肿瘤异质性分析的单细胞测序分析软件系统（DEsingle） 差异基因表达基础上开发的DEsingle单细胞转录组分析方法

差异基因表达是生物组学数据分析过程中重要而基础的分析步骤，该分析解释出不同分组的生物对象之间具体的表达差异是怎么样的。传统的差异基因表达分析方法多基于t检验等统计检验方法，我们则在传统方法的基础上开发了新的DEsingle单细胞转录组分析方法，该方法的分布假设更加符合实际，并能将找到的差异表达基因进一步细分为三种亚型（DEg,DEs,DEa）。

现有的单细胞RNA测序中存在大量的零计数，由于无法区分数据中的零计数是单细胞转录开关带来的真实的零表达，还是测序过程中的技术限制带来的drop-out问题，零计数给单细胞基因表达差异分析的准确性带来了显著影响。DEsingle可以基于ZINB模型，估计单细胞RNA测序数据中的真实零和drop-out零的比例，从而以更高的准确率实现对单细胞样本中3种不同类型差异表达的区分。在10对10的样本中，DEsingle获得了80%的准确率，在200对200的样本中，DEsingle获得了94.5%的准确率，均高于其他同类软件。