SummarizedExperiment 对象是存储转录组测序等实验结果的结构，也是 DESeq 等包进行分析的基础，在此对其进行一个简单的介绍。

scRNA-seq 用于确定细胞身份。

odds ratio 与 relative risk 的定义和区别

对肿瘤微环境中免疫细胞表型的研究有助于我们理解肿瘤发展和免疫治疗应答的机制。

人类细胞包含有相同大小的基因集，约含20000个基因，但是不同细胞之间选择性表达不同的基因集，导致了细胞间的差异，因此，细胞特异的基因表达谱是其分子功能的基础。传统的基因表达研究需要混合大量细胞以获得足够量的 RNA 进行分析，但这样忽略了组织内细胞之间的异质性，得到的只是所有细胞成分的“平均值”，可能掩盖真实的情况。随着 scRNA-seq 的出现，我们得以以更高的分辨率对单个细胞内各基因的表达水平进行测定，从而提供更有意义的结果。本篇综述中，Steven Potter 教授讲究单细胞转录组分析的基本概念及应用做一个阐述。

生物统计学习笔记

传统的癌症研究通常利用小鼠等模式动物进行探究，这些动物寿命短，繁殖快，而且易患肿瘤，对模拟人类中某些肿瘤类型以及试验治疗等提供了价值，但对于肿瘤抗性机制的研究没能提供太多的价值。近些年来，科学家们将目光转向裸鼢鼠，盲目鼢鼠以及大象等动物，为理解癌症抗性机制提供了新的视角，而对这些分子机制的了解也将有助于我们开发新的癌症治疗手段。

单细胞转录组测序技术汇总

肺癌基本介绍

肿瘤微环境（tumor microenvironment, TME）是由基质细胞构成的复杂系统。本文献中，作者对来自人类肺癌的52698个细胞进行单细胞转录组测序，并在独立样本的40250个细胞中进行了验证。通过与对应非恶性肺部样本的对比，揭示了 TME 的高度复杂性，以及其对基质细胞的塑造作用。