104篇最新10X单细胞文章信息大提取：解决单细胞项目设计中样本数与细胞捕获数问题 |单细胞专题

在准备开展单细胞实验之前，是否纠结于该做多少样本？

是否纠结于每个样本应该捕获多少细胞？

毕竟样本/细胞数做多了伤钱，样本/细胞数做少了伤文章档次！

如何选择真是伤脑筋！

But，小孩子才做选择，成年人全部都要！

让小编来帮您！

近两年，单细胞测序热度不断升高，据不完全统计，从2018年至今，不到两年的时间内，10X Genomics单细胞测序文章就已经有500多篇。这些文章中，有些文章分析的总细胞数达到了几十万，然而有些文章只分析了1000多个细胞。

他们的规律到底如何呢？为了解答这个问题，联川生物整理了2019年发表的179篇10X单细胞测序文章，对它们做了IF分析，并对其中104篇文章的样本数、捕获细胞数量做了统计分析，希望为您解惑。

（一）文章总览

179篇文章按照文章类别分为Cell Atlas、Cell Biology、cancer、Developmental Biology、Immunology、Neuroscience、Immuno-oncology、Infectious Disease八大类，文章IF分布十分宽泛，从3分左右的文章到CNS均有分布，平均影响因子为20.33。

在所有文章中，IF>10的文章占比接近70%，IF>20的文章占比接近50%（除Infectious Disease外，其他研究领域均超高50%），CNS主刊43篇。

图1：各研究领域文章IF分布

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（二）文章细胞数统计

整理的104篇文章中，按照文章类别分为6大类，分别是Cell Atlas、Developmental Biology、Cell Biology、cancer、Immunology和Neuroscience。

通过提取分析104篇文章中样本数量和总捕获细胞数，计算出这些文章中，平均细胞总捕获数为27747，单个样本平均细胞捕获数为3338。接下来，我们看一下不同研究领域、不同IF区段文章，细胞捕获数是否存在一定规律。

研究方向与细胞捕获数的关系

很明显，Cell Atlas类文章的总细胞捕获数和样本平均细胞捕获数均最高，这也符合此类文章的特点：基本以单细胞生信分析数据为主，辅助加一下FISH、免疫荧光验证试验，文章结构，发文周期短，需要以量取胜，别人做2W，我就要飚3W！

Cell Biology和Immunology类文章，一般不会泛泛的分析样本细胞构成，需要围绕具体表型，探讨表型和某种特殊细胞群体的联系。此类文章中一般先做细胞分选，然后做单细胞测序，测序数据作为数据挖掘的基础或者纯粹是验证某个结论，需要的细胞量不会很大，更多的围绕细胞实验和小鼠实验开展讨论。

Cancer类文章，兼具了上面两种类型文章的特点，因此文章影响因子出现两级分化，一般文章IF>20，一般文章IF介于5-15之间。

Developmental Biology类文章一般涉及到不同时间点取样，按照上表中的数据计算，项目平均样本数为5例，以现在单细胞测序绝大部分2个以上重复算，需要2-3个时间点。

Neuroscience类文章很多做的是分选细胞测序或者细胞和测序，单个样本可获取的细胞数比较少，因此单个样本平均细胞捕获数偏低。

文章IF与细胞捕获数的关系

上表中很明显可以看出一个趋势：文章IF越高，细胞总捕获数越高，样本数越多，平均捕获细胞越低。毕竟单个样本平均捕获细胞数越少，数据质量越高，至于为什么，关注联川生物，关注我们的10X单细胞，后续为您一一解答。

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