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一种肿瘤单细胞转录组数据处理方法与软件

1.痛点问题癌症是目前严重威胁人类生命健康的疾病之一，基于单细胞测序技术研究肿瘤的微环境和异质性，对于理解肿瘤的机制、优化肿瘤的用药方案具有重要意义，而如何对肿瘤单细胞数据进行全面深入的分析，还面临很多挑战。肿瘤样本具有其独有的特点，在样本制备和单细胞分离过程中，其细胞应激反应大、坏死细胞多，为肿瘤单细胞数据的质量控制带来了挑战；肿瘤单细胞数据分析有其独有的核心问题，比如复杂的微环境和高度的异质性，而如何充分考虑这些难点，并从信息学的视角进行深入研究，有待建立全面、自动的分析框架；肿瘤单细胞数据的分析，对科研人员的编程能力和分析经验要求很高，亟需自动化、智能化的软件平台来降低数据分析的门槛，提高研究的效率。 2.解决方案本项目围绕肿瘤单细胞转录组数据成果的技术核心点包括： 1)针对肿瘤单细胞实验过程中应激反应大、坏死细胞多的问题，提出了全面、精细的数据质量控制方案； 2)涵盖了常规的单细胞数据分析流程（数据标准化、降维、聚类、差异表达分析）； 3)创新了肿瘤微环境细胞类型辨识和细胞恶性估计等方面的研究方法； 4)从重要表型（细胞周期、干性）、基因集（已知的和潜在的）两方面深度解析了肿瘤内部的异质性； 5)提出了考虑肿瘤间异质性的批次效应校正方法； 6)构建了自动化、智能化分析的软件平台，能够自动生成全面、直观的分析报告。基于本项成果产生的产品、服务或解决方案： 1)自动化、集成式的肿瘤单细胞转录组数据分析软件scCancer； 2)针对软件使用和分析结果解读的服务； 3)针对更个性化数据分析需求的咨询与服务。 3、合作需求团队要求：合作方和团队需要对肿瘤单细胞测序方面有较多的实践经验，能为本项目的应用与落地提供条件；资金需求：合作方可为团队提供资金支持项目的维护与更新。

清华大学 2022-08-30