Single cell RNA-seq data analysis with R视频学习笔记（一）

看了微信公众号“单细胞天地”推荐的芬兰CSC-IT科学中心主讲的生物信息课程，正赶上NY这里“work form home”，可以有更多的时间来学习，所以就借此机会听一听。
YouTube上的单细胞测序学习课程：https://www.youtube.com/watch?v=BfxDfL1GBzk&list=PLjiXAZO27elC_xnk7gVNM85I2IQl5BEJN&index=2&t=0s

第一讲：Introduction to single cell RNA-seq
这里我只记录了一些我觉得需要记录的东西，有兴趣的同学还需自己去把视频看完。

目前主要使用的两种单细胞测序技术有两种：SMART-seq2和droplet-RNA-seq（例如10x genomics）。
这两种方法的区别主要有：
SMART-seq2只能测较少的细胞，而10x genomics可以测得更多的细胞。主讲人推荐如果你的实验里只需要鉴别两种细胞（比如50%），那么你就没必要捕捉10000个细胞，100或者200个细胞就足够了。

对于文库来说两种方法也是不同的。图中可以看出，基于droplet的10x genomics方法，UMI是在3'端的，所以read的覆盖面都是集中在3’端。而SMRAT-seq2方法可以得到full length的覆盖面。举个例子：如果你想寻找特异剪切体（splice），你就不能使用基于droplet的3’端UMI方法，因为若剪切体发生在5'端，选择这个方法，you will loss these information。

需要注意的是：如论你用哪一种方法进行单细胞测序，没有检测到某个基因的转录本，并不能证明这个基因不表达。因为在10x genomics方法中，3/4的基因是测不到的。即便你用敏感度更高的SMART-seq2来测序，也无法测得所有的基因。