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Methodologies for Sample Multiplexing and Computational Deconvolution in Single-Cell Sequencing
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AI
DOI：10.1002/advs.202513396.png)
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摘要
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单细胞测序通过实现前所未有的细胞分辨率正在革新生物学研究，但传统的多样本实验常受限于高昂的成本和批次效应。样本多重化通过为来自不同样本的个体细胞进行独特标记以实现混合测序，从而显著提升通量并通过最小化技术变异性改善数据可靠性。本文综述了快速发展的单细胞多重化领域的综合整合视角。调查了主要的实验策略以及准确样本解卷积所必需的关键计算算法，强调了实验设计与计算精度之间的关键联系。此外，总结了这些技术在大型临床队列、多组学整合、发育生物学以及高通量药物筛选中的多样化应用。本文为研究人员提供了重要指南，使他们能够选择最合适的方法，以加速在疾病机制、治疗反应和发育生物学领域的发现。
Keyword:
computational deconvolution
sample multiplexing
single-cell sequencing
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
14.1
论文数:
1.8W
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