1樓：殘春暮秋
單細胞多組學帶來的主要問題還是資料量的增加，資料處理上，如何解決大資料的是個很有挑戰性的問題？是否把機器學習，深度學習遷移過來，結合臨床醫學呢？
2樓：今晚的月色真好
單細胞現在無外乎三部分：一是大家關注的科學問題，一般是乙個課題最初的起點。目前首先在動物中，比如癌症，發育，進化，免疫等領域單細胞都是解析異質性的一大利器。
當然植物的研究也在跟上---對解析度的要求越來越高---單細胞水平。因為實驗科學更多是Hypothesis driven，所以有科學假設，能夠在單細胞水平去驗證假設，基本上所有科研工作者應該都願意吧，所以該技術的發展在需求上在近年來應該還會是井噴狀態。
第三就是測序資料的處理。獲得的單細胞測序資料，維度高，資料稀疏，不同模態資料格式不一等，這給演算法開發，特別是目前大資料時代，人工智慧的介入提供了很好的機會。目前很多演算法開發的組提供的分析工具更新換代速度很快，比如Seurat馬上到4了，當然還有很多其他的分析工具。
我記得之前有個asesome single cell統計，應該有100多個分析工具。希望這些工具流程的標準化，以及未來能有大一統的分析工具。
我是比較積極看待單細胞近幾年的。目前該技術確實是井噴狀態，但也不得不說，目前常規的一些單細胞文章確實也遇到瓶頸了，未來該技術也許也會變成pcr一樣比較常規的技術。
現在醫學已經發展到什麼地步了？
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