本文介绍了单细胞转录组数据分析非常重要的一步：数据质控。
数据质控应当引起我们的注意，数据的清洁程度决定了数据挖掘的上限。
- 数据质控的几个方向：低质量细胞、多细胞捕获、有效基因识别，细胞碎片，批次效应等。其实就是两个方面：细胞与基因。
- 引入噪声几种可能，特别是逐步讲了Experimental setup带入的噪声
- 介绍了DoubletFinder、Scrublet 、SoupX质控工具。
- rna 3'与rna全长质控的区别有哪些？
- 我的数据质控应从哪些方面入手？
- 数据质控是一门学问，同时，数据质控不是数据分析的某一步，而是贯穿数据分析的每一步！
DoubletFinder:Doublet Detection in Single-Cell RNA Sequencing Data Using Artificial Nearest Neighbors
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This lecture by Åsa Björklund (NBIS, ELIXIR-SE) is part of the course "Single cell RNA-seq data analysis with R" (27.-29.5.2019). Please see https://www.csc.fi/web/training/-/scr... for the full course description and all the materials.
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