近期，Nature Methods发表了数篇关于大规模单细胞测序仪相关文章，包括文库制备、测序方法、分析方法等，这里介绍其中的几篇。
第一篇：Scalable whole-genome single-cell library preparation without preamplification
文章介绍了直接文库准备（DLP）方法，一种稳定、可扩展、高保真的方法。用纳升体积的转位反应制备单细胞全基因组文库，不需要预扩增。文章检测了782个细胞，结果表明，与现有方法相比，低深度测序显示出更大的均一覆盖度和更可靠的拷贝数变化。
第二篇：Effective detection of variation in single-cell transcriptomes using MATQ-seq
文章报道了一种高灵敏度的单细胞测序仪总RNA定量测序方法，即利用多重退火和基于dC尾定量的单细胞RNA测序方法（MATQ-seq）。文章用该方法获得了单细胞测序仪全转录组之间真正的生物学变异。
第三篇：Sequencing thousands of single-cell genomes with combinatorial indexing
文章提出了单细胞测序仪胞组合标引测序方法（SCI-seq），同时产生成千上万个单细胞文库，检测体细胞拷贝数变异。文章构建了16698个单细胞文库，包括培养细胞系、灵长类前额皮质组织和两个人类腺癌组织，并详细分析了胰腺肿瘤亚克隆变异。
第四篇：Single-cell mRNA quantification and differential analysis with Census
本文作者将人口普查算法引入RNA-seq数据分析，将相对RNA-seq表达水平转换为相对转录量，而不需要加标对照。该方法能显著提高精确度。
第五篇：Massively multiplex single-cell Hi-C
该篇文章针对染色体高级结构，提出了基于多重标引的单细胞测序仪Hi-C技术。
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