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DeepBio得分:5567.2
DeepBio得分
是基于文献引用次数，影响因子，文献新近度等因素计算的客观产品评级，得分越高表明该产品经过越可靠的实验验证，质量可信度越高
生物信息分析具体实施过程如下：
(1) 数据质控：测序数据的质量是信息分析结果可靠性的重要前提，对于下机数
据需要进行严格的质控过程来获取高质量的测序数据。
(2) 参考基因组比对：从各样品质控后的 Clean Data 出发，将 Clean Data 比对
到参考基因组并进行比对结果的统计。
(3) Cell/UMI 计数：计数不同的 UMI，从而计算出每个细胞中 mRNA 的数量得
到基因表达矩阵。
(4) 细胞过滤：进一步过滤低质量细胞，提高下游分析的质量。
(5) 数据集成并归一化：将来自不同样品的数据通过计算手段减弱因批次带来的
技术误差，并对数据进行归一化方便进行后续分析。
(6) 细胞亚群分析：基于基因表达结果进行细胞的聚类分析，获得不同的细胞亚
群，针对不同的亚群可以进行进一步的差异分析。
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(7) 差异基因分析：基于基因表达定量结果进行样本或分组间差异基因的分析，
获得样本或分组间的差异表达基因，这是下游分析和数据挖掘的重点。
(8) 功能富集：基于样本或分组间差异基因，通过功能注释数据库，如 GO 、
KEGG 和 STRING 等获取显著富集的功能信息和蛋白互作信息。
(9) 伪时序分析：基于基因表达数据构建伪时间细胞轨迹，可以推断出发育过程
细胞的分化轨迹或细胞压型的演化过程，在发育相关研究中使用频率较高。
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