1.

传统Bulk RNA-Seq忽略了组织的异质性，实际上组织中包含了不同种的细胞，这就是ScRNA-Seq的意义所在。

2.

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质控过滤的原因是：如果细胞内检测的基因过多，可能是双细胞，建库的时候没有形成单细胞血液

3.

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图 寻找2000个高变基因

（1）FindVariableFeatures() 特征选择，寻找高变异基因
高变异基因就是highly variable features（HVGs），就是在细胞与细胞间进行比较，选择表达量差别最大的基因，Seurat使用FindVariableFeatures函数鉴定高变异基因，这些基因在不同细胞之间的表达量差异很大（在一些细胞中高表达，在另一些细胞中低表达）。默认情况下，会返回2,000个高可变基因用于下游的分析，如PCA等。
利用FindVariableFeatures函数，会计算一个mean-variance结果，也就是给出表达量均值和方差的关系并且得到top variable features,这一步的目的是鉴定出细胞与细胞之间表达量相差很大的基因，用于后续鉴定细胞类型。

（2）FindMarkers() 寻找差异表达基因:
Seurat使用FindMarkers和FindAllMarkers函数进行差异表达基因的筛选

4.

tTSNE适合小数据（计算慢），UMAP适合大型数据

5.

多样本整合（不是合并细胞亚群）
https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1b76Z?p=6&spm_id_from=pageDriver
方法1：merge，不能去除批次效应
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6.

在单细胞中检测MT（线粒体RNA）是因为：线粒体RNA含量高的细胞可能已经死亡，因为正常的细胞应该是细胞核RNA含量高。
[

](https://blog.csdn.net/watermel__/article/details/121274775)