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　　，连车尾灯都看不见。当你还在沉迷于普通转录组数据挖掘时，已经有人悄悄的搞上单细胞了。单细胞转录组测序，顾名思义就是在单个细胞的分辨率基础上去研究细胞内的基因表达等，其主要目的是为了研究不同细胞类型的基因表达异质性，从而解决相关生物学问题。谈到单细胞就不得不提一下当下火爆的10x Genomics服务商了，具体参见 10x Genomics 。本篇文章暂时不介绍10x，主要介绍单细胞转录组数据分析软件Seurat。

　　单细胞转录组测序产生的数据是数万个基因在数万个细胞中的表达情况，属于典型的高维数据。如果把1个基因视为1个坐标轴的话，那么一个细胞的空间位置就是在数万个坐标轴中的定位，这样的话相同细胞类型的细胞就应该挨在一起，我们就可以根据细胞的空间位置判断细胞亚群了。可是我最多也就认识三维坐标啊，咋办，能不能把这些高维数据投影到二维坐标呢，那就交给PCA和t-SNE吧。PCA和tSNE都是数据降维分析方法，PCA属于线性降维，tSNE属于非线性降维。我们先执行PCA分析，使高维数据的信息最大程度保留在低维数据中，PCA分析利用的是保存在scale.data的值。