单细胞测序 多样本两组比较分析

针对单细胞测序多样本的两组比较，您可以尝试使用以下工具和流程：

差异基因分析工具：常用的差异基因分析工具包括DESeq2，edgeR，limma-voom等，您可以根据您的数据特点选择适合的工具。这些工具可以识别出在两个不同组别中表达显著差异的基因，从而帮助您了解它们的生物学意义和相关的通路信息。

数据预处理：在进行差异基因分析之前，您需要对数据进行预处理，例如，质量控制，过滤低质量细胞和基因，归一化和批次效应消除等。这些预处理步骤可以使用流行的工具，例如Cell Ranger，Seurat，Scater，scanpy等完成。

可视化工具：可视化是单细胞测序分析的重要环节，可以帮助您更好地了解细胞类型，基因表达和差异基因的分布等信息。常用的可视化工具包括R中的ggplot2，pheatmap，PCAplot，SeuratV3等。

学习资料：您可以通过一些线上课程和教程来学习单细胞测序分析的基本流程和技术细节。例如，Single Cell Analysis in R和Single Cell RNAseq with R等在线课程和tutorial可以帮助您入门单细胞测序分析。

可以做队列分享，或者配对t检验。

调用Seurat函数库来消除样本间的批量效应，并整合多个样本进行联合分析——从而更好地实现所期望的科研目标。