必须吐槽一下：现在做单细胞的人太多了，多组学2刚发出来几分钟就有十个人在看，其他的方向的教程几个月都没几个人看一眼
论文图鉴14：多组学2 - 简书 (jianshu.com)
Integrating genetic and non-genetic determinants of cancer evolution by single-cell multi-omics
利用单细胞多组学整合肿瘤进化的遗传和非遗传决定因素
癌症代表着一个进化过程，通过这个进化过程，恶性肿瘤种群在基因上日益多样化，导致肿瘤进展、复发和对治疗产生抗药性。除了遗传多样性之外，促进进化选择的细胞间变异还表现在细胞状态、表观遗传特征、空间分布以及与微环境的相互作用等方面。因此，癌症的研究需要在单细胞的分辨率下整合多个可遗传维度ーー体细胞进化的原子单位。在这篇综述中，我们讨论了新兴的单细胞多组学分析和实验技术，这些技术能够捕获和整合多种数据模式，为癌症进化的研究提供信息。这些数据表明，癌症的结果之间的遗传和非遗传决定因素体细胞进化的复杂相互作用。
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Multi-omics integration in the age of million single-cell data
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Integrative Methods and Practical Challenges for Single-cell Multi-omics
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多组学的综合方法。我们将应用于 scMulti-omics 分析的所有13种集成算法归纳为四类，每种算法后面都有一个用于理解的图形。
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十个工具集成了适当的预处理步骤，核心整合方法和充分的结果解释的综合分析的 scMulti-omics。U (无匹配)、 M (匹配)和 M & U (均匹配和无匹配)代表原始工具论文声称支持的数据类型。根据我们调查的原始论文和工具教程，总结了主要的成果。黑框表示唯一的输出。
