单细胞 RNA-seq 质量控制 Skill 实用教程
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技能练习生
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系统化的质控流程，基于 MAD 统计方法的鲁棒过滤策略，在去除噪音与保留稀有细胞群之间找到最佳平衡。高质量单细胞分析的起点，为所有下游工作奠定可靠基础。
高质量的单细胞分析从严格的质控开始
本教程将系统讲解单细胞 RNA-seq 数据的质量控制（QC）流程，帮助你过滤低质量细胞、评估数据质量，为下游分析奠定坚实基础。
为什么质量控制至关重要？
单细胞 RNA-seq 技术虽然强大，但数据质量参差不齐。质量控制是分析流程的第一步，也是最关键的一步：
- 去除低质量细胞：避免噪音干扰，确保分析结果可靠
- 保留真实生物学信号：合理过滤，避免过度过滤丢失稀有细胞群
- 提高下游分析准确性：优质的输入数据是聚类、差异表达等分析的前提
- 节省计算资源：减少无效计算，加快分析速度
不质控的后果：
- 聚类结果混乱，低质量细胞形成独立簇
- 差异表达分析结果不可靠
- 批次效应与细胞死亡效应混淆
- 浪费大量时间在无效分析上
本教程适合谁？
- 单细胞数据分析初学者：系统学习 QC 的完整流程
- 生物信息学分析师：掌握最佳实践和高级技巧
- 实验研究人员：理解 QC 指标的生物学意义
- 需要处理多种数据类型的分析师：熟悉不同物种、不同平台的 QC 策略