始工具論文聲稱支持的數(shù)據(jù)類型。根據(jù)我們調(diào)查的原始論文和工具教程，總結(jié)了主要的成果。黑框表示唯一的輸出。