一种肿瘤单细胞转录组数据处理方法与软件

1.痛点问题

癌症是目前严重威胁人类生命健康的疾病之一，基于单细胞测序技术研究肿瘤的微环境和异质性，对于理解肿瘤的机制、优化肿瘤的用药方案具有重要意义，而如何对肿瘤单细胞数据进行全面深入的分析，还面临很多挑战。

肿瘤样本具有其独有的特点，在样本制备和单细胞分离过程中，其细胞应激反应大、坏死细胞多，为肿瘤单细胞数据的质量控制带来了挑战；

肿瘤单细胞数据分析有其独有的核心问题，比如复杂的微环境和高度的异质性，而如何充分考虑这些难点，并从信息学的视角进行深入研究，有待建立全面、自动的分析框架；

肿瘤单细胞数据的分析，对科研人员的编程能力和分析经验要求很高，亟需自动化、智能化的软件平台来降低数据分析的门槛，提高研究的效率。

2.解决方案

本项目围绕肿瘤单细胞转录组数据成果的技术核心点包括：

1)针对肿瘤单细胞实验过程中应激反应大、坏死细胞多的问题，提出了全面、精细的数据质量控制方案；

2)涵盖了常规的单细胞数据分析流程（数据标准化、降维、聚类、差异表达分析）；

3)创新了肿瘤微环境细胞类型辨识和细胞恶性估计等方面的研究方法；

4)从重要表型（细胞周期、干性）、基因集（已知的和潜在的）两方面深度解析了肿瘤内部的异质性；

5)提出了考虑肿瘤间异质性的批次效应校正方法；

6)构建了自动化、智能化分析的软件平台，能够自动生成全面、直观的分析报告。

基于本项成果产生的产品、服务或解决方案：

1)自动化、集成式的肿瘤单细胞转录组数据分析软件scCancer；

2)针对软件使用和分析结果解读的服务；

3)针对更个性化数据分析需求的咨询与服务。

3、合作需求

团队要求：合作方和团队需要对肿瘤单细胞测序方面有较多的实践经验，能为本项目的应用与落地提供条件；

资金需求：合作方可为团队提供资金支持项目的维护与更新。

近年来快速发展的单细胞测序技术，为从单个细胞分辨率解析肿瘤的异质性和微环境特征、探索更为有效的肿瘤治疗方案提供了机遇，而与此同时，也对肿瘤单细胞数据的信息学分析提出了极大的需求，市场中亟需自动化、智能化、全面、高效的数据分析平台，来加快数据挖掘的速度，降低数据分析的门槛，提高从数据到信息的转化效率。

本项目研发的肿瘤单细胞转录组数据分析平台，能够进行快速、全面、智能、高效的数据分析，目前已得到很多科研人员的关注与认可，未来可在生物技术企业中进行充分推广与应用。

本项目相关的学术成果已获得国内外研究人员的大量关注与引用，在多项科研成果中发挥了重要作用，并得到国内业界企业的积极关注与评价。

未来团队将计划基于授权软件商业化使用、为企业提供生物信息学数据分析的咨询服务、协助企业开展生物信息学培训等模式进行收费，实现商业化落地，产生经济效益。

1)主流的单细胞转录组数据分析软件，如Seurat、scanpy等，是面向各类单细胞样本，对肿瘤样本的特点关注较少，对于肿瘤数据的分析缺乏针对性，分析内容覆盖面小，而本项目成果涵盖了肿瘤研究的各类主要问题和方法，针对性强、分析内容全面；

2)现有的分析软件，自动化、智能化程度低，对科研人员的编程能力和实际经验要求较高，而本项目全流程以自动化为目标导向，能够智能化的识别相关的参数设计，最终自动化生成全部的分析结果，极大地降低了数据分析的门槛，加快了临床样本的分析速度，具有更好的应用前景；

3)现有分析软件的结果展示不明显，本项目成果能够自动化生成整合了全部分析结果的HTML报告，有助于研究人员更直观地研究分析结果，提高了研究效率；

4)本项目成果在多类肿瘤的上百万细胞的数据上应用效果优秀，证明了其稳定、成熟的性能，具有广阔的应用前景；

本项目成果在软件著作权、发明专利上均有授权，具有较为完善的知识产权布局。