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PNAS | 杨朝勇教授团队发表高效单细胞混样拆分新方法 . . .
单细胞转录组测序（scRNA-seq）技术已被广泛用于生物医学研究中，随着单细胞技术的发展，一次性捕获细胞的数量大幅提升，不同个体的样本可以通过多种方法标记后混合测序，通过数据拆分，大幅降低单细胞测序的使用成本，并减少批次效应。
单细胞混样品测序后数据拆分（Cell Hashing技术） - 腾讯云
本文解析GSE150774数据集，介绍用Cell Hashing技术拆分混合单细胞样本，涵盖数据下载、Seurat流程、HTODemux拆分及Harmony整合，助科研人员掌握单细胞数据分析技巧。
科学家提出混样拆分新方法，至少能将单细胞测序实验费用 . . .
在近期一项研究中，他们建立了名为 mitoSpliter 的实验方法，可以对来自 10X genomics 或者 Well-paired-seq 平台的单细胞测序数据，进行混样拆分。与其他基于全基因组测序数据的混样拆分方法相比，mitoSpliter 在保持相当的混样拆分效率的前提下，能够显著降低实验和计算成本。尤其是在计算方面，mitoSpliter 将拆分的实验降低到数小时之内，降低了混样拆分实验的门槛，使得普通的生物学实验室也可以开展此类实验。目前，该团队已能对 10 个人类 PBMC 样品进行混样拆分实验，因此至少能将单细胞测序相关的实验费用降低 10 倍。
单细胞亚群合并和拆分都是一句代码的事情_seurat合并细胞 . . .
单细胞数据分析既是一门科学也是一门艺术。亚群的合并与拆分虽然技术上可以"一句代码"完成，但背后需要生物学知识的指导和严谨的验证。我常用的检查清单包括： 1 合并后的亚群是否有共有的标记基因？ 2 拆分后的亚群是否有独特的标记基因？
关于文集《Single_Cell》拆分的说明 - 简书
周老师也觉得林林总总的都放到一起不太好，加上单细胞这个领域不断地细化，在单个细胞中承载的信息也越来越多。为了使文集结构更加清晰，方便各位大佬查找交流，花点时间从这个文集中整理出一些子集是值得的。于是，我们把这个文集拆分为：
单细胞测序最好的教程（七）: 数据整合与批次效应校正 . . .
这是scVI的扩展可以合并细胞身份标签信息以及批次信息的模型。因为额外细胞标签的信息，所以它可以尝试保留细胞标签之间的差异，同时消除批次效应。基准测试表明，与scVI相比，scANVI往往能更好地保留生物信号，但有时它在消除批次效应方面并不那么有效。
单细胞混样品测序数据的拆分方法和拆分装置与流程
本发明提供的拆分方法，包括：将单细胞悬液利用单细胞平台进行单细胞捕获与测序，然后将测序数据采用Cellranger进行参考基因组比对、细胞识别和基因表达水平定量；基于千人基因组计划中的SNP位点信息，将a步骤识别获得的细胞数据拆分为两组不同
科学家提出混样拆分新方法，至少能将单细胞测序实验费用 . . .
从这个结论出发，他们提出了线粒体基因组的单核苷酸多样性可以作为 genotyping 的标签，将来自不同供体的单细胞数据区别开，从而实现基于内源性标记的混样拆分，降低单细胞测序研究的实验和计算成本。审稿人肯定了利用线粒体基因组多样性进行单细胞测序数据的混样拆分的作法。并确认 mitoSpliter 可以降低单细胞测序的实验和计算成本，对于大规模单细胞测序研究也可能有所帮助。 mitoSpliter 最主要的应用场景是人群队列的单细胞测序研究。这类研究往往需要测量几百甚至上千个样品，过往由于实验和计算成本过高，很难开展单细胞测序研究。课题组也希望能够跟从事这方面研究的同道合作，推进人群队列研究进入单细胞时代。据介绍，本次课题是论文作者做前一个谱系示踪相关课题的过程中，想到的一个点子。