健康信摘要？带你解锁高分单细胞作文操作！
Immugent今天要解读一类特殊的关于学生信件的文章。姑且称之为“学生来信汇总”。因为我是个轻言者，不知道怎么称呼。以后不会绞尽脑汁想这个名字了。
这类“生活信评”文章已经有很多年的历史了，主要集中在各类热门的重大技术(领先的科研)，比如近年来大热的单细胞测序技术。所以今天我就以单细胞测序为主题来讲解如何用这种思维来发表高分文章，关注所有没花一分钱的！
我要讲的第一篇文章是2021发表在J am SOC nep hrol(if:10.12)上的一篇题为《单细胞RNA测序数据分析如何入门》的文章。好了，看日历，今年是2022年，就不说这篇文章的时效性了。但是全文真的很简单，就是介绍了单细胞测序数据分析的基本流程。
看看它的摘要:在过去的五年中，单细胞方法已经能够在一个实验中监测成千上万个单细胞的基因和蛋白质表达、遗传和表观遗传变化。随着测量方法的改进以及反应和测序成本的降低，这些数据集的规模正在迅速增加。关键的瓶颈仍然是对单细胞实验产生的丰富信息的分析。在这篇综述中，我们对分析管道做了一个简单的概述，因为它们通常被用在这个领域。我们的目标是让研究人员开始单细胞分析，以了解挑战和最常用的分析工具的概况。此外，我们希望帮助其他人理解单细胞数据集的典型读数是如何在已发表的文献中呈现的。嗯，的确是总结！
全文虽然有七张图，但是大部分都是最基础的图纸，我想大家都会知道。但Immugent在这里想说的是，这篇文章虽然是一篇综述，但其实比真正的综述要容易写得多。比如这篇文章，等到下次有类似单细胞测序的现象级技术，是不是真的有小伙伴也有类似的文章！
接下来要讲的第二篇文章是2020年发表在Compute Structural Biotechnology J(if:7.27)上的一篇题为《单细胞RNA-seq数据的通路活性转化的基准算法》的文章。这种文章比上一篇更有技术含量，至少感觉是总结！
就像这篇文章，总结了单细胞数据评分的各种算法，用公布的数据对比了各种算法的优缺点，最后给出了自己的见解。我能说什么呢？比一般概述写的好一点，比纯算法开发文章开发的好。那么如果在不久的将来有更多这样的算法，我们是否应该写一个更新版本用于科学研究呢？
接下来要讲的第三篇文章是发表在Genome Biol(IF:13.58)2021的一篇名为《超1000工具揭示单细胞RNA-Seq分析格局趋势》的文章。作为总结，这篇文章真的不是吹牛。一篇文章总结了1000+分析单细胞数据的工具，我也很崇拜这位作者。
并且作者还开发了一个网站:巴黎单细胞轨迹影响方法。对数千个单细胞的全基因组数据进行了轨迹分析。目前有很多算法可以推断这些细胞沿着发育轨迹的分布。基于这些结果，作者开发了一套指南，以帮助用户为他们的数据集选择最佳方法。
事实上，尽管迄今为止已经开发了70多种工具来推断单细胞的轨迹，但比较它们的性能是具有挑战性的，因为它们需要的输入和输出模型非常不同。在本文中，作者在110真实数据集和229合成数据集上对45种方法进行了基准测试，以了解细胞排序、拓扑、可扩展性和可用性。结果表明，现有的一些工具是互补的，方法的选择应主要取决于数据集的维数和轨迹拓扑。
最后，作者还免费提供了多种单细胞数据(https://benchmark.dynverse.org)轨迹分析的评测网站，这将有助于开发更多的轨迹分析工具，探索日益庞大复杂的单细胞数据集。这篇文章我不做过多评论，只是觉得大家有空的时候应该看看。无论是对数据的处理，还是对结果的讨论，都是之前的文章无法比拟的，是不可多得的高质量文章。
如今，科技的发展日新月异。21世纪做出有价值的科研成果往往缺乏的不是技术，而是对热点的敏感和对时局的掌控。、唐和郭都是凭借单细胞测序技术成为世界级的科学家，因为他们控制了目前的局面。
同样，上述各类“健康信评”关注的焦点也是当时迫切需要解决的单细胞测序技术热点问题，以便不花半毛钱就能发表一系列高分文章。而且因为是热点科学问题，这些文章到现在引用率都很高，以后肯定还会继续上升。如果说单细胞测序是一个制高点，不如说是一个起点，因为以后会有很多这样的技术。希望这篇推文能给你带来一些思考。欢迎推荐类似文章的朋友通过后台联系我们。