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本视频系统讲解 单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据分析的整体流程与核心思路，内容主要包括以下几个方面：
1️⃣ 单细胞 RNA 测序的基本原理
介绍 scRNA-seq 的技术背景与基本思想，包括组织样本解离、单细胞分离、转录组独立测序，以及“基因 × 细胞”表达矩阵的构建逻辑。
2️⃣ 单细胞数据的常规下游分析流程
从表达矩阵出发，讲解数据质控与细胞过滤的基本原则，包括低质量细胞、线粒体比例异常细胞、污染细胞及双细胞（doublets）的识别与剔除思路。
3️⃣ 降维、聚类与批次效应校正方法
介绍 PCA 与 UMAP 等常用降维方法的作用与差异，以及 KNN 聚类思想；同时对 Harmony、CCA 等批次效应校正方法的适用场景进行说明。
4️⃣ 细胞类型注释的基本策略
讲解如何基于经典 marker 基因对细胞进行大类注释（如免疫细胞、上皮细胞、内皮细胞、间质细胞），以及在此基础上进行亚群细分注释的思路与方法。
5️⃣ 差异表达分析与功能富集分析
区分不同细胞类型之间的差异分析与同一细胞类型在不同分组条件下的差异分析，并说明富集分析在解析细胞功能与状态变化中的作用。
6️⃣ 单细胞高级分析方法概览
介绍单细胞轨迹分析、RNA velocity、细胞通讯分析以及转录因子调控网络分析（SCENIC）的基本原理及常见应用场景。
7️⃣ 关键细胞亚群与关键基因的筛选思路
结合比例变化、差异基因、拟时序分析及多种高级分析方法，说明如何逐步锁定与疾病或研究问题相关的关键细胞亚群和候选关键基因。
8️⃣ 单细胞数据分析的整体研究逻辑总结
从“组织—细胞—基因”三个层次，梳理单细胞数据分析如何服务于生物学问题的提出、机制探索与后续功能验证。
