基质微环境对胰腺癌有何影响？
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当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
文献速递栏目通过简短介绍，扩充知识面，每天关注，希望你也能有所收获！
测序数据介绍
作者使用的是SMARTer Ultra Low Input RNA Kit for Sequencing-v3 kit .细胞数为92个PDAC和92个CAF cells.
数据分析情况
比对:hg38 genome (GRCh38.79 using the STAR v2.4.0h alinger with default settings
细胞过滤：在少于5个样品中具有少于10个reads的基因被排除在分析之外，具有少于7000个具有5个或更多个reads的基因的样品被排除在分析之外.
聚类分析：作者在这里并没有强调用的是什么聚类方法，只是通过热图发现共有53个基因被用于将细胞系分类为三种癌症亚型（经典，准间充质和外分泌样）；
当然，作者在这一部分也应用了相同的方法对肿瘤相关的机制细胞进行分类（quiescent (PSCs), myofibroblast (myCAF) or inflammatory (iCAF) ）
表达矩阵可以下载：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/ linking.html.
主要分群情况
分类如下：
看完这篇文献的第一反应，仿佛是自己看了一篇假的单细胞测序文献，但仔细想一想，其实是正确的，单细胞测序作为一种技术，他的功能是辅助发现更多不可知的情况，而不是单纯的作为主要的研究方向，和其他的湿实验的结合才是他的价值所在！
临床意义
1.我们开发了一种在人体组织中进行大规模RNAISH单细胞分析的新方法，可以直接转化为临床领域；
2.了解肿瘤结构背景下癌细胞与其微环境之间的这些异型相互作用，揭示了PDAC发病机制的新机制，并为研究肿瘤内异质性在正常和肿瘤组织中的作用提供了新的工具。
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